dns 관련하여 질문이 있습니다.

안녕하세요 Domini님,제가 잘 이해했는지 모르겠는데, 밑에 AI가 말한 대로 AWS 같은 곳에서 하신다면 등록하신 Custom한 도메인을 Route53에서 Ingress 주소와 연결하시면 됩니다.

kafka 단독 실시간 데이터 처리보다 flink를 추가로 구축하고 사용시의 장점에 대해 질문 드립니다.

안녕하세요, 백지훈님,좋은 질문이에요. 요약하자면...Kafka 단독일 경우에는 메시지 버스 + 간단한 소비/생산에 최적이라 할수 있고, 상태가 작고, 윈도우/조인/지연 이벤트 처리가 단순한 경우 괜찮습니다.Flink 추가하시면 대규모 상태, 이벤트타임 정확성, 복잡한 윈도우 조인, 재처리 및 Backfill, 정확히 한 번 처리까지 더 많은 장점이 있습니다.제가 실전에서 느꼈던 좋은 점으로는 지연 이벤트 보정, 세션 종료 타이머 같은 것을 잘 쓰고 있습니다.

실무에서의 제네레이터 함수 사용에 관한 질문입니다.

안녕하세요 망고님,제네레이터(generator)는 "한 번에 모든 데이터를 메모리에 올리지 않고, 필요한 시점에 한 덩어리씩(lazy하게) 계산하거나 읽어들이는 함수"입니다. 말그대로 필요할 때마다 사용하는 겁니다.이는, 메모리 효율성과 스트리밍 처리를 동시에 가능하게 합니다. 가장 많이 사용하는 쪽으로는 로그 파일, 대규모 CSV, 데이터베이스 쿼리 결과 등을 한 번에 전부 읽지 않고, 한 줄씩 처리할 때 사용합니다.def read_large_file(filename): with open(filename, "r") as f: for line in f: yield line.strip() # 한 줄씩 반환 for line in read_large_file("big_log.txt"): process(line)이렇게 하면 10GB짜리 로그 파일도 메모리 폭발 없이 안정적으로 처리할 수 있습니다.데이타를 다루는 쪽에서는 없어서는 거라고 생각하면 됩니다

append 모드 사용 시 집계

안녕하세요 권지혁님,핵심은 “Append 모드로는 ‘최종값만 확정된 행’만 쓸 수 있다”는 점이에요. 집계(aggregation)는 원래 값이 계속 변하므로, 최종값을 판정할 기준(이벤트 시간이 닫혔다 등)이 없으면 append가 불가합니다하지만, 이벤트 타임 열과 워터마크를 설정하고, 시간 윈도우(또는 세션 윈도우) 로 집계하면, 워터마크를 넘어 늦게 올 데이터는 무시되고, 해당 윈도우의 결과를 최종값으로 확정할 수 있어 append가 됩니다.from pyspark.sql import functions as F events = ( spark.readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", "broker:9092") .option("subscribe", "events") .load() .selectExpr("CAST(value AS STRING) AS value", "CAST(timestamp AS TIMESTAMP) AS ts") ) agg = ( events .withWatermark("ts", "15 minutes") # 늦게 오는 데이터 허용 한도 .groupBy(F.window("ts", "10 minutes"), F.col("value")) .count() .select( # 윈도우 컬럼 평탄화(선택) F.col("value"), F.col("count"), F.col("window.start").alias("window_start"), F.col("window.end").alias("window_end"), ) ) query = ( agg.writeStream .outputMode("append") # 윈도우가 ‘닫히면’ 최종 레코드만 append .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", "broker:9092") .option("topic", "events_agg_10m") .option("checkpointLocation", "/chk/agg_10m") .start() )왜 되나? 윈도우는 끝 시각이 있고, 워터마크가 지나면 “이 윈도우 값은 더 이상 바뀌지 않는다”라고 판단 가능 → 최종 레코드만 append.즉, Kafka/File 등 append-only 싱크로 집계를 쓰고 싶다라고 하시면 withWatermark + window 집계 + outputMode("append")로 디자인 하시면 될 듯 합니다.

