我一直在使用kafka connect、Spark流媒体、Nifi和kafka进行流媒体数据处理。
我知道，与其他技术不同，kafkaconnect不是一个单独的应用程序，它是kafka的一个工具。
在分布式模式下，所有技术都通过底层任务或线程来实现并行性。是什么让卡夫卡在与卡夫卡打交道时变得高效？为什么它被称为轻量级？
它高效且轻量级，因为它使用内置的Kafka协议，不需要YARN等外部系统。虽然可以说在Mesos/Kubernetes/Docker中部署Connect更好/更容易，但它不需要
connect API也由核心Kafka开发人员维护，而不是那些只想简单集成到另一个工具中的人。例如，上次我检查时，NiFi无法访问Kafka消息的时间戳。与使用Confluent Certified Connectors 相比，在其他工具中，处理Avro Schema Registry似乎是一个深思熟虑的问题