流式摄取和流式处理是处理实时数据时不同的阶段，每个阶段都有特定的用途。 流式摄取 侧重于从数据源收集数据并将其传输到目标系统，确保数据可靠地存储或可供下游使用。 流式处理 涉及在数据流经系统时对其进行实时分析、转换或操作。 摄取是关于移动数据，而处理是关于从中获取价值。
像 Apache Kafka、AWS Kinesis 或 Apache Pulsar 这样的流式摄取工具充当管道。 它们的主要工作是处理来自传感器、应用程序日志或用户交互等源的高吞吐量数据，并将其传递到存储系统（例如，数据库、数据湖）或处理引擎。 例如，一个网约车应用程序可能使用 Kafka 将来自数千名司机的 GPS 更新摄取到集中式系统中。 这里的关键挑战包括确保低延迟、容错和可扩展性。 摄取系统通常包括分区（用于并行化数据流）和复制（用于防止数据丢失）等功能，但它们不会对数据本身执行复杂的计算。
像 Apache Flink、Spark Streaming 或 Kafka Streams 这样的流式处理框架获取摄取的数据并对其应用逻辑。 这可能涉及过滤噪声、聚合指标（例如，计算平均响应时间）或触发警报（例如，欺诈检测）。 例如，零售平台可能使用 Flink 实时分析用户点击流，识别产品浏览量的峰值并立即更新推荐。 处理系统处理有状态的操作（例如，在 5 分钟的时间窗口内计数事件）并管理乱序数据或延迟到达等复杂性。 输出可能馈送到仪表板、数据库或其他服务以供立即采取行动。
虽然摄取和处理是分开的，但它们通常协同工作。 如果没有可靠的摄取，处理系统就无法访问及时的数据。 相反，单独的摄取提供原始数据，但没有洞察力。 典型的架构使用 Kafka 进行摄取，然后将其馈送到 Flink 进行处理。 开发人员可能会配置 Kafka 在处理中断期间缓冲数据，而 Flink 确保计算准确高效。 了解这两个阶段有助于设计既健壮（摄取）又智能（处理）的系统。