마케터가 chatGPT로 배우는 Kafka 시작하기 Getting Started
들어가며
Kafka 는 대용량 실시간 데이터 처리와 이벤트 중심 아키텍처를 위한 강력한 플랫폼으로, 데이터 통합 및 실시간 처리에 널리 활용되고 있습니다.
이에 따라 Kafka를 설치하는 방법은 프로젝트의 성공적인 시작을 위해 필요한 중요한 단계 중 하나입니다.
chatGPT도 Kafka의 설치 방법을 알고 있을까요? 그리고 그 방법은 실제로 작동이 될까요?
chatGPT가 알려준 방법을 여러분께도 공유드립니다.
Kafka 를 설치하는 방법 알려줘
Kafka 를 설치하는 방법은 아래와 같은 단계를 따라 진행할 수 있습니다. 아래 예시는 Linux 기반 시스템에 Kafka를 설치하는 방법입니다. 다른 운영체제에서도 유사한 방법으로 설치할 수 있습니다.
- Java 설치 확인: Kafka는 Java로 작성되었기 때문에 먼저 Java가 설치되어 있는지 확인해야 합니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하여 Java 버전을 확인합니다:
$ java -version
만약 Java가 설치되어 있지 않다면, Java를 설치해야 합니다. OpenJDK 또는 Oracle JDK를 선택하여 설치할 수 있습니다.
- Kafka 다운로드 및 압축 해제: Kafka를 다운로드하고 압축을 해제합니다. Kafka의 공식 웹사이트에서 원하는 버전을 다운로드할 수 있습니다. 터미널에서 다음 명령을 사용하여 다운로드하고 압축을 해제합니다:
$ wget https://downloads.apache.org/kafka//kafka_.tgz
$ tar -xzf kafka_.tgz
$ cd kafka_
3. Zookeeper 실행: Kafka는 내부적으로 Zookeeper를 사용하여 상태 관리를 합니다. Zookeeper를 실행합니다. Kafka디렉토리에서 다음 명령을 실행합니다:
$ sudo bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
- Kafka브로커 실행: Kafka브로커를 실행합니다. 다른 터미널 창을 열고 Kafka디렉토리에서 다음 명령을 실행합니다:
$ sudo bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
5. 토픽 생성: 메시지를 발행하고 구독하기 위해 토픽을 생성합니다. 다른 터미널 창을 열고 Kafka 디렉토리에서 다음 명령을 실행하여 토픽을 생성합니다:
$ sudo bin/kafka-topics.sh --create --topic my-topic --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 1 --replication-factor 1
- 메시지 발행 및 구독: 생성한 토픽에 메시지를 발행하고 구독합니다. 다른 터미널 창에서 Kafka 디렉토리에서 다음 명령을 실행합니다:
- 메시지 발행:
$ sudo bin/kafka-console-producer.sh --topic my-topic --bootstrap-server localhost:9092
메시지 구독:
$ sudo bin/kafka-console-consumer.sh --topic my-topic --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning
위 단계를 따라하면 Kafka를 설치하고 “Hello World” 메시지를 발행하고 구독할 수 있는 기본적인 환경을 구축할 수 있습니다.
Kafka 로 Hello World를 개발해줘
Kafka를 사용하여 “Hello World” 메시지를 발행하고 구독하는 Java 예제를 제공해드리겠습니다. 이 예제는 Apache Kafka의 Java 클라이언트 라이브러리를 활용합니다.
- Java 설치 및 Kafka라이브러리 추가: KafkaJava 클라이언트를 사용하기 위해 Java가 설치되어 있어야 합니다. 또한 Maven 또는 Gradle과 같은 빌드 도구를 사용하여 Kafka 클라이언트 라이브러리를 프로젝트에 추가해야 합니다.
