Event streaming是一種數據處理方式，它可以實時地從多個來源收集事件（event）並將其存儲到事件流（stream）中。事件可以是包括網絡數據包、傳感器信息、應用程式更新等等的任何數據。
與傳統的批量處理不同，Event streaming能夠實時處理數據，因此對於那些需要動態調整和及時響應的應用程序來說是非常有用的。
舉例來說，Event streaming可以應用於以下場景：
銀行支付：當客戶進行付款時，消費事件將被寫入事件流中，然後通過實時掃描來進行審核和處理。
物聯網：透過傳感器數據將事件寫入事件流中，以實時監測並控制物聯網裝置。
零售業：將線上購物行為寫入事件流，以快速回應和兼容客戶需求並提供個性化的推薦和促銷方案。
總的來說，Event streaming是一種靈活而強大的數據處理方式，對於需要實時處理大量數據的應用環境來說尤其有用。
有一個Event streaming平台收集資料，其中一個消費者收到異常的資料後需要立即停止處理，如何實現此功能？
答案：使用consumer.pause()方法暫停消費者，待資料正常後使用consumer.resume()方法恢復消費者。
如何實現Event streaming的歸檔功能，當收集到一定數量或時間段的資料時自動進行歸檔？
答案：使用Event streaming平台自帶的指定資料保留時間，當時間到達後系統自動進行歸檔。
如何實現Event streaming中的資料轉換，例如原始資料是AVRO格式，但使用者需要轉換為JSON格式進行處理？
答案：使用Event streaming平台提供的轉換工具將AVRO格式的資料轉換為JSON格式的資料。
如何實現Event streaming中的資料過濾，例如只需要收集某個特定欄位的資料？
答案：在消費者端使用schema registry的get_latest_schema()方法獲取schema，再使用單一欄位提取資料。
如何實現Event streaming平台上的多訪問控制，例如只有特定的使用者可以訪問具體的topic？
答案：使用Event streaming平台的身份驗證和權限控制系統，設置對應的權限。