現代のデータ処理において、リアルタイム性とスケーラビリティは重要な課題です。Apache Kafka、Flink、Icebergなどのオープンソース技術を組み合わせることで、GTFS（General Transit Feed Specification）データを効率的に処理し、即時分析が可能になります。本記事では、これらの技術を活用したデータパイプラインの設計と実裝方法について解説します。
Halifax TransitのGTFSデータを靜的ZIPファイルから抽出し、CSV形式をJSON/Avro形式に変換します。NiFi（Nifi）を用いてデータの抽出・変換・ロード（ETL）を行い、データの血縁追跡（Provenance）を実現します。NiFiは多様なデータフォーマット（XML、JSON、Protobufなど）をサポートし、自動的にスキーマを生成します。
処理されたデータをKafkaにバッチ処理（50〜100,000件）で送信します。Kafkaはデータの順序性と信頼性を保証し、動的トピック名を設定してデータを分類します。エラーメッセージはPrometheusやGrafanaに監視し、自動的な再試行と異常処理を実裝します。
Kafkaから流入したデータをFlinkで処理し、IcebergやS3、HBaseなどにリアルタイムに保存します。FlinkはSQLをサポートし、物化ビュー（Materialized View）を構築してREST API経由でアクセス可能にします。Icebergはデータのバージョン管理とクエリ最適化を実現します。
NiFiはデータフローのエントリポイントとして機能し、ETL処理を低コードで実現します。Plug-inアーキテクチャにより、カスタムデータリーダー/ライターを追加可能で、データ血縁追跡とメタデータ管理をサポートします。
Kafkaは分散型メッセージキューとして、データの分佈型転送とメッセージの永続化を提供します。多言語コンシューマー（Java、Rust、Pythonなど）をサポートし、データバックアップとレプリケーションにより信頼性を確保します。
Flinkはリアルタイムストリーミング処理と狀態管理を実現し、SQLを用いたデータ変換が可能です。Icebergとの統合により、データのバージョン管理とクエリ効率を向上させます。
Icebergはデータのスナップショット管理とバージョン制御を提供し、Kafka、Hive、S3などの多様なデータソースをサポートします。クエリ性能の向上とデータの一貫性を実現します。
GTFSデータを空気品質や旅行提案などの外部データと統合し、リアルタイムで交通狀況を分析します。これにより、最適な移動手段（地鉄や歩行）の選択を支援します。
データ量の減少などの異常を検出し、Slack、Discord、メールなどの通知手段でアラートを発信します。
REST APIを通じてデータをクエリし、Grafanaなどの可視化ツールで即時監視を実現します。
本記事では、Apache Kafka、Flink、Icebergを活用したGTFSデータのリアルタイム分析システムの設計と実裝方法を紹介しました。NiFiの低コード処理能力とデータ血縁追跡機能により、データフローの効率化と保守性が向上します。このアーキテクチャは交通、環境モニタリングなどの分野で即時意思決定とデータ可視化を実現するための基盤となります。