[java] Kafka Streams와 차세대 데이터 처리 방식의 연계

16 Nov 2023

java

Kafka Streams는 Apache Kafka에서 제공하는 데이터 처리 라이브러리로, 실시간 스트리밍 데이터를 처리하기 위한 기능을 제공합니다. 이 라이브러리는 Java로 작성되었으며, 효율적인 스트림 처리를 위한 다양한 기능과 API를 제공합니다.

하지만, Kafka Streams만으로는 모든 데이터 처리 요구를 충족시키지 못하는 경우가 있습니다. 이런 경우에는 차세대 데이터 처리 방식과의 연계가 필요합니다. 차세대 데이터 처리 방식은 기존의 일괄 처리 방식 대신 스트리밍 데이터 처리를 중심으로 하는 방식입니다.

Kafka Streams와 차세대 데이터 처리의 결합

Kafka Streams는 스트림 프로세싱 라이브러리로써, 일괄 처리와 같은 기능을 제공합니다. 하지만, 대용량의 실시간 스트리밍 데이터 처리를 위해서는 좀 더 강력하고 복잡한 프레임워크가 필요할 수 있습니다.

이런 경우에는 Kafka Streams와 차세대 데이터 처리 방식을 결합하여 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Kafka Streams로 데이터를 실시간으로 가져오고, 이를 다른 데이터 처리 프레임워크로 전달하여 추가적인 처리를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 Kafka Streams의 강력한 스트리밍 기능과 차세대 데이터 처리 방식의 다양한 기능을 함께 활용할 수 있습니다.

예시 코드

아래는 Kafka Streams와 Spark Streaming을 함께 사용하는 예시 코드입니다.

import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils;

public class KafkaStreamsSparkIntegration {
    public static void main(String[] args) {
        // Kafka Streams 사용
        KStream<String, String> stream = ...

        // Spark Streaming 사용
        JavaStreamingContext streamingContext = new JavaStreamingContext(...);

        Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap<>();
        kafkaParams.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        kafkaParams.put("key.deserializer", StringDeserializer.class);
        kafkaParams.put("value.deserializer", StringDeserializer.class);
        kafkaParams.put("group.id", "group1");

        Collection<String> topics = Arrays.asList("topic1");

        // Kafka에서 데이터를 읽어와 Spark Streaming으로 전달
        JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> kafkaStream =
                KafkaUtils.createDirectStream(
                        streamingContext,
                        LocationStrategies.PreferConsistent(),
                        ConsumerStrategies.<String, String>Subscribe(topics, kafkaParams)
                );

        // Spark Streaming으로 전달받은 데이터를 처리
        kafkaStream.foreachRDD(rdd -> {
            // 각 record를 처리하는 로직
            rdd.foreach(record -> {
                // record를 처리하는 로직
            });
        });

        // Spark Streaming 시작
        streamingContext.start();
        streamingContext.awaitTermination();
    }
}

이 예시 코드에서는 Kafka Streams로부터 데이터를 읽어와 Spark Streaming으로 전달하여 추가적인 처리를 수행하는 방법을 보여줍니다. Kafka Streams에서 읽어온 데이터를 Spark Streaming으로 전달받고, Spark Streaming의 강력한 기능을 통해 데이터를 처리할 수 있습니다.

결론

Kafka Streams와 차세대 데이터 처리 방식을 결합하여 사용하면, 대용량의 실시간 스트리밍 데이터 처리 요구를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 처리 프로세스의 성능을 향상시키고, 실시간으로 변화하는 데이터에 대한 신속한 응답을 제공할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 아파치 카프카 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.