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Apache Spark是一种通用处理引擎，开发用于执行批处理(类似于MapReduce)和工作负载，例如流、交互式查询和机器学习 (ML)。
Kafka的架构是分布式消息传递系统架构，将记录流存储在称为主题的类别中。它不是用于大规模分析作业，而是用于高效的流处理。它旨在集成到应用程序的业务逻辑中，而不是用于批量分析作业。
Kafka最初是在社交网络LinkedIn上开发，用于分析其数百万用户之间的联系。也许最好将其视为能够从众多来源实时捕获数据，并将其分类为要分析的主题以深入了解数据的框架。
这种分析可能会使用Spark等工具执行，Spark是一种集群计算框架，可以执行用Java、Python或Scala等语言开发的代码。Spark还包含Spark SQL，它支持查询结构化和半结构化数据;以及Spark MLlib，用于构建和操作ML管道的机器学习库。
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