하미's 블로그

스트리밍 데이터 처리를 위한 플랫폼들은 여러 가지가 있습니다. KSQL과 유사한 다른 스트리밍 플랫폼들과의 비교를 통해 장단점을 살펴보면 좋을 것 같습니다. 1. Apache Flink 장점: Flink은 스트리밍 및 배치 처리를 모두 지원하며 상태 관리와 관련된 기능이 강력합니다. 이벤트 시간 윈도우, 정확한 한 번 처리 보장 등의 기능을 제공합니다. 단점: Flink은 배포와 관리가 다소 복잡하고, 학습 곡선이 가파릅니다. 2. Apache Spark Streaming 장점: Spark Streaming은 배치 처리와 스트리밍 처리를 함께 제공하여 유연한 사용이 가능합니다. 큰 규모의 데이터를 처리하는 데 강점이 있습니다. 단점: 초당 수백만 개 이상의 이벤트를 처리하는 경우에는 처리 지연이 발생할 ..

KSQL의 몇 가지 고급 기능과 성능 최적화에 대해 다루도록 하겠습니다. 1. 윈도우 함수 활용 윈도우 함수는 시간 또는 이벤트 윈도우에 데이터를 그룹화하고 집계하는 데 사용됩니다. 이 기능을 사용하여 특정 시간 간격 내의 데이터를 처리하거나 윈도우를 이동시켜 실시간 집계를 수행할 수 있습니다. 2. 조인의 활용 KSQL은 여러 스트림 간의 조인을 지원합니다. 여러 데이터 소스로부터 데이터를 가져와 조인을 수행하거나 조인 조건에 따라 스트림을 결합할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 풍부하게 조합하고 분석할 수 있습니다. 3. 효율적인 쿼리 작성 KSQL에서 효율적인 쿼리를 작성하는 것은 중요합니다. 데이터 처리 속도를 높이기 위해 인덱스, 옵티마이저 힌트 등을 활용하여 쿼리를 최적화하는 방법을 다룰 수..

KSQL을 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하는 것을 알아보겠습니다. 예를 들어, 실시간으로 들어오는 거래 데이터를 다루고 분석하는 과정을 살펴보겠습니다. 1. 데이터 스트림 생성 먼저, KSQL을 사용하여 데이터를 스트리밍하는 토픽을 생성합니다. 예를 들어, 거래 데이터를 다루는 토픽을 생성할 수 있습니다. -- 거래 데이터를 다루는 토픽 생성 CREATE STREAM transaction_data (id INT, amount DOUBLE, timestamp BIGINT) WITH (KAFKA_TOPIC='raw_transactions', VALUE_FORMAT='JSON'); 위 코드는 raw_transactions라는 카프카 토픽으로부터 JSON 형식의 거래 데이터를 읽어와 transaction_da..

1. 데이터 스트림 생성 CREATE STREAM user_events (id INT, event_name VARCHAR, timestamp BIGINT) WITH (KAFKA_TOPIC='user_events', VALUE_FORMAT='JSON'); 이 예제는 user_events 스트림을 생성하고, 이벤트의 ID, 이름, 타임스탬프를 포함하는 JSON 데이터를 받아들이도록 정의합니다. 2. 데이터 필터링 CREATE STREAM high_value_events AS SELECT * FROM user_events WHERE id > 100; 여기서는 user_events 스트림에서 ID가 100보다 큰 이벤트들을 high_value_events 스트림으로 필터링합니다. 3. 데이터 조인 CREATE ..

1장 - KSQL: SQL로 카프카 스트리밍을 다루다실시간 데이터, 어떻게 다루고 계신가요? 보통은 복잡한 Java 코드나 Python 스크립트로 처리하곤 하죠. 그런데 Kafka 스트리밍 데이터를 SQL로 다룰 수 있다면 어떨까요? 바로 그걸 가능하게 해주는 도구가 있습니다. 오늘 소개할 주인공은 바로 KSQL입니다.KSQL이란?KSQL은 Kafka Streams 위에 만들어진 오픈소스 SQL 엔진으로, 실시간 스트리밍 데이터를 SQL 문법으로 쉽게 쿼리하고 처리할 수 있게 해주는 도구입니다. 복잡한 프로그래밍 없이, 익숙한 SQL 언어로 Kafka 토픽의 데이터를 실시간으로 분석하고 가공할 수 있죠.기존 데이터베이스에서 SQL을 다뤄본 경험이 있다면, KSQL을 배우는 데 큰 어려움이 없습니다. 간단..