这更多的是一个架构问题。我正在学习Apache·Kafka的事件驱动架构和流媒体系统。我已经了解了Event Sourcing和CQRS，并有一些关于实现的基本问题。

例如，考虑一个流应用程序，其中我们正在监控系统中注册的司机的车辆事件。这些活动将以KStream的形式进入。在系统中注册的驱动程序将在KTable中，我们需要连接事件和驱动程序以派生一些输出。

假设我们通过微服务在系统中插入一个新的驱动程序，该微服务将Cassandra表中的数据推送到KTable主题，然后通过更改数据捕获。

1.由于Kafka主题有关联的TTL，如何确保司机记录不会被丢弃？
1.我知道Kafka有一个持久化状态存储，可以维护所需的状态，但我可以像Cassandra表一样依赖它吗？有尺码方面的考虑吗？
1.如果整个应用程序，以及所有Kafka Broker和消费者节点被销毁，应用程序是否可以重启，而不会丢失KTable中的驱动程序记录？
1.如果流媒体应用是基于Kubernetes的，我如何维护每个容器的永久磁盘卷，并在容器来来去去的过程中正确地连接它们？
1.使用Spark Streaming或Flink将事件流与Cassandra中的驱动程序表连接起来是否更可取？Spark和Flink还能保持数据的局部性吗，因为他们的流媒体消费者将通过Kafka分区分发，而Cassandra数据将由我不知道什么分发？

编辑：-我意识到Spark和Flink将在各自的节点上从Cassandra提取数据，这取决于它们拥有什么密钥。Kafka Streaming的优势在于，要加入的Stream和KTable将已经是本地数据。