카프카 5

Kafka Consumer 애플리케이션 개발 - Python (Local Server 기반)

해당 프로젝트는 로컬 서버를 기반으로 카프카 프로듀서 애플리케이션을 개발하는 프로젝트에 대한 포스팅이다. 컨플루언트 기반 클러스터에서 카프카를 실행하기 전, 카프카의 동작 원리를 이해하기 위해 로컬에 직접 설치 및 실행해보았다. 목차 Python Consumer 개발 01. Python Consumer 개발 1-1. 개요 앞선 포스팅에서, 카프카를 로컬에 설치하는 방법 그리고 해당 로컬에서 카프카, 주키퍼 서버를 띄우는 방법에 대해 알아보았다. 그리고 kafka-python을 이용해 카프카 프로듀서를 띄워보았다. 이전 포스팅 링크 https://eng-sohee.tistory.com/136 Local Server 기반, Kafka Producer 애플리케이션 개발 - Python 해당 프로젝트는 로컬 서..

Kafka Producer 애플리케이션 개발 - Python (Local Server 기반)

해당 프로젝트는 로컬 서버를 기반으로 카프카 프로듀서 애플리케이션을 개발하는 프로젝트에 대한 포스팅이다. 컨플루언트 기반 클러스터에서 카프카를 실행하기 전, 카프카의 동작 원리를 이해하기 위해 로컬에 직접 설치 및 실행해보았다. 목차 카프카 로컬 설치 서버 실행 Python Producer 개발 01. 카프카 로컬 설치 카프카 설치를 위해서는 공식 사이트를 이용해 파일을 다운로드 받아야 한다. 아래 공식다운로드 홈페이지 링크를 통해 접속하여, 파일을 다운받는다. 난 여기서 kafka_2.13-3.0.0 버전을 다운받았고, 해당 압축을 풀어주었다. https://kafka.apache.org/downloads Apache Kafka Apache Kafka: A Distributed Streaming Pla..

06. 플럼과 카프카 기능 구현 방법

안녕하세요 한소희입니다. 공부를 통해 배운 내용을 작성하고 있습니다. 혹여 해당 포스팅에서 잘못된 부분이 있을 경우, 알려주시면 빠르게 수정 조치하도록 하겠습니다. 감사합니다. 목차 플럼 에이전트 생성하기 카프카 기능 구현 01. 플럼 에이전트 생성하기 우선 클라우데라 매니저에서 플럼 - 구성을 클릭한 뒤 맨 아래쪽으로 쭉 내려보자. 플럼의 Agent 이름 그리고 구성파일 영역에 에이전트를 생성해볼 것이다. 에이전트의 이름은 각각 SmartCar Agent와, DriveCarInfo Agent이다. 에이전트가 두 개밖에 없으므로, 한 개의 conf 파일에 두 에이전트를 정의할 것이다. 1-1. SamartCar (배치 로그파일) 에이전트 생성 왜 spooldir 를 사용하는지 등은 수집 기능 요구사항 정..

05. 플럼과 카프카 개념+설치

목차 플럼이란 플럼 설치 카프카란 카프카 설치 01. 플럼이란 이번 프로젝트에서는, 빅데이터 수집을 위해 플럼을 사용한다. 플럼은 DB, API, 파일 등으로부터의 로그 데이터 수집을 지원하는 소프트웨어다. 사실 요즘은 플럼이 오래된 기능이라고 잘 쓰이지 않고, 이를 대체하여 현업에선 fluentd 등을 더 많이 찾는다고 한다. 2-1. 플럼의 구조 플럼은 크게 5가지로 구성되어 있다. 플럼의 주요 구성요소 소스(Source) 데이터 소스 파일로부터 데이터 수집 싱크(Sink) 채널로부터 데이터 전달받아 적재 장소로 전달 HDFS, ElasticSearch, Hive 등을 제공 채널(Channel) 소스와 싱크를 연결 인터셉터(Interceptor) 수집 중 데이터 가공을 원할 때 선택적으로 사용 에이전..

01. 하둡(Hadoop) 활용한 스마트카 파일럿 프로젝트_개요

오늘부터는 대망의, 데이터 엔지니어링 파일럿 프로젝트를 진행 할 것이다! 이번 스마트카 파일럿 프로젝트에 대해 간단히 설명하겠다. 이번 프로젝트는 인프런의 강의를 참고하여, 데이터 수집부터 적재 & 처리 및 탐색 & 분석 및 응용작업까지 진행해 보는 프로젝트다. 직접 대규모 처리 프로세스를 구현해보기 전, 이 강의를 통해 파일럿 프로젝트를 수행해보려 한다. 인프런 강의는 아래와 같다. 15일간의 빅데이터 파일럿 프로젝트 - 인프런 | 강의 AI에 생명력을 불어 넣는 빅데이터의 모든 과정들을 파일럿 프로젝트 형식으로 진행 하며, 완성된 빅데이터 플랫폼 위에서 다양한 데이터 탐색과 머신(딥)러닝 분석을 수행 합니다., 15일에 끝장 www.inflearn.com 🔥 이전까지의 프로젝트와 이 프로젝트의 차이점..