Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals · 강의

Kafka Streams의 Serdes와 데이터 직렬화

Kafka Streams가 Serdes를 사용하여 키와 값을 직렬화 및 역직렬화하는 방식과 기본 Serdes 및 작업별 Serdes를 구성하는 방법을 배우세요.

레슨 4/413개 단계

Kafka Streams의 Serdes와 데이터 직렬화은(는) CoddyKit의 무료 Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

What Is a Serde?

A Serde is a combined Serializer and Deserializer. Kafka Streams uses it to convert between your Java objects and the bytes stored in Kafka.

Every key and value flowing through a topology needs a Serde.

Why Streams Needs Serdes Everywhere

Unlike a plain consumer, Kafka Streams writes intermediate results back to Kafka (for repartitioning and state).

So it must know how to serialize data not just on input/output, but at every shuffle and store — hence Serdes appear throughout the API.

Built-in Serdes

The Serdes factory class provides ready-made Serdes for common types.

Serde<String> stringSerde = Serdes.String();
Serde<Long> longSerde = Serdes.Long();
Serde<byte[]> bytesSerde = Serdes.ByteArray();

Default Serdes

You can set default key and value Serdes in the Streams config so you don't repeat them everywhere.

Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG,
    Serdes.String().getClass());
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG,
    Serdes.String().getClass());

Overriding Per Operation

When a specific stream uses a different type, override the default with Consumed, Produced, or Materialized.

KStream<String, Long> counts = builder.stream(
    "counts-topic",
    Consumed.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));

Custom JSON Serde

For domain objects, a common choice is a JSON Serde that maps a class to and from JSON bytes.

// Conceptual JSON value Serde for an Order POJO
Serde<Order> orderSerde = new JsonSerde<>(Order.class);

KStream<String, Order> orders = builder.stream(
    "orders",
    Consumed.with(Serdes.String(), orderSerde));

Avro & Schema Registry Serdes

For schema-governed data, use the Confluent SpecificAvroSerde or GenericAvroSerde.

  • They register and look up schemas in Schema Registry.
  • They enforce compatibility as your data evolves.

Serdes and Repartitioning

Operations like selectKey or groupBy trigger a repartition through an internal topic.

Kafka Streams needs valid key/value Serdes at that point — a missing or wrong Serde here is a frequent source of runtime errors.

Serdes for State Stores

Stateful operations materialize results into a store backed by a changelog topic.

KTable<String, Long> totals = orders
    .groupByKey()
    .count(Materialized.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));

Common Serde Errors

Watch for these pitfalls:

  • ClassCastException — the default Serde doesn't match the actual type.
  • SerializationException — bytes don't match the deserializer (wrong topic data).
  • Forgetting to override the Serde after changing the value type.

Best Practices

Keep serialization sane:

  • Set sensible defaults, override only when types change.
  • Use Schema Registry Serdes for evolving data contracts.
  • Make custom Serdes null-safe.
  • Match Serde types exactly at repartition and store boundaries.

Quick Check

Test your understanding of Serdes.

Recap

You learned how Serdes drive serialization in Kafka Streams.

  • A Serde bundles a serializer and deserializer.
  • Set defaults in config; override with Consumed/Produced/Materialized.
  • Use JSON or Avro/Schema Registry Serdes for domain objects.
  • Mismatched Serdes are a top cause of runtime errors.
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자주 묻는 질문

“Kafka Streams의 Serdes와 데이터 직렬화” 강의는 무료인가요?

네 — “Kafka Streams의 Serdes와 데이터 직렬화” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“Kafka Streams의 Serdes와 데이터 직렬화”에서 뭘 배우나요?

Kafka Streams가 Serdes를 사용하여 키와 값을 직렬화 및 역직렬화하는 방식과 기본 Serdes 및 작업별 Serdes를 구성하는 방법을 배우세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“Kafka Streams의 Serdes와 데이터 직렬화” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

  1. 간단한 Kafka Streams 앱 구축
  2. KStream 및 KTable 개념
  3. 무상태 연산과 상태 유지 연산
  4. Kafka Streams의 Serdes와 데이터 직렬화
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