개요

Kafka Streams는 Apache Kafka를 기반으로 한 스트리밍 애플리케이션을 구축하기 위한 라이브러리입니다. 데이터가 실시간으로 스트림되는 시나리오에서 데이터를 효율적으로 처리하고 분할하는 방법은 중요합니다. 이 블로그 포스트에서는 Kafka Streams에서 데이터를 분할하는 방법을 살펴보겠습니다.

데이터 분할

Kafka Streams에서 데이터를 분할하는 방법은 두 가지로 나뉩니다. 첫 번째 방법은 키 기반 분할이고, 두 번째 방법은 파티션 기반 분할입니다.

키 기반 분할

키 기반 분할은 메시지 키에 기반하여 데이터를 분할하는 방법입니다. 키는 데이터를 분류하고 구분하는 데 사용됩니다. 데이터가 같은 키를 가질 경우, 동일한 파티션에 저장됩니다.

다음은 Java에서 키 기반 분할을 사용하는 예제 코드입니다:

KStream<String, String> stream = ...; // Kafka Streams 스트림

stream
    .selectKey((key, value) -> value.split(",")[0]) // 키로 사용할 값을 선택
    .to("topic-output"); // 새로운 토픽에 데이터 전송

위의 예제에서는 ,로 구분된 문자열의 첫 번째 값을 키로 선택하고, 해당 키에 맞게 데이터를 새로운 토픽에 전송합니다.

파티션 기반 분할

파티션 기반 분할은 파티션 번호에 기반하여 데이터를 분할하는 방법입니다. 파티션 기반 분할은 데이터를 병렬로 처리하기 위해 사용됩니다.

다음은 파티션 기반 분할을 사용하는 예제 코드입니다:

KStream<String, String> stream = ...; // Kafka Streams 스트림

stream
    .map((key, value) -> KeyValue.pair(key, value.toUpperCase())) // 데이터를 대문자로 변환
    .through("intermediate-topic") // 변환된 결과를 임시 토픽에 전송
    .to("output-topic"); // 최종 결과를 출력 토픽에 전송

위의 예제에서는 데이터를 대문자로 변환한 후, 임시 토픽을 거쳐 최종 토픽으로 전송하는 파티션 기반 분할을 수행합니다.

결론

Kafka Streams에서 데이터를 효율적으로 처리하고 분할하는 방법은 매우 중요합니다. 키 기반 분할과 파티션 기반 분할을 적절히 활용하여 데이터 처리를 개선할 수 있습니다.

참고 자료:

• Kafka Streams Documentation
• Kafka Documentation