- Kafka Streams의 핵심 데이터 처리 메서드(filter, map, flatMap, branch 등)를 Spring Boot 기반의 실시간 예제를 통해 심층적으로 탐구합니다. 🚀
transaction ID,user ID,amount,item등 복잡한 JSON 데이터 구조를 활용하여 각 메서드의 실제 적용 사례를 보여줍니다. 📊filter는 특정 조건에 맞는 레코드를 선택하고,filterNot은 조건에 맞지 않는 레코드를 유지하여 데이터 필터링을 수행합니다. 🔍map은 레코드의 키와 값을 모두 변환하여 데이터 형식을 유연하게 변경하며,mapValues는 키는 유지한 채 값만 변환하여 효율성을 높입니다. 🔄flatMap은 중첩된 객체나 일대다 관계를 가진 데이터를 여러 개별 레코드로 평탄화하여 상세 분석을 가능하게 합니다. 🧩flatMapValues는 키를 변경하지 않고 값만 평탄화하여, 원본 키를 유지하면서 중첩된 데이터를 분리할 때 유용합니다. 🔗branch는 단일 스트림을 여러 조건에 따라 다수의 하위 스트림으로 분할하여, 데이터 유형별 맞춤형 처리를 가능하게 합니다. 🌳
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