[java] 아파치 플링크의 스트림 이벤트 처리(Stream event processing in Apache Flink)

30 Nov 2023

java

아파치 플링크(Apache Flink)는 대규모 데이터 처리를 위한 분산 스트리밍 및 배치 처리 엔진입니다. 이번 포스트에서는 아파치 플링크를 사용하여 스트림 이벤트를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

스트림 이벤트란?

스트림 이벤트는 시간에 따라 발생하는 데이터의 흐름을 나타냅니다. 이벤트는 보통 실시간으로 생성되며, 스트림 프로세싱 시스템에서 처리되어 유용한 정보를 도출하거나 응답을 생성합니다.

아파치 플링크에서의 스트림 이벤트 처리

아파치 플링크는 스트림 처리를 위한 다양한 기능을 제공합니다. 다음은 아파치 플링크에서 스트림 이벤트를 처리하기 위해 사용되는 주요 기능입니다.

1. 스트림 소스

스트림 소스는 데이터를 생성하고 플링크 애플리케이션으로 입력하는 역할을 담당합니다. 아파치 플링크는 다양한 유형의 소스를 지원하며, 예를 들어 Kafka, RabbitMQ, Socket 등의 소스를 제공합니다.

다음은 Kafka 소스를 사용하는 예제 코드입니다.

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

public class StreamSourceExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "myConsumerGroup");

        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("myTopic", new SimpleStringSchema(), properties);
        
        DataStream<String> stream = env.addSource(kafkaConsumer);
        
        // 플링크 애플리케이션에서 데이터 스트림을 처리하는 로직을 작성합니다.

        env.execute("Stream Processing Example");
    }
}

2. 연산자(operator)

연산자는 스트림 데이터를 처리하는 데 사용되는 함수 및 알고리즘입니다. 아파치 플링크는 다양한 연산자를 제공하며, 각각의 연산자는 특정한 작업을 수행합니다. 예를 들어, Map, Filter, Reduce와 같은 연산자를 통해 데이터를 변환하거나 필터링하고, 집계 연산을 수행할 수 있습니다.

다음은 Map 연산자를 사용하여 스트림 데이터를 변환하는 예제 코드입니다.

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;

public class MapOperatorExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // 스트림 데이터를 생성하고 처리하는 코드
        
        DataStream<Integer> transformedStream = stream.map(new MapFunction<String, Integer>() {
            @Override
            public Integer map(String value) throws Exception {
                // 데이터 변환 로직을 작성합니다.
            }
        });
        
        // 변환된 스트림 데이터를 처리하는 로직을 작성합니다.

        env.execute("Map Operator Example");
    }
}

3. 윈도우(window)

윈도우는 특정 시간 범위 또는 조건에 따라 스트림 데이터를 그룹화하는 기능입니다. 아파치 플링크는 시간 윈도우 뿐만 아니라 계산 윈도우, 세션 윈도우 등 다양한 윈도우 타입을 지원합니다. 윈도우를 사용하여 스트림 데이터를 그룹화하고 통계 정보를 계산하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

다음은 시간 윈도우를 사용하여 스트림 데이터를 그룹화하는 예제 코드입니다.

import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream;

public class TimeWindowExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // 스트림 데이터를 생성하고 처리하는 코드
        
        WindowedStream<Integer, String, TimeWindow> windowedStream = stream.keyBy(keySelector)
            .timeWindow(Time.minutes(10));
        
        // 윈도우로 그룹화된 스트림 데이터를 처리하는 로직을 작성합니다.

        env.execute("Time Window Example");
    }
}

결론

이번 포스트에서는 아파치 플링크를 사용하여 스트림 이벤트를 처리하는 방법을 알아보았습니다. 아파치 플링크의 다양한 기능을 통해 실시간으로 발생하는 데이터를 처리하고 유용한 정보를 추출할 수 있습니다. 실제 애플리케이션에서는 데이터 소스, 연산자 및 윈도우 설정을 조합하여 필요한 처리 로직을 구현할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 아파치 플링크 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

참고 자료: