[java] 아파치 플링크의 ETL(Extract, Transform, Load) 처리(ETL processing in Apache Flink)

30 Nov 2023

java

아파치 플링크(Apache Flink)는 대규모 데이터 처리를 위한 분산 처리 프레임워크입니다. ETL(Extract, Transform, Load)은 데이터 원본에서 데이터 추출(Extract), 변환(Transform), 그리고 로드(Load)하는 작업을 의미합니다. 이번 글에서는 아파치 플링크를 사용하여 ETL 처리를 하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 데이터 추출(Extract)

데이터 추출은 ETL 파이프라인의 첫 번째 단계입니다. 아파치 플링크는 다양한 데이터 소스에서 데이터를 추출할 수 있는 기능을 제공합니다. 예를 들어, 파일 시스템, 데이터베이스, 메시지 큐 등 다양한 데이터 소스에 접근하여 데이터를 추출할 수 있습니다.

아래는 파일 시스템에서 데이터를 추출하는 예시 코드입니다.

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class DataExtractionExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 파일 시스템에서 데이터를 읽어옴
        DataStream<String> input = env.readTextFile("path/to/input/file");

        // 데이터 추출과 관련된 작업 수행

        env.execute("Data Extraction Example");
    }
}

위의 코드에서는 readTextFile 메서드를 사용하여 파일 시스템에서 데이터를 읽어옵니다. 실제로는 데이터 추출과 관련된 작업을 수행하게 됩니다.

2. 데이터 변환(Transform)

데이터 변환은 추출한 데이터를 필요에 따라 가공하는 단계입니다. 아파치 플링크는 데이터 변환을 위한 다양한 연산자와 API를 제공합니다. 예를 들어, 데이터 필터링, 매핑, 집계 등 다양한 변환 작업을 수행할 수 있습니다.

아래는 데이터 변환을 수행하는 예시 코드입니다.

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class DataTransformationExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 데이터를 추출하는 작업 생략

        // 데이터 변환 작업 수행
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> transformedData = input.filter(data -> data.f1 > 10)
                .map(data -> new Tuple2<>(data.f0, data.f1 * 2))
                .keyBy(0)
                .sum(1);

        env.execute("Data Transformation Example");
    }
}

위의 코드에서는 추출한 데이터를 필터링하고, 매핑하고, 집계하는 데이터 변환이 수행됩니다.

3. 데이터 로드(Load)

마지막으로, 로드 단계에서는 변환된 데이터를 다시 원하는 데이터 소스로 저장하는 작업을 수행합니다. 아파치 플링크는 다양한 목적지에 데이터를 저장하기 위한 커넥터를 제공합니다. 예를 들어, 파일 시스템, 데이터베이스, 메시지 큐 등 다양한 목적지에 데이터를 저장할 수 있습니다.

아래는 데이터 로드를 수행하는 예시 코드입니다.

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;

public class DataLoadingExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 데이터를 추출하고, 변환하는 작업 생략

        // 데이터를 로드하여 Kafka에 저장하는 작업
        FlinkKafkaProducer<Tuple2<String, Integer>> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>("localhost:9092", "output-topic", new KafkaTupleSerializer());

        transformedData.addSink(kafkaProducer);

        env.execute("Data Loading Example");
    }
}

위의 코드에서는 변환된 데이터를 Kafka에 저장하는 작업이 수행됩니다.

마무리

이번 글에서는 아파치 플링크를 사용하여 ETL(Extract, Transform, Load) 처리를 하는 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터 추출, 변환, 로드의 각 단계를 수행하는 코드 예시를 제공하였습니다. 아파치 플링크는 빠른 처리 속도와 뛰어난 확장성을 제공하기 때문에 대용량 데이터 처리에 적합한 도구입니다.

더 자세한 내용은 아파치 플링크 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.