혼합 데이터 소스 컴퓨팅: SPL 실천 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

• 대상자: 소프트웨어 개발자, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가
• 난이도: 중간 (혼합 데이터 소스 처리 기술 이해 필요)

핵심 요약

• SPL의 혼합 데이터 소스 처리 기능: SPL은 JDBC, MongoDB, Kafka 등 다양한 소스에 table sequence와 cursor 데이터 객체를 통해 실시간으로 접근할 수 있음
• 비교 우위: 논리적 데이터 웨어하우스 대비 무중량이며, 데이터 소스의 원ative syntax를 직접 사용함으로써 메타데이터 사전 정의 필요 없음
• 실제 적용 사례: MySQL과 MongoDB의 혼합 쿼리, Kafka와 MongoDB의 실시간 처리 예시 제공

섹션별 세부 요약

1. 혼합 데이터 소스 문제의 본질

• 문제 정의: 전통적인 관계형 데이터베이스 외에도 NoSQL, 클라우드 스토리지, API, 파일 시스템 등 다양한 소스 존재
• 기존 접근의 한계: 논리적 데이터 웨어하우스는 SQL 기반으로 RDB만 지원하며, NoSQL 등 복잡한 소스 접근에 데이터 가상화 기술 필요
• 비용/복잡성: 논리적 데이터 웨어하우스는 대규모 시나리오에만 적합하며, 앱 자체보다 복잡성 높음

2. SPL의 혼합 소스 컴퓨팅 프레임워크

• 커넥터 타입:

- Native Connectors: RDB, CSV, JSON, HTTP 등 기본 제공

- External Connectors: MongoDB, Kafka, ElasticSearch 등 외부 라이브러리로 제공

• 데이터 처리 방식:

- table sequence: 메모리 내 데이터 테이블

- cursor: 스트리밍 방식의 대규모 데이터 처리

• 장점: 소스의 원ative syntax 사용, 메타데이터 사전 정의 없음, 실시간 처리

3. 데이터 소스 구성 및 예제

• JDBC 설정: MySQL 연결 시 jdbc 디렉토리에 드라이버 JAR 파일 복사
• 외부 라이브러리 설치: MongoDB 예제에서 extlib 디렉토리에 드라이버 패키지 설치 후 IDE 재시작
• 혼합 쿼리 예시:

- MySQL의 orders와 MongoDB의 product 정보를 product_id 기준으로 조인

- SPL 스크립트: A1 (MySQL 연결), A3 (MongoDB 연결), A5 (조인), A6 (집계)

4. 대규모 데이터 처리 (Cursor 기법)

• 문제점: 전체 데이터 로드 시 메모리 초과 가능성
• 해결 방법: cursor 사용으로 스트리밍 방식으로 데이터 점진적 로드
• 예시: A2에서 query 대신 cursor 사용, @c 옵션으로 MongoDB 데이터 스트리밍 처리

5. Kafka와 MongoDB의 혼합 처리

• 생산자 스크립트: Kafka 서버 연결 후 order 데이터 전송
• 소비자 스크립트: JSON 형식의 order 데이터를 table sequence로 변환
• 조인 처리: product_id 기준으로 MongoDB의 제품 정보와 Kafka의 주문 정보 조합

결론

• 핵심 팁: SPL은 원ative syntax와 cursor 기반 스트리밍 처리를 통해 혼합 데이터 소스를 효율적으로 처리
• 실무 적용: MySQL과 MongoDB의 혼합 쿼리, Kafka 실시간 데이터 처리 시 SPL의 External Connectors 활용 권장
• 기본 원칙: 데이터 소스의 특성 보존과 실시간 접근을 통해 메타데이터 복잡성 최소화