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ApacheKafka处理大型消息使用指南

大型(Kafka)消息有效负载的用例

大型邮件有效载荷存在各种用例：图像识别，视频分析，音频分析和文件处理是广泛的示例。

图像识别和视频分析

图像识别和视频分析(也称为计算机视觉)可能是用例。许多示例需要实时分析视频，包括：

安全和监视(访问控制，入侵检测，移动检测)

运输监控系统(车辆交通检测，事故检测，行人监控)

医疗保健(健康状况监控，远程医疗，手术视频分析)

制造业(机器视觉用于质量增加，增强的支持和培训)

通过计算机视觉(例如，OpenCV)或深度学习/神经网络(例如，TensorFlow)等概念对图像和视频进行处理，可以减少时间，成本和人力，并且使行业更加安全，可靠和一致。

音频分析

音频分析是一个有趣的用例，越来越多地出现：

与视频分析结合使用：请参见上面的用例。通常，视频和音频需要一起处理。

消费者物联网(CIoT)：例如使用音频分析向人们发出警报，通知和建议。

工业物联网(IIoT)：使用声音分析(例如，使用Neuron声音软件)进行机器诊断和预测性维护

自然语言处理(NLP)：聊天机器人和其他现代系统使用文本和语音翻译，例如，使用来自主要云提供商的完全托管服务

大数据文件处理

较后但并非较不重要的一点是，以批处理方式接收的大文件的处理不会很快消失。但是，可以将大文件合并到现代事件流工作流中，以将关注点分离，与各种接收器的连接。并且它允许实时和同时批量处理数据。

旧版系统将提供数据源，例如大CSV或专有文件或来自需要集成的数据库的快照/导出。数据处理包括流应用程序(例如KafkaStreams，ksqlDB或ApacheFlink)，以连续处理，关联和分析来自不同数据源的事件。诸如Hadoop或Spark之类的数据源以批处理模式(例如，映射/归约，改组)处理了传入数据。诸如数据仓库(例如Snowflake)或文本搜索(例如Elasticsearch)之类的其他数据源几乎实时地摄取数据。