이번 글에서는 Kafka Streams를 사용하여 맞춤형 스트리밍 처리를 수행하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

1. Kafka Streams 소개

Kafka Streams는 Apache Kafka를 기반으로 동작하는 클라이언트 라이브러리로, 실시간 데이터 처리를 위한 스트리밍 플랫폼입니다. Kafka Streams를 사용하면 데이터를 실시간으로 처리하고 변환할 수 있으며, 이를 통해 간단하고 효율적인 스트리밍 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

2. Kafka Streams의 주요 개념

Kafka Streams를 이해하기 위해 몇 가지 주요 개념에 대해 알아보겠습니다.

2.1 Topology

Topology는 Kafka Streams 애플리케이션에서 데이터 처리 및 변환 로직을 정의하는 개념입니다. Topology는 데이터의 흐름과 처리 단계를 표현하는 방식으로 작성됩니다. Kafka Streams 애플리케이션은 Topology를 기반으로 데이터를 처리하며, Topology를 변경하면 애플리케이션의 동작도 함께 변경됩니다.

2.2 Stream과 Table

Kafka Streams에서 데이터는 Stream과 Table로 표현됩니다. Stream은 데이터의 무한한 시퀀스로, 실시간으로 처리되는 데이터 스트림을 나타냅니다. Table은 Stream에서 파생되는, 개별 레코드로 구성된 데이터 모음을 나타냅니다.

2.3 Processor

Processor는 Topology에서 실제 데이터 처리 로직을 구현하는 컴포넌트입니다. Processor는 입력 Stream이나 Table에서 데이터를 읽고, 특정 작업을 수행한 후 결과를 다른 Stream이나 Table로 전달할 수 있습니다. Kafka Streams에서는 미리 정의된 Processor 또는 사용자 정의 Processor를 활용할 수 있습니다.

3. Kafka Streams 애플리케이션 개발 단계

Kafka Streams 애플리케이션을 개발하는 단계는 다음과 같습니다.

1. Topology 작성: 데이터 처리 및 변환 로직을 정의하는 Topology를 작성합니다.
2. Configuration 설정: Kafka Streams 애플리케이션의 동작을 제어하는 Configuration을 설정합니다. 이 설정에는 Kafka 클러스터 정보, Serde(Serializer/Deserializer) 설정, 애플리케이션의 동시성 등을 포함할 수 있습니다.
3. Topology 실행: 작성한 Topology와 Configuration을 기반으로 Kafka Streams 애플리케이션을 실행합니다.
4. 데이터 처리 및 결과 확인: 실행된 애플리케이션은 지정한 데이터 소스에서 데이터를 읽어 처리한 후 결과를 출력합니다. 이를 통해 애플리케이션의 동작을 확인할 수 있습니다.

4. Kafka Streams 애플리케이션 예제

아래는 Kafka Streams를 사용하여 스트리밍 처리를 수행하는 간단한 예제 코드입니다.

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;

import java.util.Properties;

public class SimpleKafkaStreamsApp {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        properties.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "simple-kafka-streams-app");

        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
        builder.stream("input-topic")
                .mapValues(value -> value.toUpperCase())
                .to("output-topic");

        KafkaStreams kafkaStreams = new KafkaStreams(builder.build(), properties);
        kafkaStreams.start();

        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(kafkaStreams::close));
    }
}

위 예제는 “input-topic”에서 데이터를 읽어 대문자로 변환한 뒤 “output-topic”에 출력하는 애플리케이션입니다. Kafka Streams의 StreamsBuilder를 사용하여 Topology를 정의하고, KafkaStreams 클래스를 통해 애플리케이션을 실행합니다.

5. 결론

Kafka Streams를 사용하면 실시간 스트리밍 처리를 간단하게 구현할 수 있습니다. 이를 통해 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고 변환하여 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다. 더 자세한 내용은 Kafka Streams 문서를 참고하시기 바랍니다.