[스프링] 스프링 배치와 Cassandra의 데이터 처리

18 Dec 2023

스프링

본 블로그에서는 스프링 배치를 사용하여 Cassandra 데이터베이스에서 데이터를 처리하는 방법에 대해 다루고자 합니다.

1. 스프링 배치 소개

스프링 배치는 대용량 데이터 처리를 위한 오픈소스 프레임워크로, ETL(Extract, Transform, Load) 작업 및 데이터 마이그레이션에 적합합니다. 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고, 작업을 스케줄링하며, 실패한 작업을 관리하는 기능을 제공합니다.

2. Cassandra 데이터 처리

Cassandra는 분산형 NoSQL 데이터베이스로, 대량의 분산 데이터를 신속하게 처리할 수 있습니다. 스프링 배치를 사용하여 Cassandra 데이터베이스의 데이터를 읽고 쓰는 것은 매우 간단하며, 이를 통해 대규모 데이터 처리를 효율적으로 수행할 수 있습니다.

3. 스프링 배치와 Cassandra 통합

스프링 배치와 Cassandra를 통합하여 데이터 처리 작업을 수행하려면 관련된 스프링 배치 Job을 작성하고, Cassandra 데이터베이스에 액세스하는 Reader 및 Writer를 구현해야 합니다. 또한, 필요에 따라 데이터 변환이나 유효성 검사를 수행하기 위해 ItemProcessor를 구현할 수 있습니다.

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfiguration {

    @Autowired
    private JobBuilderFactory jobBuilderFactory;

    @Autowired
    private StepBuilderFactory stepBuilderFactory;

    @Bean
    public ItemReader<MyEntity> reader() {
        return new CassandraItemReaderBuilder<MyEntity>()
                .name("cassandraItemReader")
                .session(session)
                .query("SELECT * FROM my_table")
                .targetType(MyEntity.class)
                .build();
    }

    @Bean
    public ItemWriter<MyEntity> writer() {
        return items -> {
            for (MyEntity item : items) {
                session.execute(...); // Write to Cassandra
            }
        };
    }

    @Bean
    public Job importUserJob(JobCompletionNotificationListener listener) {
        return jobBuilderFactory.get("importUserJob")
                .incrementer(new RunIdIncrementer())
                .listener(listener)
                .flow(step1())
                .end()
                .build();
    }

    @Bean
    public Step step1() {
        return stepBuilderFactory.get("step1")
                .<MyEntity, MyEntity>chunk(10)
                .reader(reader())
                .processor(processor())
                .writer(writer())
                .build();
    }
}

본 예제에서는 CassandraItemReader와 ItemWriter를 사용하여 스프링 배치 Job을 구성하는 방법을 보여줍니다.

4. 결론

스프링 배치와 Cassandra를 통합하여 대용량 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이를 통해 ETL과 데이터 마이그레이션 등의 작업을 쉽게 처리할 수 있으며, Cassandra의 분산 데이터 처리 능력을 최대로 활용할 수 있습니다.

참고문헌: