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대용량 데이터를 가진 MySQL 데이터베이스를 효율적으로 핸들링할 수 있는 배치 프레임워크에는 여러 가지 옵션이 있습니다. 각 프레임워크는 고유한 특징과 장점을 가지고 있으며, 프로젝트의 요구 사항에 따라 적절한 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 이번 포스팅에서는 대표적인 배치 프레임워크의 특징, 장단점, 활용할 수 있는 환경을 정리해보겠습니다. ## 1. Spring Batch **Spring Batch**는 Java 기반의 배치 처리 프레임워크로, 안정적이고 신뢰성 있는 배치 처리가 필요한 경우에 적합합니다. - **장점** - Spring Ecosystem과 통합이 잘 되어 있어 Spring 기반 애플리케이션에서 쉽게 사용할 수 있습니다. - 트랜잭션 관리, 청크 기반의 배치 처리, 리트라이 및 리스타트 기능을 제공하여 안정적인 대용량 데이터 처리에 적합합니다. - **단점** - JVM 환경에 종속적이므로 Java가 아닌 환경에서는 활용하기 어렵습니다. - 초기 설정이 복잡하고, 세부적인 구성이 다소 시간이 걸릴 수 있습니다. --- ## 2. Apache Spark **Apache Spark**는 대규모 데이터 처리를 위한 분산 처리 시스템으로, 클러스터 환경에서 병렬 처리가 가능합니다. - **장점** - Spark는 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 설계되었으며, MySQL과 같은 RDBMS와 연동이 용이합니다. - 배치와 스트림 처리를 모두 지원해, 데이터 파이프라인을 유연하게 구성할 수 있습니다. - **단점** - 설정이 복잡하고 많은 리소스를 소비하므로, 작은 규모의 프로젝트에는 적합하지 않을 수 있습니다. - 분산 환경에 대한 추가적인 인프라 관리가 필요합니다. --- ## 3. Apache Flink **Apache Flink**는 실시간 스트리밍 데이터 처리에 강점을 가지며, 배치 처리도 지원하는 프레임워크입니다. - **장점** - 실시간 분석과 배치를 함께 처리해...