1樓：
Disclaimer：我是 Kafka Streams的Engineer Lead，專案主要負責人，所以我的答案請兼聽則明。
Kafka Streams和Flink／Spark相比最大的不同點在於運維：
1. 後者是乙個系統構架，你的流處理程式需要「提交」到它的乙個runtime上面，然後runtime做partitioning，fault tolerant etc；前者是乙個library，乙個庫，你可以像運維producer ／ consumer 客戶端一樣運維你的streams客戶端，使用任何cluster manager：YARN，Mesos，Docker，Kubernetes 等等。
2. Kafka Streams因為是僅用於儲存在Kafka上面的流處理，所以可以利用很多Kafka本身的一些特性，比如log partitioning，auto rebalancing，offset management，等等。比如說scaling up，你只要在多個process或者機器上execute the same piece of code, Kafka Streams庫會自動assign workload partitions，每當你再execute乙個新的instance，都會rebalance workload。
接下來的Exactly－once等屬性也都是基於Kafka client自己的很多features，等等。
我在今年的Hadoop Summit裡面有乙個talk講關於Kafka Streams，供你參考：
Kafka Streams Stream Processing Made Easy with Kafka
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