[스프링] Apache Spark 스트리밍

20 Dec 2023

스프링

소개

Apache Spark는 대규모 데이터 처리를 위한 빠르고 일관된 플랫폼으로, 스트리밍 데이터를 처리하기 위한 Spark 스트리밍도 제공합니다. 스트리밍 처리를 수행하는 데는 Spark 스트리밍과 같은 기술을 사용할 수 있습니다.

스트리밍 처리

스트리밍 처리는 실시간 데이터를 처리하고 분석하는 것을 의미합니다. 대량의 데이터를 실시간으로 처리하여 실시간 통계, 이상 감지, 실시간 예측 및 기타 실시간 분석을 수행할 수 있습니다.

스파크 스트리밍과 스프링 통합

스파크 스트리밍은 스트리밍 처리를 위한 강력한 엔진을 제공하며, 스프링 프레임워크와 통합하여 스트리밍 데이터를 처리하는 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

@Configuration
@EnableSpark
public class SparkStreamingConfig {

    @Autowired
    private JavaSparkContext sparkContext;
    
    @Bean
    public JavaStreamingContext javaStreamingContext() {
        return new JavaStreamingContext(new JavaSparkContext(sparkContext.sc()), Durations.seconds(1));
    }
    
    @Bean
    public JavaReceiverInputDStream<String> receiverInputDStream(JavaStreamingContext streamingContext) {
        return streamingContext.socketTextStream("localhost", 9999);
    }
    
    @Bean
    public JavaDStream<String> processedStream(JavaReceiverInputDStream<String> receiverInputDStream) {
        return receiverInputDStream.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator());
    }
    
    @Bean
    public JavaDStream<String> filteredStream(JavaDStream<String> processedStream) {
        return processedStream.filter(word -> !word.startsWith("#"));
    }
    
    @Bean
    public JavaPairDStream<String, Integer> wordCount(JavaDStream<String> filteredStream) {
        return filteredStream.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1)).reduceByKey(Integer::sum);
    }
}

위 코드 예제는 스파크 스트리밍을 스프링 애플리케이션에서 사용하는 방법을 보여줍니다. JavaSparkContext를 사용하여 JavaStreamingContext를 만들고, 소켓을 통해 데이터를 수신하고 처리하는 것을 볼 수 있습니다.

결론

Apache Spark 스트리밍은 대규모 데이터에 대한 실시간 처리를 가능케 하는 강력한 도구입니다. 스트리밍 처리를 스프링 애플리케이션에 통합하여 더욱 강력하고 유연한 데이터 처리 및 분석 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

목차

소개

스트리밍 처리

스파크 스트리밍과 스프링 통합

결론