Kinesis vs KPL vs KCL
Kinesis vs KPL vs KCL
这是一个比较浅的问题。然而，我对这三项服务感到困惑。
我了解 KPL 产生快速数据，而 KCL 使用 Kinesis 产生的快速数据。但是，我不明白的是，如果 KPL 和 KCL 组成这一对，我们需要 AWS Kinesis 做什么？
换个角度看：如果 AWS Kinesis 可以产生快速数据，而 KCL 可以使用它，那么我们需要 KPL 有什么用？
非常感谢任何澄清的答案。
AWS Kinesis 是一个非常广泛 的平台。粗略地说，您可以将 AWS Kinesis 视为：
Kinesis 数据流 + Kinesis 视频流 + Kinesis Firehose + Kinesis Analytics。
（每个都有自己的目的）。
More detail here: https://aws.amazon.com/kinesis/
现在，让我们以 Kinesis Data Streams 为例：
如果您是一名开发人员并且需要以编程方式（即 SDK）向 特定 Kinesis Data Stream 提供数据怎么办？
这就是 KPL 发挥作用的地方。您使用 KPL 向该流提供数据。
与 KCL 类似的故事：
如果您是开发人员并且想要从数据流中获取数据（“使用”），则可以使用 KCL。
简而言之：
AWS Kinesis 是一个巨大的平台，其中 KCL 和 KPL 用于特定目的。
Kinesis Producer Library (KPL) 将小 user-formatted 记录聚合成最大 1 MB 的较大记录，以更好地利用 Amazon Kinesis Data Streams 吞吐量。
虽然 Java 的 KCL 支持分解这些记录。
更多信息请参考：https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/shared-throughput-kcl-consumers.html
一个问题，KCL 和 KPL 非常关注 Java，但大多数数据科学家都喜欢 Python。
始终可以在 Java MultiLangDaemon 之上创建 amazon-kinesis-client-python 库以进行进程间通信，但不推荐这样做。
这是一个比较浅的问题。然而，我对这三项服务感到困惑。
我了解 KPL 产生快速数据，而 KCL 使用 Kinesis 产生的快速数据。但是，我不明白的是，如果 KPL 和 KCL 组成这一对，我们需要 AWS Kinesis 做什么？
换个角度看：如果 AWS Kinesis 可以产生快速数据，而 KCL 可以使用它，那么我们需要 KPL 有什么用？
非常感谢任何澄清的答案。
AWS Kinesis 是一个非常广泛 的平台。粗略地说，您可以将 AWS Kinesis 视为： Kinesis 数据流 + Kinesis 视频流 + Kinesis Firehose + Kinesis Analytics。 （每个都有自己的目的）。
More detail here: https://aws.amazon.com/kinesis/
现在，让我们以 Kinesis Data Streams 为例： 如果您是一名开发人员并且需要以编程方式（即 SDK）向 特定 Kinesis Data Stream 提供数据怎么办？ 这就是 KPL 发挥作用的地方。您使用 KPL 向该流提供数据。
与 KCL 类似的故事：
如果您是开发人员并且想要从数据流中获取数据（“使用”），则可以使用 KCL。
简而言之： AWS Kinesis 是一个巨大的平台，其中 KCL 和 KPL 用于特定目的。
Kinesis Producer Library (KPL) 将小 user-formatted 记录聚合成最大 1 MB 的较大记录，以更好地利用 Amazon Kinesis Data Streams 吞吐量。
虽然 Java 的 KCL 支持分解这些记录。
更多信息请参考：https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/shared-throughput-kcl-consumers.html
一个问题，KCL 和 KPL 非常关注 Java，但大多数数据科学家都喜欢 Python。 始终可以在 Java MultiLangDaemon 之上创建 amazon-kinesis-client-python 库以进行进程间通信，但不推荐这样做。