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	<p><img fetchpriority="high" decoding="async" src="https://notforme.kr/wp-content/uploads/2025/04/Flink-vs-Spark-%EC%8B%A4%EC%8B%9C%EA%B0%84-%EC%8A%A4%ED%8A%B8%EB%A6%AC%EB%B0%8D-%EB%88%84%EA%B0%80-%EC%A7%84%EC%A7%9C-%EA%B0%95%EC%9E%90%EC%9D%B8%EA%B0%80%EC%9A%94.png" alt="" width="1536" height="1024" sizes="(max-width: 1536px) 100vw, 1536px"></p>
<h2>💡 실시간 데이터 스트리밍, 왜 중요한가요?</h2>
<p>요즘처럼 모든 게 실시간으로 움직이는 세상에서, 데이터를 빠르고 정확하게 처리하는 능력은 기업의 경쟁력과 직결됩니다. 예를 들어 보겠습니다. 누군가가 온라인 쇼핑몰에서 클릭하고, 장바구니에 담고, 결제 버튼을 누르는 그 모든 순간들이 실시간으로 데이터에 기록되고 분석되어야만 ‘추천 상품’이나 ‘재고 자동 조정’ 같은 스마트한 기능이 작동합니다. 이때 핵심적인 역할을 하는 게 바로 ‘스트리밍 처리 시스템’인데요, 오늘은 그 중에서도 가장 많이 언급되는 두 가지, Apache Flink와 Apache Spark를 비교해보겠습니다. 이 두 솔루션 모두 실시간 데이터 스트리밍 처리에 특화된 도구지만, 성능, 구조, 사용성 면에서 확실히 차이가 존재합니다. 마치 같은 목적지를 향하지만 다른 길로 가는 두 열차 같다고 할까요? 지금부터 하나씩 살펴보겠습니다.</p>

<p>가장 핵심적인 차이점은 처리 방식에 있습니다. Flink는 완전한 실시간 스트리밍 엔진입니다. 데이터가 들어오는 즉시 처리하는 방식으로, 마치 라이브 방송처럼 한 순간도 늦지 않습니다. 반면에 **Spark Structured Streaming은 마이크로 배치(Micro-Batch)**라는 방식을 사용하죠. 즉, 데이터를 아주 짧은 시간 간격으로 묶어서 처리하는 방식인데요, ‘거의 실시간’이긴 하지만 진짜 실시간이라고 하긴 어렵습니다. 실시간성을 최우선으로 생각하신다면 Flink가 좀 더 적합하다고 볼 수 있습니다.</p>
<h2>⚙️ 2. 상태 저장(State Management)의 차이: Flink는 더 정교하다</h2>
<p>실시간 처리에서 중요한 요소 중 하나는 바로 ‘상태 관리’입니다. 예를 들어, 사용자가 클릭한 횟수를 누적해서 세는 기능을 구현한다고 했을 때, 그 중간 상태를 얼마나 잘 저장하고 복원하느냐가 성능과 안정성에 큰 영향을 미칩니다. Flink는 내장된 Keyed State와 Operator State를 통해 매우 정교한 상태 저장이 가능하고, Checkpoint와 Savepoint 기능이 잘 통합되어 있어 장애 복구 시에도 데이터 유실 없이 복원할 수 있습니다. Spark도 상태를 저장하긴 하지만, Flink만큼 유연하거나 세밀하지는 않습니다. 비유하자면 Flink는 고급 기능이 탑재된 스마트폰, Spark는 기본 기능 위주의 피처폰 같은 느낌이랄까요?</p>
<h2>📦 3. 지연 시간(Latency): Flink가 더 민감하다</h2>
<p>서비스의 반응 속도가 중요한 경우, 예를 들어 실시간 알림 시스템이나 금융 거래 시스템 같은 곳에서는 지연 시간(latency)이 매우 중요합니다. Flink는 진짜 실시간 엔진인 만큼 몇 밀리초 단위의 낮은 지연 시간을 제공합니다. Spark는 마이크로 배치 구조이기 때문에 기본적으로 수 초 단위의 지연이 발생할 수밖에 없죠. 물론 Spark에서도 지연을 줄이는 튜닝은 가능하지만, 구조적인 한계를 완전히 극복하긴 어렵습니다. 따라서 초저지연이 필요한 환경이라면 Flink가 더 적합합니다.</p>
