<div id="readability-page-1" class="page"><div id="inner-wrap">
		<main id="main" role="main">
						<div>
				<article id="post-319">
	<div>
	<p><img fetchpriority="high" decoding="async" src="https://notforme.kr/wp-content/uploads/2025/08/%EC%8B%A4%EC%8B%9C%EA%B0%84-%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%A0%84%EC%9F%81-Apache-Flink%EC%99%80-Spark-%EC%99%84%EB%B2%BD-%EB%B9%84%EA%B5%90-1.png" alt="" width="500" height="500" sizes="(max-width: 500px) 100vw, 500px"></p>

<p>IT 트렌드를 조금만 들여다보아도, 데이터의 흐름과 속도가 산업계의 ‘심장’이라는 사실을 알 수 있습니다. 특히 최근 몇 년 사이, 수많은 기업과 개발자들이 “실시간 데이터 스트리밍”에 관심을 두고 있습니다. 그런데 실시간 처리 환경에서 스포트라이트를 받는 두 주인공이 바로 Apache Flink와 Apache Spark입니다. 이 두 오픈소스 프레임워크는 각자의 독특한 장점과 철학을 지니고 있어, 어떤 상황에서 누구를 선택해야 할지 고민하는 경우가 많습니다. 오늘은 Flink와 Spark, 이 두 강자의 실시간 스트리밍 처리 역량을 관전하듯 재밌게 비교해보고자 합니다.</p>
<h2>실시간 스트리밍이란 무엇이고, 왜 중요한가요?</h2>
<p>먼저 기본적인 질문부터 해볼까요? ‘실시간 스트리밍 처리’란 이동 중이거나 생성과 동시에 수집되는 데이터를 지체 없이 처리하는 기술을 의미합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 고객의 행동 패턴을 실시간 추천에 활용하거나, 은행의 거래 사기 탐지를 몇 초 이내로 잡아내는 데 사용됩니다. 그야말로 “데이터의 흐름 속에서 보석을 찾아내는 것”과 같죠. 이 흐름을 절대 놓치지 않으려면 빠르고, 유연하며, 신뢰성 있는 데이터 처리 엔진이 필요합니다. 그 중심에 Flink와 Spark가 우뚝 서 있습니다.</p>
<h2>Flink의 힘: 찰나의 데이터도 놓치지 않는 진정한 실시간 처리</h2>
<p>Apache Flink는 ‘진정한’ 실시간 스트리밍 처리를 내세우는 프레임워크입니다. Flink의 가장 큰 특징은 배치와 스트리밍의 경계를 허무는 데 있습니다. 즉, 데이터가 들어오면 아주 작은 단위로 바로바로 처리하며, 처리 지연(레이턴시)이 극히 낮은 것이 장점이죠. Flink는 데이터 한 조각이 도착하자마자, 마치 ‘강물을 퍼내듯’ 실시간으로 연산을 진행합니다. 복잡한 이벤트 패턴과 시간 기반의 집계도 쉽게 다룰 수 있고, 장애가 발생해도 ‘체크포인트’ 기능으로 안전하게 복구할 수 있으니 안정성도 뛰어납니다. 실시간 광고 클릭 분석, IoT 센서 데이터 처리 등 ‘마이크로초 단위’의 민감한 작업이 필요한 곳에서 Flink가 단연 돋보일 수 있습니다.</p>
<h2>Spark의 저력: 대용량 배치와 스트리밍을 둘 다 잡은 만능 엔진</h2>
<p>한편 Apache Spark는 초기부터 대용량 데이터 처리의 대표주자로 이름을 날렸습니다. Spark는 기본적으로 ‘마이크로 배치’ 방식의 스트리밍 엔진을 채택합니다. 즉, 데이터를 아주 짧은 시간 단위(마이크로 배치)로 나누어 조금씩 묶어서 처리합니다. 물론 이 때문에 Flink보다는 레이턴시가 다소 높을 수 있지만, 기존에 쓰던 Spark의 강력한 배치 연산 능력을 그대로 스트리밍 분야에도 확장할 수 있다는 것이 최대 강점입니다. 또한 Machine Learning, GraphX 등 다양한 라이브러리와의 연계 호환성이 뛰어나 엔터프라이즈 환경에 흔히 쓰이곤 합니다. 로그 분석, 데이터 웨어하우스 업데이트 등 대량의 데이터를 빠르고 안정적으로 처리해야 할 때 Spark가 좋은 선택이 될 수 있습니다.</p>
<h2>Flink와 Spark의 장단점, 실제로 어떤 차이가 존재하나요?</h2>
<p>여기서 좀 더 구체적으로 두 프레임워크의 차이를 살펴볼까요? Flink는 진정한 이벤트 타임(Event Time) 처리를 지원하므로, 데이터 도착 시간과 상관없이 발생 시점을 기준으로 정확하게 연산합니다. 반면 Spark는 프로세싱 타임(Processing Time) 중심이므로, 데이터가 도착한 시점에 결과를 냅니다. 사용 환경에 따라 처리 지연(레이턴시), 처리량(Throughput), 장애 복구 메커니즘, API의 직관성 등도 차이를 보입니다. 예를 들어, Flink는 낮은 지연과 정교한 시간 제어가 필요한 환경에, Spark는 기존에 Spark 생태계를 이미 잘 활용하는 환경이나, 배치와 스트리밍을 동시에 관리하고 싶은 곳에 유리합니다.</p>
<h2>어떤 환경과 목적에 더 적합할까?</h2>
<p>결국 선택의 조건은 ‘어떤 데이터를, 얼마나 빨리, 어떻게 처리하고자 하는가’에 달려 있습니다. 초단위, 혹은 밀리초 단위의 지연도 허용할 수 없는 스트리밍 분석 시스템이라면 Flink가 압도적입니다. 예를 들어 실시간 결제 사기 탐지, 실시간 가격 모니터링 등 즉시성이 최고의 가치인 곳이 해당됩니다. 반대로, 이미 Spark 인프라를 구축해 놓고, 머신러닝 모델 학습이나 대량 데이터 전처리와 함께 동적으로 스트리밍 처리를 확장해야 한다면 Spark Structured Streaming이 효율적일 수 있습니다.</p>
<h2>마치며 — 데이터의 ‘실시간 흐름’을 따라잡는 전략</h2>
<p>Flink와 Spark, 두 스트리밍 엔진을 비교하다 보면 마치 수영장에서 누가 더 멀리, 더 빠르게 헤엄치는지 겨루는 단거리와 장거리 선수의 대결을 보는 듯합니다. 둘 다 충분히 강력하고, 상황에 따라 최적의 선택이 달라집니다. 중요한 것은 데이터의 특성과 비즈니스 요구사항, 그리고 미래의 확장성까지 통합적으로 바라볼 줄 아는 안목입니다. 데이터 흐름을 놓치지 않는 ‘실시간 승부사’가 되고 싶으시다면, Flink와 Spark 두 엔진의 특징과 장점을 꼼꼼히 따져보시길 권해드립니다. 세상의 모든 데이터는 흐르기 마련, 그리고 그 흐름을 누가 더 잘 잡아내느냐에 기업의 미래가 달려 있습니다.</p>
</div>
</article>


