소개
Apache Kafka는 대량의 실시간 데이터를 처리하기 위한 분산 스트리밍 플랫폼입니다. Kafka Streams는 Kafka를 사용하여 실시간 데이터 스트림을 처리하는 라이브러리입니다. 데이터 시각화는 중요한 비즈니스 인텔리전스 도구로서, 데이터를 시각적으로 나타내어 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다.
이 기사에서는 Kafka Streams와 데이터 시각화 도구를 통합하는 방법을 살펴보겠습니다. 데이터 시각화 도구로는 오픈 소스 도구인 Apache Superset을 사용하겠습니다.
Kafka Streams와 Apache Superset의 통합
단계 1: 데이터 스트림 생성
먼저 Kafka Streams를 사용하여 데이터 스트림을 생성해야 합니다. 이를 위해 Kafka Producer를 사용하여 데이터를 생성하고 Kafka topic에 전송합니다. 이 데이터 스트림은 Kafka Streams 애플리케이션에서 소비되어 처리될 것입니다.
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("my_topic", "key", "value");
producer.send(record);
producer.close();
단계 2: Kafka Streams 애플리케이션 작성
다음으로, Kafka Streams 애플리케이션을 작성해야 합니다. 이 애플리케이션은 데이터 스트림을 소비하고 처리한 결과를 다시 Kafka topic에 쓸 것입니다.
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("application.id", "my_application");
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> inputStream = builder.stream("my_topic");
KStream<String, String> outputStream = inputStream
.map((key, value) -> KeyValue.pair(key, value.toUpperCase()));
outputStream.to("output_topic");
KafkaStreams kafkaStreams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
kafkaStreams.start();
단계 3: Apache Superset 설정
마지막으로, Apache Superset을 설정해야 합니다. Apache Superset은 데이터 시각화를 위한 웹 기반 인터페이스를 제공합니다. Apache Superset 웹 서버를 실행하고 데이터베이스를 구성한 다음, Kafka Streams 애플리케이션이 쓰는 Kafka topic을 Superset에 연결합니다.
CREATE DATABASE my_database;
CREATE TABLE my_table
(
key VARCHAR(256),
value VARCHAR(256)
);
Apache Superset 웹 인터페이스에서 “my_table”을 선택하고 데이터 시각화를 위한 쿼리를 작성합니다.
결론
Kafka Streams와 데이터 시각화 도구를 통합하면 실시간 데이터 스트림을 처리하고 시각화할 수 있습니다. Apache Superset을 사용하여 Kafka Streams 애플리케이션에서 생성된 데이터를 시각화할 수 있습니다. 데이터 시각화는 비즈니스 인텔리전스를 개선하는 데 도움이 되며, 데이터 기반 의사 결정에 도움을 줄 수 있습니다.