무상태 연산과 상태 유지 연산
Kafka Streams가 레코드 간 내부 상태를 유지하는 경우와 유지하지 않는 경우에 데이터를 처리하는 방식을 이해합니다.
무상태 연산과 상태 유지 연산은(는) CoddyKit의 무료 Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 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.
Stateless vs. Stateful Streams
In Kafka Streams, how you process data falls into two main categories: stateless and stateful operations.
Understanding this distinction is crucial for building efficient and correct real-time data pipelines. It impacts how your application remembers (or forgets) past events.
What are Stateless Operations?
Stateless operations process each incoming record independently. They don't remember any past records or maintain an internal state across events.
Think of it like a simple function: you give it an input, and it produces an output, without needing any memory of previous inputs.
Stateless Example: Map & Filter
Common stateless operations include map, filter, flatMap, and peek. They transform or filter records one by one.
Here's a simple Kafka Streams app using mapValues to convert all incoming message values to uppercase:
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.Topology;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import java.util.Properties;
public class StatelessMapApp {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,
"stateless-map-app");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
"localhost:9092");
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_BY_KEY_CLASS_CONFIG,
Serdes.String().getClass());
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_BY_KEY_CLASS_CONFIG,
Serdes.String().getClass());
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> source = builder.stream("input-topic");
// Stateless operation: mapValues
KStream<String, String> upperCaseStream =
source.mapValues(value -> value.toUpperCase());
upperCaseStream.to("output-topic");
Topology topology = builder.build();
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props);
streams.start();
// In a real app, add a shutdown hook.
}
}When to Use Stateless Operations
Stateless operations are ideal for:
- Simple Transformations: Changing data format, type conversion.
- Filtering: Removing unwanted records.
- Data Cleansing: Basic sanitization of individual records.
They are generally simpler to implement and have less overhead because no state needs to be managed.
What are Stateful Operations?
Stateful operations are those that need to remember past records or combine information across multiple records to produce a result.
They maintain an internal state, which is stored locally within the Kafka Streams application instance. This state allows them to perform aggregations, joins, and windowing.
Stateful Example: Counting Events
A classic example of a stateful operation is count(). To count events per key, the application must remember previous counts for each key.
This operation transforms a KStream into a KTable, which represents a changelog of aggregated results.
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.Topology;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KTable;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Materialized;
import java.util.Properties;
public class StatefulCountApp {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,
"stateful-count-app");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
"localhost:9092");
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_BY_KEY_CLASS_CONFIG,
Serdes.String().getClass());
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_BY_KEY_CLASS_CONFIG,
Serdes.String().getClass());
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> source = builder.stream("input-topic");
// Stateful operation: count by key
KTable<String, Long> countsTable = source
.groupByKey()
.count(Materialized.as("counts-store")); // A named state store
countsTable.toStream().to("output-topic");
Topology topology = builder.build();
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props);
streams.start();
// In a real app, add a shutdown hook.
}
}More Stateful Operations
Besides count(), other common stateful operations include:
- Aggregations:
reduce(),aggregate()(e.g., calculating sums, averages). - Joins: Combining data from two streams or a stream and a table based on a common key.
- Windowing: Grouping records that fall within a defined time frame (e.g., 5-minute window).
These operations all rely on maintaining state to function correctly.
Kafka Streams State Stores
Kafka Streams manages state using internal state stores. These are typically backed by a local key-value store like RocksDB.
For fault tolerance, Kafka Streams also uses internal Kafka topics (called changelog topics) to continuously back up the state store. If an application instance fails, its state can be restored from the changelog topic by a new instance.
Quick Check: Identify Operations
Which of these Kafka Streams operations is considered stateless?
Recap: Stateless vs. Stateful
We've explored the key differences between stateless and stateful operations in Kafka Streams:
- Stateless: Processes records individually, no memory of past events. Ideal for simple transformations and filtering.
- Stateful: Requires internal memory (state stores) to combine or remember information across records. Essential for aggregations, joins, and windowing.
Choosing the right type of operation is fundamental to designing robust and efficient stream processing applications.
자주 묻는 질문
“무상태 연산과 상태 유지 연산” 강의는 무료인가요?
네 — “무상태 연산과 상태 유지 연산” 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.
“무상태 연산과 상태 유지 연산”에서 뭘 배우나요?
Kafka Streams가 레코드 간 내부 상태를 유지하는 경우와 유지하지 않는 경우에 데이터를 처리하는 방식을 이해합니다. 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 3번째 강의입니다.
“무상태 연산과 상태 유지 연산” 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.