[java] 자바 배치 프로세싱에서의 실시간 데이터 처리 방법은 무엇인가?
자바 배치 프로세싱에서 실시간 데이터 처리를 위해서는 스트리밍 기술을 활용해야 합니다. 스트리밍 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 Apache Kafka나 Apache Flink와 같은 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 대규모의 데이터를 높은 처리량과 낮은 지연 시간으로 처리할 수 있는 기능을 제공합니다.
Apache Kafka를 활용한 실시간 데이터 처리
Apache Kafka는 분산형 스트리밍 플랫폼으로, 데이터를 토픽으로 구성하고 이를 여러 파티션으로 분할하여 저장합니다. 자바 배치 프로세스에서는 Kafka의 Consumer API를 사용하여 데이터를 높은 처리량으로 실시간으로 소비할 수 있습니다.
아래는 Kafka Consumer API를 사용한 예시 코드입니다.
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "kafka-broker1:9092,kafka-broker2:9092");
props.put("group.id", "group1");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("topic1", "topic2"));
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
}
Apache Flink를 활용한 실시간 데이터 처리
Apache Flink는 데이터 스트림 처리를 위한 오픈 소스 프레임워크로, 고성능의 상태 유지를 제공합니다. 자바 배치 프로세싱에서 Flink를 사용하면 데이터 소스에서 데이터를 읽어 들여 각종 변환 및 분석을 실시간으로 수행할 수 있습니다.
아래는 Apache Flink를 사용한 실시간 데이터 처리 프로세스의 예시 코드입니다.
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties));
stream.map(new MyMapFunction()).filter(new MyFilterFunction()).addSink(new FlinkKafkaProducer<>("output-topic", new SimpleStringSchema(), properties));
env.execute("Realtime Data Processing");
위 코드는 Kafka로부터 데이터를 읽어들여 필터링과 매핑을 수행한 뒤 다시 Kafka로 결과를 전송하는 간단한 Flink 애플리케이션의 예시입니다.
실시간 데이터 처리를 위해서는 Apache Kafka나 Apache Flink와 같은 플랫폼을 사용하여 스트리밍 방식으로 데이터를 처리하는 것이 중요합니다.