<h2>🧱 4. 장애 복구(Fault Tolerance): Flink의 Savepoint가 빛을 발함</h2>
<p>장애 복구는 스트리밍 시스템에서 절대 빠질 수 없는 요소입니다. 데이터 처리 도중 장애가 발생했을 때 얼마나 빠르고 정확하게 이전 상태로 복원할 수 있느냐는 시스템의 신뢰도와 직결됩니다. Flink는 **정기적인 체크포인트(Checkpoint)**와 수동 저장 포인트(Savepoint) 기능을 통해 안정적으로 복구할 수 있습니다. 특히 Savepoint는 특정 시점의 상태를 수동으로 저장하고 다른 Job에서 재사용할 수 있는 장점이 있습니다. Spark 역시 체크포인트를 제공하지만, Savepoint 같은 고급 기능은 제공하지 않으며, 복구 시 유연성이 떨어집니다. 기업 입장에서 안정성과 유지보수 편의성을 생각하신다면 Flink가 더 믿음직스러울 수 있습니다.</p>
<h2>🔗 5. 커넥터와 통합성: Flink는 다양한 소스를 기본 지원</h2>
<p>실시간 데이터 파이프라인에서 외부 시스템과의 연동은 필수입니다. Kafka, Cassandra, Elasticsearch, MySQL 등 다양한 시스템과 얼마나 자연스럽게 연결되느냐가 관건이죠. Flink는 Table API와 SQL 기반 커넥터가 풍부하게 내장되어 있어서, 복잡한 연동도 쉽게 처리할 수 있습니다. 특히 CDC(Change Data Capture) 기능을 활용한 DB 스트리밍도 안정적으로 지원합니다. Spark도 커넥터는 많지만, 외부 의존 라이브러리에 많이 기대는 경우가 많아 구현과 유지보수에 더 많은 노력이 들 수 있습니다.</p>
<h2>📈 6. 윈도우 처리(Windowing): Flink가 더 유연하고 정밀함</h2>
<p>스트리밍 처리에서 ‘윈도우(Window)’는 데이터를 시간 기준으로 나누는 중요한 개념입니다. 예를 들어, 매 10초마다 유저 클릭 수를 집계하거나, 하루 단위 매출을 계산할 때 윈도우 처리가 사용됩니다. Flink는 Event Time 기반의 윈도우 처리에 매우 강력하며, Watermark를 활용해 지연 데이터도 유연하게 처리할 수 있습니다. 반면 Spark는 상대적으로 Processing Time 중심이며, Event Time 기반 처리는 다소 제한적입니다. 정밀한 시간 단위 분석이 필요할 때는 Flink가 확실히 한 수 위입니다.</p>
<h2>🧪 7. 개발 난이도와 학습 곡선: Spark가 좀 더 쉽고 친숙함</h2>
<p>기능이 많고 유연한 Flink는 그만큼 초기 학습 난이도가 높을 수 있습니다. 특히 상태 기반 처리나 Savepoint 같은 개념은 익숙하지 않다면 다소 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 반면에 Spark는 기존에 RDD나 DataFrame을 다뤄보신 분이라면 비교적 쉽게 접근할 수 있습니다. 즉, 진입장벽은 Spark가 낮고, 장기적인 확장성과 정밀한 제어는 Flink가 우세하다고 정리할 수 있습니다.</p>
<h2>📊 8. 배포 및 운영의 복잡성: Flink는 조금 더 관리가 필요함</h2>
<p>Flink는 그 강력한 기능만큼 운영 측면에서는 조금 더 많은 리소스를 요구합니다. JobManager, TaskManager 등 컴포넌트가 다양하고, 상태를 관리하기 위한 저장소 설정도 필요합니다. 반면 Spark는 Kubernetes나 YARN에 쉽게 얹을 수 있고, 일반적인 배포 환경이 비교적 간단합니다. 물론 두 시스템 모두 클러스터 기반이기 때문에 DevOps 역량이 필요하긴 하지만, 초기 배포와 운영의 편의성은 Spark 쪽이 더 수월한 편입니다.</p>
<h2>💬 9. 커뮤니티와 문서 지원: Spark는 성숙, Flink는 성장 중</h2>
<p>Spark는 오랫동안 빅데이터 분야에서 사용된 만큼 매우 큰 커뮤니티와 방대한 자료를 보유하고 있습니다. 문제가 생겼을 때 Stack Overflow나 GitHub에서 해결책을 찾기 쉽죠. 반면 Flink는 상대적으로 신생 도구이기 때문에 정보가 부족하거나 예제 코드가 적은 경우도 있습니다. 하지만 최근에는 Flink에 대한 관심이 급증하면서 관련 자료도 점점 많아지고 있는 추세입니다. 즉, 현재는 Spark가 유리하지만, 앞으로는 Flink도 충분히 경쟁력을 갖출 것으로 보입니다.</p>
<h2>💼 10. 적용 사례: Flink는 실시간 중심, Spark는 범용 처리에 강점</h2>
<p>Flink는 실시간 광고 분석, 금융 이상 거래 탐지, 실시간 알림 시스템 등 ‘진짜 실시간’이 필요한 분야에서 많이 사용됩니다. 반면 Spark는 로그 집계, 배치 분석, 머신러닝 파이프라인처럼 대규모 데이터를 일괄 처리하는 데에 많이 쓰입니다. 기업의 비즈니스 목적과 데이터 처리 방식에 따라 두 시스템 중 선택이 달라질 수 있는 부분입니다. **“실시간 중심이면 Flink, 배치와 병행하려면 Spark”**가 정석적인 선택 기준입니다.</p>
<h2>✍️ 마무리하며</h2>
<p>이렇게 Flink와 Spark를 10가지 측면에서 비교해봤습니다. 두 도구 모두 강력하지만, 접근 방식과 철학이 완전히 다르기 때문에 목적에 따라 선택이 달라질 수밖에 없습니다. 진짜 실시간성이 필요하고, 정밀한 상태 관리와 낮은 지연 시간을 원하신다면 Flink가 정답일 수 있습니다. 반대로 친숙한 생태계와 상대적으로 쉬운 진입을 원하신다면 Spark가 좋은 선택이겠죠. 중요한 건 기술 자체보다, 귀사의 요구사항과 환경에 얼마나 잘 맞는가입니다. 그리고 이 선택이 장기적인 운영 효율성에 얼마나 영향을 미칠 수 있는지도 꼭 함께 고려해보시길 권해드립니다.</p>
<p>❓ 자주 묻는 질문 (FAQs)</p>
<p>Q1. Flink는 배치 처리도 가능한가요?<br>
네, 가능합니다. Flink는 스트리밍 기반이지만, 내부적으로 스트리밍을 통해 배치 처리를 구현할 수 있어 유연합니다.</p>
<p>Q2. Spark와 Flink를 함께 사용할 수도 있나요?<br>
예, 가능합니다. 배치 처리는 Spark, 실시간 처리는 Flink로 나누어 사용하는 하이브리드 아키텍처도 존재합니다.</p>
<p>Q3. Flink의 학습 곡선이 높은 이유는 뭔가요?<br>
상태 관리, 이벤트 시간 처리, Savepoint 등 고급 개념이 많아 초보자에게는 진입장벽이 높을 수 있습니다.</p>
<p>Q4. Spark도 실시간 처리가 완전히 안 되는 건가요?<br>
실시간처럼 보일 수는 있지만, 구조적으로는 마이크로 배치 기반이기 때문에 완전한 실시간은 아닙니다.</p>
<p>Q5. 성능 테스트를 직접 해볼 수 있는 방법은 있나요?<br>
예, Apache 공식 문서나 GitHub에 다양한 벤치마크 테스트 예제가 있으며, 간단한 Kafka 연동 테스트부터 시작해보시는 걸 추천드립니다.</p>
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실시간 데이터 스트리밍, 왜 중요한가요?
요즘처럼 모든 게 실시간으로 움직이는 세상에서, 데이터를 빠르고 정확하게 처리하는 능력은 기업의 경쟁력과 직결됩니다. 예를 들어 보겠습니다. 누군가가 온라인 쇼핑몰에서 클릭하고, 장바구니에 담고, 결제 버튼을 누르는 그 모든 순간들이 실시간으로 데이터에 기록되고 분석되어야만 ‘추천 상품’이나 ‘재고 자동 조정’ 같은 스마트한 기능이 작동합니다. 이때 핵심적인 역할을 하는 게 바로 ‘스트리밍 처리 시스템’인데요, 오늘은 그 중에서도 가장 많이 언급되는 두 가지, Apache Flink와 Apache Spark를 비교해보겠습니다. 이 두 솔루션 모두 실시간 데이터 스트리밍 처리에 특화된 도구지만, 성능, 구조, 사용성 면에서 확실히 차이가 존재합니다. 마치 같은 목적지를 향하지만 다른 길로 가는 두 열차 같다고 할까요? 지금부터 하나씩 살펴보겠습니다.
 1. 실시간 처리의 진짜 의미: Flink는 진짜 스트리밍, Spark는 마이크로 배치
가장 핵심적인 차이점은 처리 방식에 있습니다. Flink는 완전한 실시간 스트리밍 엔진입니다. 데이터가 들어오는 즉시 처리하는 방식으로, 마치 라이브 방송처럼 한 순간도 늦지 않습니다. 반면에 **Spark Structured Streaming은 마이크로 배치(Micro-Batch)**라는 방식을 사용하죠. 즉, 데이터를 아주 짧은 시간 간격으로 묶어서 처리하는 방식인데요, ‘거의 실시간’이긴 하지만 진짜 실시간이라고 하긴 어렵습니다. 실시간성을 최우선으로 생각하신다면 Flink가 좀 더 적합하다고 볼 수 있습니다.
 2. 상태 저장(State Management)의 차이: Flink는 더 정교하다
실시간 처리에서 중요한 요소 중 하나는 바로 ‘상태 관리’입니다. 예를 들어, 사용자가 클릭한 횟수를 누적해서 세는 기능을 구현한다고 했을 때, 그 중간 상태를 얼마나 잘 저장하고 복원하느냐가 성능과 안정성에 큰 영향을 미칩니다. Flink는 내장된 Keyed State와 Operator State를 통해 매우 정교한 상태 저장이 가능하고, Checkpoint와 Savepoint 기능이 잘 통합되어 있어 장애 복구 시에도 데이터 유실 없이 복원할 수 있습니다. Spark도 상태를 저장하긴 하지만, Flink만큼 유연하거나 세밀하지는 않습니다. 비유하자면 Flink는 고급 기능이 탑재된 스마트폰, Spark는 기본 기능 위주의 피처폰 같은 느낌이랄까요?
 3. 지연 시간(Latency): Flink가 더 민감하다
서비스의 반응 속도가 중요한 경우, 예를 들어 실시간 알림 시스템이나 금융 거래 시스템 같은 곳에서는 지연 시간(latency)이 매우 중요합니다. Flink는 진짜 실시간 엔진인 만큼 몇 밀리초 단위의 낮은 지연 시간을 제공합니다. Spark는 마이크로 배치 구조이기 때문에 기본적으로 수 초 단위의 지연이 발생할 수밖에 없죠. 물론 Spark에서도 지연을 줄이는 튜닝은 가능하지만, 구조적인 한계를 완전히 극복하긴 어렵습니다. 따라서 초저지연이 필요한 환경이라면 Flink가 더 적합합니다.
 4. 장애 복구(Fault Tolerance): Flink의 Savepoint가 빛을 발함
장애 복구는 스트리밍 시스템에서 절대 빠질 수 없는 요소입니다. 데이터 처리 도중 장애가 발생했을 때 얼마나 빠르고 정확하게 이전 상태로 복원할 수 있느냐는 시스템의 신뢰도와 직결됩니다. Flink는 **정기적인 체크포인트(Checkpoint)**와 수동 저장 포인트(Savepoint) 기능을 통해 안정적으로 복구할 수 있습니다. 특히 Savepoint는 특정 시점의 상태를 수동으로 저장하고 다른 Job에서 재사용할 수 있는 장점이 있습니다. Spark 역시 체크포인트를 제공하지만, Savepoint 같은 고급 기능은 제공하지 않으며, 복구 시 유연성이 떨어집니다. 기업 입장에서 안정성과 유지보수 편의성을 생각하신다면 Flink가 더 믿음직스러울 수 있습니다.
 5. 커넥터와 통합성: Flink는 다양한 소스를 기본 지원
실시간 데이터 파이프라인에서 외부 시스템과의 연동은 필수입니다. Kafka, Cassandra, Elasticsearch, MySQL 등 다양한 시스템과 얼마나 자연스럽게 연결되느냐가 관건이죠. Flink는 Table API와 SQL 기반 커넥터가 풍부하게 내장되어 있어서, 복잡한 연동도 쉽게 처리할 수 있습니다. 특히 CDC(Change Data Capture) 기능을 활용한 DB 스트리밍도 안정적으로 지원합니다. Spark도 커넥터는 많지만, 외부 의존 라이브러리에 많이 기대는 경우가 많아 구현과 유지보수에 더 많은 노력이 들 수 있습니다.
 6. 윈도우 처리(Windowing): Flink가 더 유연하고 정밀함
스트리밍 처리에서 ‘윈도우(Window)’는 데이터를 시간 기준으로 나누는 중요한 개념입니다. 예를 들어, 매 10초마다 유저 클릭 수를 집계하거나, 하루 단위 매출을 계산할 때 윈도우 처리가 사용됩니다. Flink는 Event Time 기반의 윈도우 처리에 매우 강력하며, Watermark를 활용해 지연 데이터도 유연하게 처리할 수 있습니다. 반면 Spark는 상대적으로 Processing Time 중심이며, Event Time 기반 처리는 다소 제한적입니다. 정밀한 시간 단위 분석이 필요할 때는 Flink가 확실히 한 수 위입니다.
