[java] Kafka Streams와 바이너리 데이터 처리 방법

16 Nov 2023

java

소개

Kafka Streams는 Apache Kafka를 기반으로하는 실시간 스트리밍 데이터 처리 라이브러리입니다. 이를 사용하면 스트림 데이터를 처리하고 변환하는 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다.

바이너리 데이터는 종종 스트림 데이터에서 자주 발생하는 형식입니다. 이러한 바이너리 데이터를 처리하고 변환하는 방법을 알아보겠습니다.

바이너리 데이터 처리

Kafka Streams에서 바이너리 데이터를 처리하는 방법은 다음과 같습니다.

Deserializer 구현: Kafka Streams의 StreamReader 인터페이스를 구현하는 사용자 정의 Deserializer를 작성해야합니다. 이 Deserializer는 Kafka로부터 수신된 바이트 배열 데이터를 객체로 변환합니다.

public class BinaryDeserializer implements Deserializer<MyDataObject> {
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey) {
        // 설정 초기화
    }

    @Override
    public MyDataObject deserialize(String topic, byte[] data) {
        try {
            // 바이트 배열을 객체로 변환하는 로직 구현
            MyDataObject obj = ...;
            return obj;
        } catch (Exception e) {
            // 변환 오류 처리
            return null;
        }
    }

    @Override
    public void close() {
        // 종료 로직
    }
}

Deserializer 설정: Kafka Streams 애플리케이션의 설정에서 사용자 정의 Deserializer를 등록해야합니다. 이를 위해 value.deserializer와 같은 설정을 사용하여 애플리케이션의 속성 파일에 등록합니다.
```
value.deserializer=com.example.BinaryDeserializer
```
스트림 처리: Kafka Streams에서는 데이터를 변환하고 처리하기 위해 KStream API를 사용합니다. 이를 통해 데이터 스트림을 읽고 원하는 방식으로 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 바이너리 데이터를 문자열로 변환하려면 다음과 같이 작성할 수 있습니다.
```
KStream<String, MyDataObject> stream = builder.stream("myTopic");
KStream<String, String> transformedStream = stream.mapValues(obj -> obj.toString());
```
위의 예시에서는 KStream 객체에서 mapValues 메서드를 사용하여 MyDataObject를 문자열로 변환하고 새로운 KStream 객체를 생성합니다.
결과 전송: 마지막으로, 변환된 데이터를 다른 주제로 전송하여 필요에 따라 저장하거나 분석할 수 있습니다.
```
transformedStream.to("outputTopic");
```
위의 예시에서는 transformedStream 객체에서 to 메서드를 사용하여 변환된 데이터를 outputTopic으로 전송합니다.

결론

Kafka Streams를 사용하여 바이너리 데이터를 처리하는 방법을 알아보았습니다. 사용자 정의 Deserializer를 작성하고 설정하고, KStream API를 사용하여 데이터를 변환하고 결과를 전송할 수 있습니다. 이를 활용하여 스트림 데이터의 다양한 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

참고 문서: