<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>KSQL on PlumePHP</title><link>https://plumephp.com/tags/ksql/</link><description>Recent content in KSQL on PlumePHP</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 17 Aug 2026 10:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://plumephp.com/tags/ksql/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Kafka Streams 与 KSQL 流处理实战：窗口、Join 与状态存储</title><link>https://plumephp.com/kafka-streams-processing/</link><pubDate>Mon, 17 Aug 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/kafka-streams-processing/</guid><description>&lt;p&gt;在数据驱动的时代，企业对实时数据处理的需求日益增长。从金融风控到电商实时推荐，从 IoT 设备监控到日志实时分析，流处理已成为现代数据架构的核心能力。Apache Kafka 作为分布式消息系统的标杆，其生态中的 Kafka Streams 和 KSQL（现称为 Flink SQL on Kafka）提供了强大的流处理能力。本文将深入探讨 Kafka Streams 的架构原理、核心 API、窗口与 Join 机制、状态存储，以及 KSQL 的声明式查询能力，并通过一个完整的实时订单统计实战案例，帮助读者掌握流处理的核心技术。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>