 7. 개발 난이도와 학습 곡선: Spark가 좀 더 쉽고 친숙함
기능이 많고 유연한 Flink는 그만큼 초기 학습 난이도가 높을 수 있습니다. 특히 상태 기반 처리나 Savepoint 같은 개념은 익숙하지 않다면 다소 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 반면에 Spark는 기존에 RDD나 DataFrame을 다뤄보신 분이라면 비교적 쉽게 접근할 수 있습니다. 즉, 진입장벽은 Spark가 낮고, 장기적인 확장성과 정밀한 제어는 Flink가 우세하다고 정리할 수 있습니다.
 8. 배포 및 운영의 복잡성: Flink는 조금 더 관리가 필요함
Flink는 그 강력한 기능만큼 운영 측면에서는 조금 더 많은 리소스를 요구합니다. JobManager, TaskManager 등 컴포넌트가 다양하고, 상태를 관리하기 위한 저장소 설정도 필요합니다. 반면 Spark는 Kubernetes나 YARN에 쉽게 얹을 수 있고, 일반적인 배포 환경이 비교적 간단합니다. 물론 두 시스템 모두 클러스터 기반이기 때문에 DevOps 역량이 필요하긴 하지만, 초기 배포와 운영의 편의성은 Spark 쪽이 더 수월한 편입니다.
 9. 커뮤니티와 문서 지원: Spark는 성숙, Flink는 성장 중
Spark는 오랫동안 빅데이터 분야에서 사용된 만큼 매우 큰 커뮤니티와 방대한 자료를 보유하고 있습니다. 문제가 생겼을 때 Stack Overflow나 GitHub에서 해결책을 찾기 쉽죠. 반면 Flink는 상대적으로 신생 도구이기 때문에 정보가 부족하거나 예제 코드가 적은 경우도 있습니다. 하지만 최근에는 Flink에 대한 관심이 급증하면서 관련 자료도 점점 많아지고 있는 추세입니다. 즉, 현재는 Spark가 유리하지만, 앞으로는 Flink도 충분히 경쟁력을 갖출 것으로 보입니다.
 10. 적용 사례: Flink는 실시간 중심, Spark는 범용 처리에 강점
Flink는 실시간 광고 분석, 금융 이상 거래 탐지, 실시간 알림 시스템 등 ‘진짜 실시간’이 필요한 분야에서 많이 사용됩니다. 반면 Spark는 로그 집계, 배치 분석, 머신러닝 파이프라인처럼 대규모 데이터를 일괄 처리하는 데에 많이 쓰입니다. 기업의 비즈니스 목적과 데이터 처리 방식에 따라 두 시스템 중 선택이 달라질 수 있는 부분입니다. **“실시간 중심이면 Flink, 배치와 병행하려면 Spark”**가 정석적인 선택 기준입니다.
 마무리하며
이렇게 Flink와 Spark를 10가지 측면에서 비교해봤습니다. 두 도구 모두 강력하지만, 접근 방식과 철학이 완전히 다르기 때문에 목적에 따라 선택이 달라질 수밖에 없습니다. 진짜 실시간성이 필요하고, 정밀한 상태 관리와 낮은 지연 시간을 원하신다면 Flink가 정답일 수 있습니다. 반대로 친숙한 생태계와 상대적으로 쉬운 진입을 원하신다면 Spark가 좋은 선택이겠죠. 중요한 건 기술 자체보다, 귀사의 요구사항과 환경에 얼마나 잘 맞는가입니다. 그리고 이 선택이 장기적인 운영 효율성에 얼마나 영향을 미칠 수 있는지도 꼭 함께 고려해보시길 권해드립니다.
 자주 묻는 질문 (FAQs)
Q1. Flink는 배치 처리도 가능한가요?
Q2. Spark와 Flink를 함께 사용할 수도 있나요?
Q3. Flink의 학습 곡선이 높은 이유는 뭔가요?
Q4. Spark도 실시간 처리가 완전히 안 되는 건가요?
Q5. 성능 테스트를 직접 해볼 수 있는 방법은 있나요?
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Flink vs Spark: 실시간 스트리밍, 누가 진짜 강자인가요?

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