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Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals · 강의

단일 메시지 변환(SMT)

Kafka Connect의 단일 메시지 변환이 스트림 프로세서를 작성하지 않고 커넥터와 Kafka 사이에서 레코드를 인라인으로 재구성하는 방식을 배우세요.

단일 메시지 변환(SMT)은(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 Are SMTs?

Single Message Transforms (SMTs) are lightweight functions applied to each record as it flows through a Kafka Connect connector.

They let you tweak data — rename fields, add metadata, route topics — without a separate processing job.

Where SMTs Run

SMTs run inside the connector worker:

  • For a source connector, after reading from the system and before writing to Kafka.
  • For a sink connector, after reading from Kafka and before writing to the target.

Configuring a Transform

Transforms are configured declaratively in the connector's JSON or properties. You name the chain, then configure each transform.

{
  "transforms": "addTs",
  "transforms.addTs.type":
    "org.apache.kafka.connect.transforms.InsertField$Value",
  "transforms.addTs.timestamp.field": "ingestedAt"
}

Common Built-in SMTs

Kafka Connect ships many useful transforms:

  • InsertField — add a static or metadata field.
  • ReplaceField — rename or drop fields.
  • MaskField — redact sensitive values.
  • ExtractField — pull one field up as the whole value.

Routing with RegexRouter

RegexRouter rewrites the destination topic name, handy for adding prefixes when ingesting many tables.

{
  "transforms": "route",
  "transforms.route.type":
    "org.apache.kafka.connect.transforms.RegexRouter",
  "transforms.route.regex": "(.*)",
  "transforms.route.replacement": "db_$1"
}

Chaining Transforms

List multiple transforms separated by commas; they run in order, each receiving the previous one's output.

{
  "transforms": "mask,route",
  "transforms.mask.type":
    "org.apache.kafka.connect.transforms.MaskField$Value",
  "transforms.mask.fields": "ssn,creditCard",
  "transforms.route.type":
    "org.apache.kafka.connect.transforms.RegexRouter",
  "transforms.route.regex": "(.*)",
  "transforms.route.replacement": "secure_$1"
}

Key vs. Value Variants

Many SMTs come in two forms, suffixed with $Key or $Value, so you can target the record's key or value independently.

For example InsertField$Key versus InsertField$Value.

Predicates

Predicates let a transform apply conditionally — for example, only to tombstone records or to a specific topic.

{
  "predicates": "isTomb",
  "predicates.isTomb.type":
    "org.apache.kafka.connect.transforms.predicates.RecordIsTombstone",
  "transforms.drop.predicate": "isTomb"
}

When NOT to Use SMTs

SMTs operate on one record at a time. They cannot:

  • Join across records or topics.
  • Aggregate or window.
  • Call external services efficiently.

For those, use Kafka Streams or ksqlDB instead.

Custom SMTs

You can implement your own by writing a class that implements the Transformation interface, packaging it as a JAR, and placing it on the worker plugin path.

public class UppercaseField
    implements Transformation<SourceRecord> {
  public SourceRecord apply(SourceRecord record) {
    // reshape and return the record
    return record;
  }
}

Best Practices

Use SMTs wisely:

  • Keep chains short and readable.
  • Mask sensitive data as early as possible.
  • Prefer predicates over per-topic connectors when filtering.
  • Move heavy logic to a stream processor.

Quick Check

Test your understanding of SMTs.

Recap

You learned about Single Message Transforms.

  • SMTs reshape each record inline within a connector.
  • Use built-ins like InsertField, ReplaceField, MaskField, RegexRouter.
  • Chain them and gate with predicates.
  • For joins, aggregations, or windows, use a stream processor instead.

자주 묻는 질문

“단일 메시지 변환(SMT)” 강의는 무료인가요?

네 — “단일 메시지 변환(SMT)” 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.

“단일 메시지 변환(SMT)”에서 뭘 배우나요?

Kafka Connect의 단일 메시지 변환이 스트림 프로세서를 작성하지 않고 커넥터와 Kafka 사이에서 레코드를 인라인으로 재구성하는 방식을 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.

“단일 메시지 변환(SMT)” 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. Kafka Connect 소개
  2. 수집을 위한 소스 커넥터
  3. 내보내기를 위한 싱크 커넥터
  4. 단일 메시지 변환(SMT)
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