kafka connect不应该用于广泛的过滤和比select字段更大的数据转换。Kafka峰会上有一个关于何时不使用简单消息转换（smt）的演讲
kafka流可以嵌入到任何java应用程序中，作为应用程序使用的内存存储类型。例如，可以编写一个web应用程序，并将ktable用作由kafka备份的数据库。否则，它只是一个比生产者和消费者更高级别的库，但仅限于处理单个kafka集群数据。ksql是这个之上的一个附加层。
另一方面，Kafka连接（虽然可能可以嵌入；请参阅debezium嵌入模式），这意味着更“免提”-如果连接器存在，那么您所需要的只是配置文件，而不是自己编写任何代码

kafka streams是apachekafka的流处理库。因此，您可以构建流应用程序，从Kafka主题读取/写入数据。这是一个通用图书馆。
另一方面，kafka connect是一个“数据集成”框架。通常使用kafkaconnect将数据从关系数据库之类的数据系统导入到kafka主题中。您也可以使用相同的框架进行数据导出。
不同的数据存储系统有很多接口：hdfs、关系数据库、elasticsearch等等。
使用这两个组件（kafka connect、kafka streams）的可能场景之一是：
从关系数据库连续地将数据导入kafka主题。使用kafka streams应用程序处理数据，该应用程序将结果写入某个输出主题。使用kafka connect将该输出主题中的数据导出到elasticsearch。
[1] 这篇博文很好地概述了这两种技术的结合：https://www.confluent.io/blog/hello-world-kafka-connect-kafka-streams/

Kafka连接：由于Kafka作为数据中心（标准），Kafka必须连接到世界上所有的数据源并导入数据。这些都有相同的行为，所以如果我们有一个共同的框架和标准。它将非常有用和干净。这就是为什么Kafka连接在这里。它只是一座桥。这里不会发生数据转换。因为不是为了这个目的。
Kafka流：它是专门为数据转换。所以所有与计算相关的库都可以在这里找到。