	<nav aria-label="글">
		<h2>글 탐색</h2>
		
	</nav>		
		
			</div>
					</main>
			</div></div>

Not for Me

실시간 데이터를 잡아라! — Flink와 Spark의 신속한 대결
IT 트렌드를 조금만 들여다보아도, 데이터의 흐름과 속도가 산업계의 ‘심장’이라는 사실을 알 수 있습니다. 특히 최근 몇 년 사이, 수많은 기업과 개발자들이 “실시간 데이터 스트리밍”에 관심을 두고 있습니다. 그런데 실시간 처리 환경에서 스포트라이트를 받는 두 주인공이 바로 Apache Flink와 Apache Spark입니다. 이 두 오픈소스 프레임워크는 각자의 독특한 장점과 철학을 지니고 있어, 어떤 상황에서 누구를 선택해야 할지 고민하는 경우가 많습니다. 오늘은 Flink와 Spark, 이 두 강자의 실시간 스트리밍 처리 역량을 관전하듯 재밌게 비교해보고자 합니다.
실시간 스트리밍이란 무엇이고, 왜 중요한가요?
먼저 기본적인 질문부터 해볼까요? ‘실시간 스트리밍 처리’란 이동 중이거나 생성과 동시에 수집되는 데이터를 지체 없이 처리하는 기술을 의미합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 고객의 행동 패턴을 실시간 추천에 활용하거나, 은행의 거래 사기 탐지를 몇 초 이내로 잡아내는 데 사용됩니다. 그야말로 “데이터의 흐름 속에서 보석을 찾아내는 것”과 같죠. 이 흐름을 절대 놓치지 않으려면 빠르고, 유연하며, 신뢰성 있는 데이터 처리 엔진이 필요합니다. 그 중심에 Flink와 Spark가 우뚝 서 있습니다.
Flink의 힘: 찰나의 데이터도 놓치지 않는 진정한 실시간 처리
Apache Flink는 ‘진정한’ 실시간 스트리밍 처리를 내세우는 프레임워크입니다. Flink의 가장 큰 특징은 배치와 스트리밍의 경계를 허무는 데 있습니다. 즉, 데이터가 들어오면 아주 작은 단위로 바로바로 처리하며, 처리 지연(레이턴시)이 극히 낮은 것이 장점이죠. Flink는 데이터 한 조각이 도착하자마자, 마치 ‘강물을 퍼내듯’ 실시간으로 연산을 진행합니다. 복잡한 이벤트 패턴과 시간 기반의 집계도 쉽게 다룰 수 있고, 장애가 발생해도 ‘체크포인트’ 기능으로 안전하게 복구할 수 있으니 안정성도 뛰어납니다. 실시간 광고 클릭 분석, IoT 센서 데이터 처리 등 ‘마이크로초 단위’의 민감한 작업이 필요한 곳에서 Flink가 단연 돋보일 수 있습니다.
Spark의 저력: 대용량 배치와 스트리밍을 둘 다 잡은 만능 엔진
한편 Apache Spark는 초기부터 대용량 데이터 처리의 대표주자로 이름을 날렸습니다. Spark는 기본적으로 ‘마이크로 배치’ 방식의 스트리밍 엔진을 채택합니다. 즉, 데이터를 아주 짧은 시간 단위(마이크로 배치)로 나누어 조금씩 묶어서 처리합니다. 물론 이 때문에 Flink보다는 레이턴시가 다소 높을 수 있지만, 기존에 쓰던 Spark의 강력한 배치 연산 능력을 그대로 스트리밍 분야에도 확장할 수 있다는 것이 최대 강점입니다. 또한 Machine Learning, GraphX 등 다양한 라이브러리와의 연계 호환성이 뛰어나 엔터프라이즈 환경에 흔히 쓰이곤 합니다. 로그 분석, 데이터 웨어하우스 업데이트 등 대량의 데이터를 빠르고 안정적으로 처리해야 할 때 Spark가 좋은 선택이 될 수 있습니다.
Flink와 Spark의 장단점, 실제로 어떤 차이가 존재하나요?
여기서 좀 더 구체적으로 두 프레임워크의 차이를 살펴볼까요? Flink는 진정한 이벤트 타임(Event Time) 처리를 지원하므로, 데이터 도착 시간과 상관없이 발생 시점을 기준으로 정확하게 연산합니다. 반면 Spark는 프로세싱 타임(Processing Time) 중심이므로, 데이터가 도착한 시점에 결과를 냅니다. 사용 환경에 따라 처리 지연(레이턴시), 처리량(Throughput), 장애 복구 메커니즘, API의 직관성 등도 차이를 보입니다. 예를 들어, Flink는 낮은 지연과 정교한 시간 제어가 필요한 환경에, Spark는 기존에 Spark 생태계를 이미 잘 활용하는 환경이나, 배치와 스트리밍을 동시에 관리하고 싶은 곳에 유리합니다.
어떤 환경과 목적에 더 적합할까?
결국 선택의 조건은 ‘어떤 데이터를, 얼마나 빨리, 어떻게 처리하고자 하는가’에 달려 있습니다. 초단위, 혹은 밀리초 단위의 지연도 허용할 수 없는 스트리밍 분석 시스템이라면 Flink가 압도적입니다. 예를 들어 실시간 결제 사기 탐지, 실시간 가격 모니터링 등 즉시성이 최고의 가치인 곳이 해당됩니다. 반대로, 이미 Spark 인프라를 구축해 놓고, 머신러닝 모델 학습이나 대량 데이터 전처리와 함께 동적으로 스트리밍 처리를 확장해야 한다면 Spark Structured Streaming이 효율적일 수 있습니다.
마치며 — 데이터의 ‘실시간 흐름’을 따라잡는 전략
Flink와 Spark, 두 스트리밍 엔진을 비교하다 보면 마치 수영장에서 누가 더 멀리, 더 빠르게 헤엄치는지 겨루는 단거리와 장거리 선수의 대결을 보는 듯합니다. 둘 다 충분히 강력하고, 상황에 따라 최적의 선택이 달라집니다. 중요한 것은 데이터의 특성과 비즈니스 요구사항, 그리고 미래의 확장성까지 통합적으로 바라볼 줄 아는 안목입니다. 데이터 흐름을 놓치지 않는 ‘실시간 승부사’가 되고 싶으시다면, Flink와 Spark 두 엔진의 특징과 장점을 꼼꼼히 따져보시길 권해드립니다. 세상의 모든 데이터는 흐르기 마련, 그리고 그 흐름을 누가 더 잘 잡아내느냐에 기업의 미래가 달려 있습니다.
The post 실시간 빅데이터 전쟁: Apache Flink와 Spark 완벽 비교 first appeared on notforme.

실시간 빅데이터 전쟁: Apache Flink와 Spark 완벽 비교

댓글