[java] Kafka Streams와 시계열 데이터 처리 방법

16 Nov 2023

java

Kafka Streams는 Apache Kafka를 기반으로하는 실시간 스트리밍 애플리케이션을 구축하기 위한 라이브러리입니다. 이를 사용하여 시계열 데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Kafka Streams 개요

Kafka Streams는 Kafka 클러스터 내에서 데이터를 처리하고, 변환하고, 조작하기위한 기능을 제공합니다. Kafka Streams 애플리케이션은 소비자 및 생산자와 마찬가지로 Kafka 토픽과 상호 작용하며, 실시간으로 데이터를 처리할 수 있습니다.

2. 시계열 데이터 처리

시계열 데이터는 시간에 따라 발생하는 데이터의 순차적인 시퀀스입니다. IoT 장치, 센서 데이터 등과 같은 실시간 데이터는 대부분 시계열 데이터로 처리됩니다. Kafka Streams를 사용하여 시계열 데이터를 처리하는 방법은 다음과 같습니다.

2.1. 토픽 구성

먼저, 시계열 데이터를 처리하기 위해 Kafka 토픽을 구성해야합니다. 토픽 이름은 해당 데이터의 유형 또는 소스와 관련하여 적절한 이름을 선택하는 것이 좋습니다.

2.2. 데이터 처리

Kafka Streams를 사용하여 시계열 데이터를 처리하기 위해 아래와 같은 단계를 따릅니다.

Kafka Streams 애플리케이션을 생성하고, Kafka 클러스터와 연결합니다.
입력 토픽에서 데이터를 소비합니다.
데이터를 처리하여 원하는 방식으로 변환하거나 조작합니다.
결과를 출력 토픽에 전송합니다.

다음은 Java로 작성된 예제 코드입니다.

Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "my-streams-app");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");

StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> inputTopic = builder.stream("input-topic");

KStream<String, String> processedStream = inputTopic
    .filter((key, value) -> value.contains("keyword"))
    .mapValues(value -> value.toUpperCase());

processedStream.to("output-topic");

KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
streams.start();

위의 예제 코드에서는 “input-topic”이라는 입력 토픽에서 데이터를 가져온 후, “keyword”를 포함하는 데이터만 필터링하고, 나머지 데이터는 대문자로 변환하여 “output-topic”으로 전송합니다.

3. 결론

Kafka Streams를 사용하여 시계열 데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 데이터를 실시간으로 스트리밍하고 필요한 변환 및 조작을 수행할 수 있습니다. Kafka Streams는 신뢰성있는 분산 시스템인 Apache Kafka의 강력한 기능을 활용하여 데이터 처리 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다.

참고 자료

Kafka Streams Documentation: https://kafka.apache.org/documentation/streams/
Confluent: “Introduction to Kafka Streams”: https://www.confluent.io/what-is-apache-kafka/