使用Kafka Streams消费主题时， 您需要使用两种数据。一个是流stream，一个是表table。
我们来看一些数据：
下面是User数据
| key | data | |
下面是Purchases数据
| key | data | |
这些看起来像表，但不要被愚弄。他们是流。。每次为这些流生成新数据时，都会在流的末尾添加一条新记录（key附带data 每一行）。
数据大多是自我解释的，但User主题topic有两个条目，用于Oscar， 从Red颜色开始并更改为Orange。这将在以后使用。
所有数据都是流
要清楚一件事，所有Kafka主题都存储为流。不同之处在于：当我们想要使用该主题时，我们可以将其作为表或流使用。让我们来看看它们是如何不同的。
表
以上面的用户User主题为例。如果我们想要查看所有用户及其选择的颜色，我们只需要查看最新的每个用户颜色。我们只要看Oscar和他目前的颜色color。
这就是Kafka Streams中的KTable类型。它从主题中获取主题记录流并将其合并为唯一条目。（banq注：类似状态，将事件播放到最新状态）
流
当我们想要使用流时，我们会从中获取所有记录。一个很好的例子是上面的Purchase流。如果我们想看看我们赚了多少钱，我们会查看我们购买主题中的每条记录，将所有利润加起来，并获得我们的数字。
这就是Kafka Streams中的KStream类型。
表是名词，流是动词
我发现将表视为代表名词（用户，文档，航班）和流作为动词（购买，编辑，动作）是有帮助的。这是因为对于名词，我们主要想要该名词的当前状态：当前文档或当前航班。但是对于动词，我们需要看到我们如何到达目标的路径：本文档编辑的历史记录或该飞机到达目的地的路径。
资源
虽然它们略有不同，但表格有时也称为a changelog stream。事实上，一切都是流 ，KTables是对流的抽象。类似地，流有时被称为一个record stream ，并且相同的抽象可用。当你看到卡夫卡时，你可能会看到这种语言。
- https://docs.confluent.io/current/streams/concepts.html