[python] 스트리밍 데이터 처리를 위한 파이썬 도구

22 Dec 2023

python

이 글에서는 파이썬을 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하는 다양한 방법에 대해 살펴보겠습니다.

1. 스트리밍 데이터란 무엇인가요?

스트리밍 데이터는 실시간으로 생성되고 업데이트되는 데이터를 말합니다. 예를 들어 주식 시장 데이터, 센서 데이터, 웹 트래픽 데이터 등이 있습니다.

2. Pandas와 Dask를 활용한 데이터 처리

Pandas는 파이썬에서 테이블 형식의 데이터를 처리하는 데 사용되며, 작은 규모의 데이터를 처리하는 데 효과적입니다. Dask는 대규모 데이터셋을 병렬로 처리하는 데 사용되며, 스트리밍 데이터를 처리하는 데 유용합니다.

import pandas as pd
import dask.dataframe as dd

# Pandas로 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('streaming_data.csv')

# Dask로 대규모 데이터셋 처리하기
dask_data = dd.read_csv('streaming_data_*.csv')

3. Kafka 및 Apache Flink를 활용한 데이터 스트리밍 처리

Kafka는 분산형 스트리밍 플랫폼으로, 대규모의 스트리밍 데이터를 안정적으로 처리할 수 있습니다. Apache Flink는 스트리밍 데이터를 병렬로 처리하고 분석하는 데 사용되며, 실시간으로 데이터를 처리하고 응답할 수 있습니다.

from kafka import KafkaConsumer
import flink

# Kafka로부터 데이터 가져오기
consumer = KafkaConsumer('topic', group_id='group', bootstrap_servers='host:port')

# Apache Flink를 사용하여 데이터 처리
stream_data = flink.read_text('hdfs:///streaming_data/*.txt')

스트리밍 데이터 처리를 위한 이러한 도구들을 사용하면, 실시간 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 관심 있는 분야에 따라 적합한 도구를 선택하여 데이터 처리를 진행할 수 있습니다.

이상으로 파이썬을 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보았습니다.

참고 문헌:

Pandas 문서: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
Dask 문서: https://docs.dask.org/en/latest/
Apache Kafka 문서: https://kafka.apache.org/documentation/
Apache Flink 문서: https://flink.apache.org/documentation.html