Kafka

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.

OpenShift

OPENMARU APM

마케터가 chatGPT로 배우는 Kafka 시작하기 Getting Started

들어가며

속성/특징

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

마치며 Concluding

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