是的，Kafka Streams 支持数据聚合操作。Kafka Streams 是一个高级流处理库，它允许你使用简单的编程模型来处理实时数据流。在 Kafka Streams 中，你可以使用窗口函数（Windowing Functions）和状态管理（State Management）来实现数据聚合操作。
以下是 Kafka Streams 中一些常用的数据聚合操作：
时间窗口聚合：Kafka Streams 提供了基于时间窗口的聚合操作，如 timeWindow 和 sessionWindow。这些操作可以将输入流中的数据按照指定的时间窗口进行分组，并对每个窗口内的数据进行聚合计算。
计数聚合：Kafka Streams 提供了 count 聚合操作，用于统计输入流中的事件数量。
求和聚合：Kafka Streams 提供了 sum 聚合操作，用于对输入流中的数值数据进行求和。
平均聚合：Kafka Streams 提供了 average 聚合操作，用于计算输入流中数值数据的平均值。
最大值和最小值聚合：Kafka Streams 提供了 max 和 min 聚合操作，用于找到输入流中数值数据的最大值和最小值。
要使用这些聚合操作，你需要在 Kafka Streams 应用程序中定义相应的处理逻辑，并使用 KTable 或 GlobalKTable 来存储聚合结果。此外，你还可以使用 reduce 和 aggregate 等操作来对输入流中的数据进行更复杂的聚合计算。