[java] Kafka Streams와 자동화된 이벤트 처리 방법

16 Nov 2023

java

소개

Kafka Streams는 Apache Kafka를 기반으로하는 자바 라이브러리로, 실시간 스트리밍 응용 프로그램을 구축하기위한 기능을 제공합니다. 이 기능을 활용하면 대량의 이벤트를 처리하고 실시간으로 변환, 집계 또는 필터링 할 수 있습니다. 이 글에서는 Kafka Streams를 사용하여 이벤트 처리를 자동화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

자동화된 이벤트 처리

이벤트 소스 설정

먼저 Kafka Streams를 사용하여 이벤트를 처리하기 위해 이벤트 소스를 구성해야합니다. 이벤트 소스는 Kafka 토픽과 연결되어야하며, 해당 토픽에서 수신되는 이벤트를 읽고 처리하는 역할을 담당합니다.

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); // Kafka bootstrap 서버 설정
props.put("application.id", "event-processing-app"); // 애플리케이션 ID 설정

StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder(); // Kafka Streams 빌더 생성

KStream<String, String> inputStream = builder.stream("input-topic"); // 입력 토픽 구독

이벤트 처리 로직 구현

이제 이벤트 소스로부터 수신된 이벤트를 처리하고 변환하는 로직을 구현해야합니다. Kafka Streams의 API를 사용하여 이벤트를 필터링하고 매핑하거나 집계 할 수 있습니다. 아래는 간단한 예입니다.

KStream<String, String> filteredStream = inputStream
    .filter((key, value) -> value.contains("important")); // "important"를 포함하는 이벤트 필터링

KTable<String, Long> wordCount = filteredStream
    .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase().split(" "))) // 공백으로 분할하여 단어 추출
    .groupBy((key, value) -> value) // 단어별로 그룹화
    .count(); // 단어별로 카운팅

출력 처리 설정

마지막으로, 이벤트 처리 결과를 적절한 출력 소스로 전달해야합니다. Kafka Streams는 출력 토픽, 파일 또는 외부 시스템 (예 : 데이터베이스)과 같은 다양한 출력 소스를 지원합니다.

wordCount.toStream().to("output-topic"); // 결과를 출력 토픽에 전달

결론

Kafka Streams를 사용하면 이벤트 처리 작업을 자동화하고 스트리밍 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다. 이 글에서는 Kafka Streams를 사용하여 이벤트 소스 설정, 이벤트 처리 로직 구현 및 출력 처리 설정하는 방법에 대해 간단히 알아보았습니다. 추가적인 자세한 내용은 Kafka Streams 문서를 참조하시기 바랍니다.