아파치 플링크(Apache Flink)는 대량의 데이터를 처리하기 위한 분산형 데이터 처리 프레임워크로 알려져 있습니다. 플링크는 스트림 처리(Stream Processing)와 배치 처리(Batch Processing)를 모두 지원하며, 이러한 두 가지 처리 방식을 통합하여 사용할 수 있습니다. 이번 글에서는 플링크의 스트림과 배치를 통합하여 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

스트림과 배치의 차이점

스트림 처리와 배치 처리는 대량의 데이터를 다루는 데에 있어서 다른 특징을 가지고 있습니다. 스트림 처리는 데이터의 연속적인 흐름을 처리하는 방식으로 실시간으로 데이터를 처리할 수 있습니다. 반면에 배치 처리는 정적인 데이터를 한 번에 처리하는 방식으로 대량의 데이터를 고성능으로 처리할 수 있습니다.

플링크의 스트림과 배치 통합

플링크는 스트림과 배치 처리를 통합하기 위해 일련의 기능과 API를 제공합니다. 아래는 플링크에서 스트림과 배치 통합을 위한 몇 가지 주요 기능입니다.

1. DataSets와 DataStreams

플링크에서 DataSets는 정적인 데이터를 처리하기 위한 API이며, DataStreams는 연속적인 데이터를 처리하기 위한 API입니다. DataSets는 배치 처리를 위한 API로 효율적인 메모리 관리와 최적화된 실행 계획을 제공합니다. DataStreams는 스트림 처리를 위한 API로 실시간 데이터를 처리하는 데에 특화되어 있습니다.

2. 스트림과 배치의 통일된 API

플링크에서는 스트림과 배치 처리를 위한 API를 일반화시켜 통일된 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 동일한 코드로 스트림과 배치 처리를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 스트림 API를 통해 실시간 데이터를 처리하다가 배치 처리가 필요한 경우 간단히 배치 API를 사용하여 전환할 수 있습니다.

3. 워크플로우 관리

플링크는 스트림과 배치의 통합된 워크플로우 관리를 지원합니다. 플링크의 워크플로우 관리 기능을 사용하면 스트림 처리와 배치 처리 사이를 자유롭게 전환하며, 복잡한 데이터 처리 파이프라인을 쉽게 구축할 수 있습니다.

결론

아파치 플링크는 스트림 처리와 배치 처리를 통합하는 강력한 도구입니다. 스트림과 배치를 통합하여 사용하면 실시간으로 발생하는 데이터와 대량의 정적 데이터를 모두 효율적으로 처리할 수 있습니다. 플링크의 다양한 기능과 유연성을 활용하여 복잡한 데이터 처리 작업을 간단하고 효율적으로 수행할 수 있습니다.

참고: Apache Flink Documentation