이번 블로그 포스트에서는 Kafka Streams와 스트림 조인 기능을 활용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Kafka Streams는 Apache Kafka를 기반으로 한 스트리밍 데이터 처리 라이브러리로써, 실시간으로 데이터를 처리하고 조작할 수 있는 기능을 제공합니다.
1. Kafka Streams 소개
Kafka Streams는 대량의 실시간 스트림 데이터를 처리하기 위해 설계된 라이브러리입니다. Kafka Streams는 Kafka 클러스터에서 데이터를 스트리밍 방식으로 가져와서 처리하며, 필요에 따라 필터링, 변환, 집계 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
2. 스트림 조인 기능 소개
스트림 조인은 여러 개의 스트림을 조인해서 데이터를 결합하는 기능입니다. 이를 사용하면 스트림 데이터 간의 상호작용을 효율적으로 처리할 수 있습니다. Kafka Streams는 다양한 조인 기능을 제공하며, 예를 들어 KTable과 KStream 간의 조인, KStream과 GlobalKTable 간의 조인 등 다양한 조인 유형을 지원합니다.
3. 실습 예제
아래는 Kafka Streams와 스트림 조인 기능을 활용한 간단한 예제 코드입니다.
Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "example-stream-join");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> inputStream1 = builder.stream("input-topic1");
KStream<String, String> inputStream2 = builder.stream("input-topic2");
KTable<String, String> table = builder.table("table-topic");
KStream<String, String> joinedStream = inputStream1.join(table,
(value1, value2) -> value1 + ":" + value2);
joinedStream.to("output-topic");
Topology topology = builder.build();
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props);
streams.start();
위 코드는 두 개의 입력 토픽인 “input-topic1”과 “input-topic2”에서 데이터를 가져와서 “table-topic” 토픽과 조인한 후, 결과를 “output-topic” 토픽에 전송하는 예제입니다. 조인 조건은 두 개의 데이터 스트림 간의 값을 연결하는 로직으로 구현되었습니다.
4. 결론
Kafka Streams와 스트림 조인 기능을 활용하면 실시간 스트림 데이터를 효율적으로 처리하고 조작할 수 있습니다. 이를 통해 실시간으로 발생하는 데이터에 대한 실시간 처리 및 응용 프로그램 개발이 가능해집니다. 위에서 소개한 예제 코드를 기반으로 실습을 진행해보면서 Kafka Streams와 스트림 조인 기능에 대한 이해를 높여보세요.