아파치 Flink의 효과적인 상태 관리와 일관성 유지 전략
스트림 처리 프레임워크에서 상태를 효율적으로 관리하는 것은 복잡한 데이터 처리 시나리오를 구현하는 데 필수적입니다. 대부분의 고급 스트림 처리 작업은 실시간으로 유입되는 데이터에 기반하여 지속적으로 업데이트되는 상태 정보를 필요로 합니다. 예를 들어, 데이터 스트림 내 중복을 제거하기 위해서는 이미 처리된 데이터를 상태로 기록하여 새로운 데이터가 유 ...
8월 14일 18:33에 게시됨
분산 데이터 처리 프레임워크: Spark, MapReduce, Flink 핵심 비교 분석
핵심 차이점 요약
비교 항목Hadoop MapReduceApache SparkApache Flink
처리 방식배치 전용배치 중심 + 마이크로배치이벤트 기반 스트리밍
실행 모델Map → Reduce (디스크 I/O)DAG + 인메모리 (RDD)상태 유지 스트림 처리
지연 시간분~시간 단위초 단위밀리초 단위
상태 관리상태 비저장제한적 상태 관리내장형 상태 관리
장애 복구작업 재시도RDD 계보 복구 ...
7월 30일 11:55에 게시됨
Future와 CompletableFuture의 차이점
Future는 비동기 처리 결과를 얻기 위해 주기적으로 상태를 확인해야 하며, 이로 인해 CPU 사용률이 증가할 수 있습니다.
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
Future<String> asyncResult = executorService.submit(() -> {
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStac ...
7월 17일 23:58에 게시됨