Kafka와 Flink 파이프라인에서 Schema의 과다 발생 문제와 해결 방법을 다룬 기사입니다.
이 기사는 Kafka와 Flink 파이프라인에서 발생하는 Schema의 과다 발생 문제를 설명합니다. 이벤트 유형마다 하나의 Schema를 사용하는 것이 일반적이지만, 여러 테이블이 생기고 쿼리가 복잡해지면서 비효율이 생깁니다. 기사는 이러한 체계적 문제를 해결하기 위한 방법으로 Discriminator 기반의 스키마 통합을 제안합니다. 이를 통해 복잡한 쿼리를 간소화하고 기존 소비자에게 영향을 주지 않으면서 새로운 변형을 추가할 수 있습니다.
The article discusses the schema proliferation problem in Kafka and Flink pipelines and how to solve it.
This article addresses the schema proliferation issue in Kafka and Flink pipelines. It highlights the inefficiencies that arise from using one schema per event type as the number of tables and queries increases. The author suggests using discriminator-based schema consolidation as a solution, which simplifies complex queries into fewer tables and allows for additive variants without breaking existing consumers. This approach presents a more efficient way to manage schemas within these systems.