Amazon Kinesis和AWS Managed Streaming for Apache Kafka (MSK) 都是AWS提供的流式处理服务，但在一些方面有所不同。下面是它们之间比较的一些关键点和相关代码示例。

1. 配置和管理：

Amazon Kinesis使用Kinesis Data Streams进行配置和管理，而AWS MSK使用Apache Kafka作为基础服务。下面是一个创建Kinesis Data Streams的示例代码：

import boto3

# 创建Kinesis Data Streams
kinesis_client = boto3.client('kinesis')
response = kinesis_client.create_stream(
    StreamName='my-stream',
    ShardCount=1
)
print(response)

AWS MSK使用Kafka的管理API进行配置和管理。以下是通过AWS CLI创建AWS MSK集群的示例代码：

aws kafka create-cluster --cluster-name my-cluster --broker-node-group-info file://node-group-info.json

2. 可用性和可扩展性：

Amazon Kinesis提供高可用性和自动缩放功能，可以根据负载自动调整分片数量。AWS MSK也提供高可用性和可扩展性，可以通过增加或减少Kafka broker节点数量来调整Kafka集群的吞吐量。

3. 数据保留：

Amazon Kinesis默认保留数据最长时间为24小时，最长可保留7天。AWS MSK使用Kafka的默认数据保留策略，可以根据需要进行配置。以下是设置Kinesis数据保留时间的示例代码：

import boto3

# 更新Kinesis数据保留时间
kinesis_client = boto3.client('kinesis')
response = kinesis_client.update_stream(
    StreamName='my-stream',
    RetentionPeriodHours=48
)
print(response)

4. 数据读取和写入：

Amazon Kinesis使用Kinesis Producer Library (KPL)进行数据写入，使用Kinesis Client Library (KCL)进行数据读取和消费。AWS MSK使用Kafka的Producer API进行数据写入，使用Kafka Consumer API进行数据读取和消费。

以下是使用KPL写入数据到Kinesis Data Streams的示例代码：

import com.amazonaws.services.kinesis.producer.KinesisProducer;
import com.amazonaws.services.kinesis.producer.UserRecordResult;

// 创建Kinesis Producer
KinesisProducer kinesisProducer = new KinesisProducer();

// 写入数据
UserRecordResult result = kinesisProducer.addUserRecord("my-stream", "partition-key", "Hello Kinesis");
System.out.println(result.isSuccessful());

以下是使用KCL从Kinesis Data Streams读取和消费数据的示例代码：

import com.amazonaws.services.kinesis.clientlibrary.lib.worker.KinesisClientLibConfiguration;
import com.amazonaws.services.kinesis.clientlibrary.lib.worker.Worker;

// 创建Kinesis Client Library配置
KinesisClientLibConfiguration config = new KinesisClientLibConfiguration(
    "my-application",
    "my-stream",
    new DefaultAWSCredentialsProviderChain(),
    "worker-id"
);

// 创建Kinesis Client Library Worker
Worker worker = new Worker.Builder()
    .config(config)
    .recordProcessorFactory(new MyRecordProcessorFactory())
    .build();

// 启动Worker
worker.run();

使用AWS MSK的代码示例与使用原生Kafka的代码示例类似。

综上所述，Amazon Kinesis和AWS Managed Streaming for Apache Kafka (MSK) 提供了不同的流式处理解决方案，开发人员可以根据自己的需求选择适合的服务。以上代码示例仅用于说明，实际使用时需要根据具体情况进行适当修改和配置。