CDC 기반 스파크 아키텍처 구현 방법이 궁금합니다.

앗 죄송합니다. 제가 질문이 들어온 걸 인지를 못하고 있었네요RDS -> (CDC) -> S3(Parquet) -> EMR/Spark 는 매우 보편적이고 잘 쓰이는 패턴입니다. 다만 “CDC → S3” 구간은 DMS로 단순 적재만 하고, 실제 ‘업서트/삭제 반영·컴팩션·스키마 진화’는 Lakehouse 포맷(Hudi/Iceberg/Delta)로 관리하는 것이 실무에서 가장 깔끔합니다. 즉, DMS는 추출·전달(Extraction), EMR/Glue는 테이블 관리(Upsert/Compaction/Optimize) 역할을 분리하는 구성이 베스트 프랙티스에 가깝습니다.도움이 되셨다면 좋겠네요.

Dockerfile 질문

안녕하세요,코멘트 남겨주셔서 감사합니다. 부모 디렉토리를 app이라고 해놨기 때문에 혼동이 되는 경우도 있기도 하겠지만, 말씀하신 점은 맞습니다.COPY app /app/→ 호스트의 app 디렉토리를 컨테이너 안의 /app/ 디렉토리 밑으로 복사합니다.따라서 컨테이너 안에는 /app/ 이 위치하게 됩니다.코드를 다커 안에 /app 밑으로 존재하게 만들어놨기때문에 코드는 맞습니다만 혼동이 되셨을 수도 있겠네요.

공식 compose 내 postgres db 설치시

안녕하세요 임해빈님,좋은 코멘트 감사합니다. 밑에 AI 인턴이 말한 것 같이 Compose를 사용하실때 서비스명은 호스트명으로 사용 가능합니다. 단 같은 네트워크 상에 있어야합니다.도움이 되실지 모르겠지만 https://inf.run/mrzP8 제 무료 Docker 강의가 있으니, 들으시면 개념 이해하는데 도움이 되실 것 같습니다.

vs code 환경에서 실행방법

안녕하세요 sugmug님,일단 불편을 드려 죄송합니다. 지금 바로 녹화해서 공지사항 올려놨으니, 인코딩 끝나고, 영상 보시면 도움이 될 수도 있을 것 같습니다. 제가 추측해서 넣은 내용인데 도움이 되었으면 좋겠습니다.나중에 좋은 리뷰도 부탁드려요 ㅎㅎ(사진)

실전문제풀이 영상 코드 폰트가 작으며 영상이 뭔가 흐릿합니다.

안녕하세요 슷파맨님,먼저 불편을 끼쳐드린 점 진심으로 사과드립니다.어떤 강의인지 알려주시면 바로 확인하여 도와드리겠습니다.현재 모든 강의의 코드가 자료실에 올라와 있으니, 먼저 확인해 보시면 불편함이 다소 해소될 수 있을 것 같습니다.추가로 도움이 필요하시면 언제든지 말씀해 주세요.다시 한 번 사과드립니다.

[한글화된 강의자료 요청]

안녕하세요. 강의 들어주셔서 정말 감사합니다.말씀해주신 부분 충분히 공감되며, 저 역시 학습 시 가독성이 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다.다만, 현재는 영어 버전의 자료만 보유하고 있어 한국어 자료를 별도로 제공해 드리기 어려운 점 양해 부탁드립니다.번역본의 경우 오역이나 의미 왜곡의 우려가 있어, 강의에서는 최대한 공식 문서를 기반으로 정확하게 설명드리기 위해 영어 원문을 중심으로 구성하였습니다.불편을 드려 죄송하며, 강의 내용 중 이해가 어려운 부분이 있으시면 언제든 편하게 질문 주세요. 최대한 도와드리겠습니다.감사합니다.