Unbounded Table 모델 기반의 Exactly-once Streaming 아키텍처 전환

Spark Streaming vs Structured Streaming: A Basic Comparison

Raghav Sharma2026년 4월 30일4분intermediate

AI 요약

Context

DStream 기반의 Spark Streaming이 Micro-batch 방식의 RDD 시퀀스로 데이터를 처리하며 발생한 낮은 추상화 수준을 분석. SQL 미지원 및 수동 State 관리로 인한 Late-arriving data 처리의 복잡성과 운영 오버헤드가 한계점으로 작용함.

Technical Solution

Live stream을 Unbounded Table로 정의하여 Batch와 Streaming 간 API 일관성 확보
Catalyst Optimizer 및 Tungsten Engine 적용을 통한 쿼리 실행 계획의 자동 최적화
Watermark 메커니즘 도입으로 네트워크 지연에 따른 Late data 처리 로직을 설정 기반으로 단순화
Checkpointing 및 Write-ahead logs 설계를 통한 Exactly-once Processing Semantics 보장
DataFrame/Dataset API 통합을 통한 Schema Enforcement 및 SQL 기반 데이터 조작 구현

실천 포인트

- 신규 프로젝트 설계 시 Legacy DStream 대신 Structured Streaming 우선 채택 - Kafka 등 Replayable Source와 Idempotent Sink 조합으로 데이터 중복 제거 및 신뢰성 확보 - 데이터 도착 지연 시간을 고려한 최적의 Watermark 임계치 설정 및 검증 - Batch/Streaming 통합 파이프라인 구축을 통한 코드 중복 제거 및 유지보수 효율화

태그

#Exactly-Once #Event-time Processing #Catalyst Optimizer #Watermarking #Structured Streaming

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