Apache Kafka는 대용량의 실시간 메시징 시스템으로서, 다수의 프로듀서와 컨슈머 간에 데이터를 안정적이고 고성능으로 전송할 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 기능을 활용하여 데이터 스트림을 처리하고 분석하기 위해 Kafka Streams를 사용할 수 있습니다.

Kafka Streams는 Kafka의 다양한 기능을 활용하여 실시간으로 데이터 스트림을 처리하는 라이브러리입니다. 이때, Kafka Streams의 핵심 개념 중 하나는 토픽(topic)과 파티셔닝(partitioning)입니다.

토픽(Topic)

토픽은 Kafka에서 메시지들이 분류되는 단위입니다. 이는 데이터의 기능, 유형 또는 특성에 따라 구분됩니다. 예를 들어, “주문”, “결제”, “로그”와 같은 주제로 토픽을 만들 수 있습니다.

각 토픽은 Kafka 브로커에 저장된다고 생각할 수 있습니다. 이를테면, “주문” 토픽은 여러 개의 메시지로 구성되어 있을 수 있으며, 그 메시지들은 Kafka 브로커에 저장된 후 컨슈머에게 전달됩니다.

파티셔닝(Partitioning)

파티셔닝은 토픽을 여러 파티션으로 나누는 작업을 말합니다. 각 파티션은 독립적으로 관리되며, 다수의 컨슈머가 동시에 해당 파티션을 읽어들일 수 있습니다.

각 파티션은 순서가 있는 일련의 메시지들을 포함하고 있는데, 이는 주어진 토픽에서의 메시지 순서를 보장해줍니다. 또한 파티셔닝을 통해 데이터의 분산 저장 및 처리가 가능하므로, Kafka Streams에서 고성능 처리를 위한 기반을 제공합니다.

파티션은 주키퍼(ZooKeeper)에 의해 관리되며, 각 파티션은 고유한 식별자와 리더/팔로워와 같은 역할을 가지는 Kafka 브로커와 연결됩니다.

결론

Kafka Streams에서 토픽과 파티셔닝은 실시간 데이터 스트림 처리에 핵심적인 개념입니다. 토픽은 데이터의 분류 단위로서, 파티션은 데이터의 분산 저장 및 처리를 위한 방법으로 사용됩니다. 정확하게 이해하고 활용한다면, Kafka Streams를 효과적으로 활용하여 실시간 데이터 처리를 구축할 수 있을 것입니다.

참고 자료:

• Apache Kafka Documentation
• Kafka Streams Documentation
• Kafka: The Definitive Guide by Neha Narkhede, Gwen Shapira, Todd Palino