1樓：任弘迪
看看場景呢。
批量部分，原來都是 hive, spark，kafka 有什麼優勢去替換？
實時流，不用 spark 的都需要低延遲，kafka 很難滿足。更不要說複雜的計算拓撲了。
批流結合這塊也是 flink 走在前面，雖然 confluent 貢獻也不少。
業務，正規化轉變太多。事件驅動，cqrs 之類的都沒法成為主流，離用流式實現業務還差很遠。
至於創業公司，做決策的還是大公司出來那些人，在沒有明確優勢的情況下為什麼要選乙個不那麼熟悉的元件呢？所謂部署輕量級在現在的網際網路創業公司不算什麼大優勢，都上雲了。何況大部分公司死之前 mysql/pg 就夠用了，根本不用這些。
另外大環境不好，創業公司沒以前多，決策也會更偏向保守。
2樓：相對進化
KSQL 的問題：不夠好。需要額外部署集群，對系統管理提出了額外要求。使用者應該是誰？程式設計師用不上，具體業務人員難以學會。半吊子的產品思路。
Kafka streams 的問題：現在還不夠好。比起 Flink 甚至老化的 storm，在部署上沒優勢：
還是要吃系統管理。而且只能在 Kafka 上跑，對其他資料來源和 sink 來說，就乾瞪眼了。但它有機會解決這些問題，所以未來可以重新評估。
3樓：楊345
引用下大佬的話：
阿里巴巴的高階技術專家王紹翾在一次採訪中說道：「我們當時嘗試過很多實時計算工具，什麼Spark Stream、Kafka Stream、Storm....都用了，但是都不太符合阿里的需求。
Spark streaming 不是特別適合於做秒級甚至亞秒級的計算；Kafka streaming 很難滿足我們對大體量的複雜計算的需求；Storm 又沒有批處理能力....最後，我們發現了Flink，並且驚喜地發現它幾乎完美滿足了我們所有的需求！」
個人淺見：有更好的選擇為什麼要用簡單且不一定能滿足需求的工具？
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