Apache Kafka ‐ KSQLDB Stream - thought-corner/Backend-PlayGround GitHub Wiki

Stream 개요

  • Stream은 메시지 Streaming 처리를 위해서 추상화한 Layer를 말한다.
  • 변경이 불가능하며 append만 가능한 Collection이다.
  • 연속된 Historical 정보를 표현한다.
  • Insert된 Row는 변경 불가능하며 새로 Insert된 Row는 Stream의 마지막에 추가된다.
  • Stream은 Key를 가질수도 그렇지 않을수도 있으며 동일한 Key값을 가진 Row는 동일한 파티션에 저장된다.

✅ 연속적인 Stream/Table 처리

  • Stream와 Table은 Topic을 Source로 등록할 수 있지만, 다른 Stream 또는 Table을 입력받아 연속적인 Stream/Table의 Processing이 가능하다.

Stream과 Table의 차이

  • Stream은 Key값의 중복 여부와 상관없이 연속적으로 메시지(이벤트)를 처리하지만, Table은 PK로 중복을 허용하지 않으며 메시지가 입력될 경우 해당 값을 업데이트한다.

✅ KSQLDB Serialization Format

create stream simple_user_stream
(
    id int KEY,
    name varchar,
    email varchar
)
with
(
    KAFKA_TOPIC = 'simple_user_stream',
    KEY_FORMAT = ‘KAFKA’,
    VALUE_FORMAT ='JSON‘,
    PARTITIONS = 1
);
  • KSQLDB는 여러가지 직렬화 포맷(Serialization Format)으로 Topic 메시지를 읽고 쓸 수 있다.
  • Kafka Core는 기본적으로 Primitive Type만 지원한다.
  • KSQLDB는 컬럼 정보를 인식하기 위해 Json, Avro 등의 직렬화 포맷 방식을 지원한다.
  • 직렬화 포맷은 KEY, VALUE 각각에 별도로 지정할 수 있으며 KEY_FORMAT은 Key에 대한 포맷, VALUE_FORMAT은 Value에 대한 포맷 형식을 지정할 수 있다.
  • Key와 Value의 포맷이 동일하면 FORMAT으로 포맷 형식 지정이 가능하다.

✅ KSQLDB Serialization Format 유형

  • KAFKA : Number와 String 등의 Primitive Type 직렬화에 사용되며 주로 Key값의 직렬화 포맷으로 적용한다.
  • JSON : Json 포맷 직렬화. Schema Registry 적용없이 사용 가능하다.
  • AVRO : Avro 포맷 직렬화. Schema Registry를 필요로 한다.
  • DELIMITED : CSV 형태의 직렬화
  • PROTOBUF : Protocol Buffer 형태의 직렬화

✅ Key를 가지지 않는 Stream과 Key를 가지는 Stream

# 기존 토픽이 있는 상태에서 Stream을 생성한다.
create stream simple_user_stream
(
    id int,
    name varchar,
    email varchar
)
with
(
    KAFKA_TOPIC = 'simple_user_stream',
    KEY_FORMAT = ‘KAFKA’,
    VALUE_FORMAT ='JSON'
);

# 신규 토픽을 먼저 생성하고 Stream을 생성한다.
create stream simple_user_stream
(
    id int,
    name varchar,
    email varchar
)
with
(
    KAFKA_TOPIC = 'simple_user_stream',
    KEY_FORMAT = ‘KAFKA’,
    VALUE_FORMAT ='JSON‘,
    PARTITIONS = 1
);

# Key를 가지는 Stream을 생성한다.
create stream simple_user_stream
(
    id int KEY,
    name varchar,
    email varchar
)
with
(
    KAFKA_TOPIC = 'simple_user_stream',
    KEY_FORMAT = ‘KAFKA’,
    VALUE_FORMAT ='JSON‘,
    PARTITIONS = 1
);

✅ Pull 쿼리와 Push 쿼리

  • Pull쿼리는 쿼리를 실행한 시점에 쿼리 조건에 맞는 데이터를 KSQLDB에서 가져온다. → 조회 시점의 데이터를 추출한다.
  • 한 번 수행 후 쿼리가 종료된다.
  • Push쿼리는 쿼리 실행 이후 지속적으로 Stream/Table을 모니터링하면서 쿼리 조건에 맞는 데이터가 추가(변경)되었을 때마다 KSQLDB에서 추가(변경)된 데이터를 계속 가져온다.
  • 이 때, 종료 시그널을 주지 않는 이상 쿼리가 종료되지 않는다. → 지속적으로 변경 데이터를 추출한다.
  • Stream에 Group By 적용 시 Pull쿼리 수행이 불가하며 Topic을 Source로 하는 Table에 Pull쿼리 수행이 불가능하다.

✅ Pull 쿼리와 Push 쿼리에서 Consumer 동작

  • Pull쿼리는 수행 시마다 새로운 Consumer Group과 Consumer가 생성되고 종료된다.
  • Push쿼리는 쿼리가 유지되는 동안 계속 Consumer Group과 Consumer가 유지된다.(강제로 종료하지 않는 이상 유지된다.)

✅ KSQLDB Query 오브젝트

  • KSQLDB의 Query는 Query의 수행 상태(Running)을 가진다.
  • 동일한 Query라고 하더라도 CLI에서 Select/Insert로 수행되는 Query는 서로 다른 ID를 가진다.
  • Mview에서 사용되는 CSAS, CTAS Query는 동일한 Query일 경우 동일한 ID를 가진다.

Data 타입과 Alter DDL 구문 정리

ksqlDB를 활용한 증권사의 실시간 데이터 처리하기

  • KSQLDB는 컬럼의 변경, 삭제를 허용하지 않고 오직 컬럼의 추가(ADD)만 허용한다.
  • KSQLDB의 컬럼은 무조건 Nullable이며 Not Null 제약조건을 부여할 수 없다.
create table simple_user_table
(
    id int PRIMARY KEY,
    name varchar,
    email varchar
)
with
(
    KAFKA_TOPIC = 'simple_user_table',
    KEY_FORMAT = ‘KAFKA’,
    VALUE_FORMAT ='JSON‘,
    PARTITIONS = 1
);