아파치 플링크는 대규모 데이터 처리를 위한 실시간 스트림 처리를 지원하는 오픈 소스 분산 처리 프레임워크입니다. 이를 통해 데이터를 스트림 단위로 처리하고 윈도우 조작을 통해 윈도우별로 그룹화 및 집계할 수 있습니다.

스트림 윈도우란?

스트림 윈도우는 정해진 시간 간격 또는 이벤트 수를 기준으로 스트림을 구분하는 기능입니다. 이를 통해 특정 시간 범위 내의 데이터를 추출하고 처리할 수 있습니다. 윈도우 조작은 다양한 유형의 윈도우를 사용하여 스트림을 분석하고 결과를 도출하는 데 사용됩니다.

아파치 플링크에서는 다음과 같은 윈도우 유형을 지원합니다:

• 시간 기반(Tumbling Window): 정해진 시간 단위로 윈도우를 생성합니다. 예를 들어, 1분 단위로 윈도우를 생성하여 1분 동안의 데이터를 처리할 수 있습니다.
• 이벤트 기반(Sliding Window): 정해진 이벤트 수를 기준으로 윈도우를 생성합니다. 예를 들어, 100개의 이벤트마다 윈도우를 생성하여 최근 100개의 이벤트를 처리할 수 있습니다.
• 세션 기반(Session Window): 일련의 연속된 이벤트를 기반으로 윈도우를 생성합니다. 이벤트 간의 간격이 일정 시간 이상 지속되는 경우에만 윈도우가 생성되며, 윈도우 간의 간격은 이벤트 간의 간격을 기준으로 동적으로 설정됩니다.

아파치 플링크에서의 스트림 윈도우 조작

아파치 플링크에서는 window() 메서드를 사용하여 스트림에 윈도우를 적용할 수 있습니다. 이 메서드는 윈도우 유형을 지정하고 윈도우 크기 및 간격 등의 매개변수를 설정하는 데 사용됩니다.

다음은 시간 기반 윈도우의 예제 코드입니다:

DataStream<Integer> dataStream = ...; // 스트림 데이터

dataStream
    .keyBy(...) // 키로 그룹화
    .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1))) // 1분 단위의 윈도우 생성
    .reduce(...) // 윈도우 내의 데이터를 축소하거나 집계
    .print(); // 결과 출력

위의 코드에서는 window() 메서드를 사용하여 1분 단위의 시간 기반 윈도우를 생성하고, reduce() 메서드를 사용하여 윈도우 내의 데이터를 축소하거나 집계합니다. print() 메서드를 통해 결과를 출력합니다.

이 외에도 다양한 윈도우 조작 기능을 플링크에서 제공하며, 이를 활용하여 스트림 데이터의 복잡한 집계 및 분석 작업을 수행할 수 있습니다.

결론

아파치 플링크는 스트림 윈도우 조작을 통해 실시간으로 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 다양한 윈도우 유형을 활용하여 원하는 방식으로 데이터를 그룹화하고 집계할 수 있으며, 이를 활용하여 실시간 데이터 처리 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 아파치 플링크 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

참고 자료:

• 아파치 플링크 공식 문서
• Joydipto Banerjee (September 2020), “Introduction to Apache Flink: Stream Processing for Building Real-Time Applications”, Towards Data Science