- 메시지 발행자 (Producer) 개발:
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
public class HelloWorldProducer {
public static void main(String[] args) {
String bootstrapServers = "localhost:9092"; // Kafka 브로커 주소
String topic = "my-topic"; // 토픽 이름
// Kafka Producer 설정
Properties properties = new Properties();
properties.put("bootstrap.servers", bootstrapServers);
properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// Kafka Producer 생성
Producer producer = new KafkaProducer<>(properties);
// "Hello World" 메시지 발행
String message = "Hello World";
producer.send(new ProducerRecord<>(topic, message));
// Producer 종료
producer.close();
}
}
- 메시지 구독자 (Consumer) 개발:
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
public class HelloWorldConsumer {
private static final String TOPIC_NAME = "my-topic";
private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test-group");
props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());
try (KafkaConsumer consumer=new KafkaConsumer<>(props)){
consumer.subscribe(Collections.singletonList(TOPIC_NAME));
while (true){
ConsumerRecords records=consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord record : records){
System.out.println("Received message: key=" + record.key() + ", value=" + record.value());
}
}
} catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
위의 코드는 “Hello World” 메시지를 Kafka토픽에 발행하고 구독하는 Java 예제입니다. Kafka브로커 주소, 토픽 이름, Consumer 그룹 아이디 등을 적절하게 설정하고 실행하면 됩니다. 필요에 따라 Kafka클라이언트 라이브러리 버전을 맞추고 빌드 설정을 조정해야 할 수 있습니다.
Kafka, rabbitmq, activemq 비교표를 만들어줘
Kafka, RabbitMQ, 그리고 ActiveMQ는 모두 메시지 브로커 및 메시징 시스템으로 사용되며, 각각의 장단점이 있습니다. 아래는 Kafka, RabbitMQ, 그리고 ActiveMQ를 비교한 표입니다.
속성/특징 |
Kafka |
RabbitMQ |
ActiveMQ |
|---|---|---|---|
메시지 모델 |
Publish-Subscribe (분산 로그) |
Publish-Subscribe (큐, 토픽) |
Publish-Subscribe (큐, 토픽) |
메시지 지연 시간 |
낮음 |
낮음 |
다양 (낮은 대기 시간 가능) |
확장성 |
높음 |
중간 |
중간 |
데이터 보존성 및 지속성 |
데이터는 디스크에 지속 |
옵션: 메모리 또는 디스크 지속 |
옵션: 메모리 또는 디스크 지속 |
메시지 프로토콜 지원 |
다양한 프로토콜 (HTTP, Avro 등) |
AMQP, STOMP, MQTT 등 |
AMQP, STOMP, MQTT 등 |
분산 처리 |
스트림 처리 지원 (Kafka Streams) |
없음 |
없음 |
가용성 및 복구 |
고가용성 구성 가능 |
클러스터링 지원 |
클러스터링 및 고가용성 지원 |
커뮤니티 및 지원 |
Confluent와 Apache Kafka 커뮤니티 |
RabbitMQ 커뮤니티와 지원 |
Apache ActiveMQ 커뮤니티와 지원 |
메시지 용량 및 대역폭 |
대용량 데이터 및 스트림 처리에 적합 |
중간 크기의 메시지 처리에 적합 |
다양한 용량 및 스트림 처리 가능 |
메시지 세분화 및 필터링 |
Topic 별로 메시지 세분화 가능 |
라우팅 키와 메시지 프로퍼티를 사용한 필터링 |
메시지 선택기 및 필터링 가능 |
이 비교표는 Kafka, RabbitMQ, 그리고 ActiveMQ의 일반적인 특징을 나열한 것입니다. 각 시스템은 고유한 사용 사례와 요구 사항에 가장 적합한 선택일 수 있습니다. 선택할 때 메시징 패턴, 가용성, 성능, 지속성, 확장성 및 커뮤니티 지원 등을 고려해야 합니다.
마치며 Concluding
Kafka 설치는 데이터 스트리밍 및 실시간 처리를 위한 기반을 마련하는 중요한 시작점입니다.
설치 과정을 차근차근 따라가면 Kafka의 기능과 장점을 활용하여 프로젝트에 맞는 데이터 플로우를 구성할 수 있습니다.
Kafka의 확장성과 성능을 최대한 활용하기 위해 이러한 기본 설치 단계를 잘 익히고 활용해보시기를 권장합니다.
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