Kafka Streams는 Apache Kafka를 기반으로한 라이브 스트리밍 애플리케이션 개발을 위한 라이브러리입니다. 스트리밍 데이터를 처리하기 위한 간단하고 강력한 API를 제공하며, 대규모 배치 처리에도 유용하게 사용될 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Kafka Streams를 사용하여 대규모 배치 처리를 어떻게 수행할 수 있는지 알아보겠습니다.

대규모 배치 처리란?

대규모 배치 처리는 일반적으로 대량의 데이터를 한 번에 처리하는 방식을 의미합니다. 배치 처리는 특히 데이터 웨어하우스, ETL(Extract, Transform, Load) 작업, 보고서 생성 등 대량의 데이터를 분석하거나 변환하는 작업에서 많이 사용됩니다.

Kafka Streams를 사용한 대규모 배치 처리

Kafka Streams는 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 목적으로 설계되었지만, 데이터를 배치로 처리할 수도 있습니다. 대규모 배치 처리를 위해 다음과 같은 단계를 따를 수 있습니다:

1. Input Topic으로부터 데이터를 읽어옵니다.
2. 데이터 변환 및 집계를 수행합니다.
3. 결과를 Output Topic에 저장합니다.

또한, Kafka Streams에서는 Time-based Windows 및 Tumbling Windows와 같은 유용한 기능을 제공하여 데이터를 시간 단위로 분할하거나 집계할 수 있습니다.

다음은 Kafka Streams를 사용하여 대규모 배치 처리를 수행하는 예제 코드입니다:

Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "batch-processing");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());

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

KTable<String, Long> output = input
    .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.split("\\W+")))
    .groupBy((key, word) -> word)
    .count(Materialized.as("word-count-store"));

output.toStream().to("output-topic", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));

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

위 예제에서는 “input-topic”에서 데이터를 읽어와서 각 단어를 추출하고, 단어별로 집계한 결과를 “output-topic”에 저장합니다. KafkaStreams 객체를 생성하고 start() 메서드를 호출하여 배치 처리 작업을 시작합니다.

요약

이번 포스트에서는 Kafka Streams를 사용하여 대규모 배치 처리를 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. Kafka Streams는 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 강력한 라이브러리입니다. 배치 처리 작업을 위한 다양한 기능과 API를 제공하므로, 데이터 엔지니어 및 개발자들에게 매우 유용한 도구입니다.

더 자세한 정보를 원하시면 Kafka Streams 문서를 참조해주세요.