2019-09-09单词计数里面的groupBy算子里面的key和value不太明白，不太明确那，为什么最后还要count计数作者回复: groupBy之后才能进行各种aggregation操作，比如count。groupBy要指定根据什么进行group，这就是key
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2019-09-07第一个例子没有时间窗口的情况下，统计的是什么？最终单词的计数，还是某个时间段的计数作者回复: 截止到程序运行时
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2020-02-04有几个疑惑详情老师赐教：
1、demo 是一个可以单机跑的 Java 进程，运行时会有几个线程工作？
2、如果输入 topic 有 3 个分区，在计算过程中 consumer 会在 3 个不同的线程里分别起 1 个消费 1 个分区还是说有其他的配置项可以调整？
3、遇到 shuffle 时下游的计算计算分区还是就统一汇总计算？如果 shuffle 下游有分区怎么确定分区策略以及写入输出 topic 的时候会有几个 producer？作者回复: 1. 不知道你说的是哪个Java进程。比如对Broker进程而言，线程数可能会有很多，大约十几个。如果想了解都有哪些线程，不妨用JConsole去查看下
2. Java Consumer使用单线程获取所有分区数据，至于拿到消息之后是否分多个线程由用户决定。对于Kafka Streams而言，由参数num.stream.threads而定
3. 这个因你使用什么operator而定。
2019-12-09stream和table都会有对应的topic吧，老师？他们的本质区别是什么？作者回复: 在topic层面，它们的区别反映在cleanup.policy上：stream是non-compact的topic；table是compact的topic
2019-11-27老师，我们领导提出了这样一些需求：1. 可以根据消息中的字段查询消息内容，这样可以用来诊断消息确实写入了kafka；2. 可以对某些消息重放；3. 可以对某些消息打标记从而控制消息的消费。我调研了一圈，第一点貌似可以用confluent的ksql做到，但是需要引入ksql server等复杂性，第二点也可以基于ksql来复制消息到重放队列（这样每一个topic都会存在一个重放topic）。第三点暂时还没有很好的思路。求助老师更好的方案，谢谢！作者回复: 第三点使用Interceptor试试呢？
2019-11-27感觉打开了新世界的大门,虽然暂时在业务上用不上- 2019-11-12老师，我有几个疑问：
1. 如果客户端应用重启了，KTable及写入的KStream在重启前的状态就都清楚了对吗？如果是的话，重启后，单词计数要重新对队列中的所有数据从头到尾再次计算，对吗？
2. 在没有指定时间窗口的情况下，应用读取队列消息的周期是什么呢？Stream API也是通过poll方式读取队列数据吗？
3. “所以，事件的 Key 也必须要携带时间窗口的信息。”，这里携带时间窗口信息是指什么呢？能举个例子吗？
谢谢！展开作者回复: 1. 不需要，它会记录消费位移的
2. 也是通过poll的，因为本质上就是consume-process-produce的流程
3. “事件的 Key 也必须要携带时间窗口的信息” 这句话是指因为引入了时间窗口，所以key中带了时间窗口的信息，比如窗口开始时间，结束时间等 
2019-09-10老师有个疑问，如果按照这个事例，我使用kafka普通client的batch方式消费，搭载JAVA8的lambda不是实现更快捷吗？而且我中间还能自己通过代码写入各种数据库或者其它持久化方式？lambda本身也支持map—reduce的方式计算，而且consumer group本身也是一种负载均衡的思路作者回复: 如果你自己写java代码肯定是可以的，不过这样你就要自行处理负载均衡、故障转移等问题了啊
2019-09-07count之前加上.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofMinutes(5)))，应该就可以了吧作者回复: 是的：）
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