[java] Kafka Streams와 스칼라 처리기 개발 방법

16 Nov 2023

java

이번 포스트에서는 Apache Kafka의 스트리밍 처리 기능을 제공하는 Kafka Streams와 스칼라 처리기의 개발 방법에 대해 알아보겠습니다.

개발 환경 설정

Kafka Streams와 스칼라를 사용하기 위해서는 아래의 개발 환경을 설정해야 합니다.

Scala SDK 설치: 스칼라 언어를 개발하기 위해서는 Scala SDK가 필요합니다. Scala 공식 웹사이트에서 최신 버전의 SDK를 다운로드하여 설치합니다.
Kafka 설치: Kafka Streams를 사용하기 위해서는 Apache Kafka가 설치되어 있어야 합니다. Kafka 공식 웹사이트에서 최신 버전의 Kafka를 다운로드하여 설치합니다.
Kafka Streams 종속성 추가: 개발하는 Scala 프로젝트의 의존성 관리 도구(예: Maven, SBT)를 사용하여 Kafka Streams의 의존성을 추가합니다. 아래는 Maven을 사용하는 경우의 예시입니다.

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-streams-scala_2.12</artifactId>
    <version>{버전}</version>
  </dependency>
</dependencies>

Kafka Streams의 기본 개념

Kafka Streams는 Apache Kafka에서 제공하는 스트리밍 처리 라이브러리로, 데이터 스트림을 실시간으로 처리하고 변환하는 기능을 제공합니다. Kafka Streams는 입력 토픽에서 데이터를 읽어서 처리하고, 결과를 출력 토픽에 쓰는 단순한 이벤트 기반 모델을 따릅니다.

Kafka Streams의 핵심 개념은 다음과 같습니다.

Topology: Kafka Streams 애플리케이션의 체계를 정의하는 객체입니다. 토폴로지는 처리 단계의 그래프로 구성되어 있으며, 입력과 출력 토픽, 데이터 변환, 집계, 조인 등의 처리 단계를 포함합니다.
Stream: Kafka 토픽에서 읽은 레코드의 무한 시퀀스입니다. 스트림은 연속적으로 처리되는 데이터를 나타냅니다.
Processor: 스트림의 레코드를 처리하고 변환하는 단위입니다. 각 프로세서는 입력 스트림과 출력 스트림을 가지고 있으며, 토폴로지의 일부로 구성됩니다.

스칼라로 Kafka Streams 처리기 개발하기

Scala를 사용하여 Kafka Streams 처리기를 개발하는 방법은 다음과 같습니다.

Kafka Streams 라이브러리를 임포트합니다.

import org.apache.kafka.streams.scala._
import Serdes._
import ImplicitConversions._

Kafka Streams 애플리케이션의 토폴로지를 정의합니다. 아래는 입력 토픽으로부터 메시지를 읽고, 처리한 후 출력 토픽에 결과를 쓰는 예시입니다.

val builder = new StreamsBuilder
val inputTopic: KStream[String, String] = builder.stream[String, String]("input-topic")
val outputTopic: KStream[String, String] = inputTopic.mapValues(value => value.toUpperCase())
outputTopic.to("output-topic")

Kafka Streams 애플리케이션을 시작합니다.

val streams: KafkaStreams = new KafkaStreams(builder.build(), config)
streams.start()

위의 예시는 간단한 메시지 변환 작업을 수행하는 스칼라 Kafka Streams 애플리케이션의 예시입니다.

마무리

이번 글에서는 Kafka Streams와 스칼라를 사용하여 스트리밍 처리기를 개발하는 방법에 대해 알아보았습니다. Kafka Streams를 사용하면 실시간 스트림 데이터를 간단하고 효율적으로 처리할 수 있으며, 스칼라를 사용하면 강력하고 표현력 있는 처리기를 개발할 수 있습니다.

더 많은 정보를 얻으려면 Kafka Streams와 스칼라의 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.