本文将描述如何利用Apache Kafka(消息中间件)，Apache Nifi(数据流转服务)两个组件，通过Nifi的可视化界面配置，快速构建异步持久化MongoDB架构。
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NiFi是美国国家安全局开发并使用了8年的可视化数据集成产品，2014年NAS将其贡献给了Apache社区，2015年成为Apache顶级项目
选择太多，是一件好事情，不过也容易乱花渐欲迷人眼。倘若每个平台（技术）都去动手操练一下，似乎又太耗时间。通过阅读一些文档，可以帮我们快速做一次筛选。在将选择范围进一步缩小后，接下来就可以结合自己的应用场景去深入Spike，做深度的甄别，这是我做技术选型的一个方法。 技术没有最好，只有最适用。在做技术选型时，需要选择适合需求、适合项目类型、适合团队的技术。这是实用主义的判断，而非理想主义的追捧。若是在实用的技术选型中，再能点燃一些些技术上的情怀，那就perfect了！ 属性矩阵(Attributes Matr
在实际生产中，我们经常会遇到类似kafka这种流式数据，并且原始数据并不是我们想要的，需要经过一定的逻辑处理转换为我们需要的数据。鉴于这种需求，本文采用NiFi+Spark Streaming的技术方案设计了一种针对各种外部数据源的通用实时采集处理方法。
InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者，下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中，Spark是最火的一个，特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与，使得Spark的发展和进步速度飞快。 与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API，类似于R和Pandas的发现，使数据访问比原始RDD接口更简单。 Spark
稳固，企业实力和其他一切的基础。您需要YARN和HDFS以及Hadoop的基础架构作为主要数据存储并运行关键的大数据服务器和应用程序
在过去的几周中，我进行了四个现场的NiFi演示会议，在不同地理区域有1000名与会者，向他们展示了如何使用NiFi连接器和处理器连接到各种系统。我要感谢大家参与和出席这些活动！如今，当在家中远程工作成为一种规范时，我们都需要交互式的演示会议和实时问答。如果您还没有看过我的现场演示会议，可以在这里观看，视频还没有过期。
此次使用 Apache NiFi 将 MySQL 热数据物化到 Ignite ,实现即时查询.
提到Cloudera我们第一个想到的就是Hadoop，在Hadoop生态系统中，规模最大、知名度最高的公司就是Cloudera。
在本系列的前一篇博客《将流转化为数据产品》中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSA) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
初衷：对于一些新接触Apache NIFI的小伙伴来说，他们急于想体验NIFI，恨不得直接找到一篇文章，照着做就直接能够解决目前遇到的需求或者问题，回想当初的我，也是这个心态。其实这样的心态是不对的。好多加入NIFI学习群的新手同学都会有这个问题，一些基本的概念和知识点都没有掌握，然后提出了一堆很初级的问题，对于这些问题，我们可能已经回答了几十上百次，厌倦了，所以大家一般会说"你先去看文档吧！"。其实，对于一个新手，直接看文档，也是一脸懵。所以在这里，我带领新手的你，新建一个同步的流程，并尽可能在新建流程的同时，穿插一些基本概念。跟随本文一起操作或者只是看看，最后你可能就找到了入门的感觉了。
使用正确的工具，您可以在不到一小时的时间内构建这样的系统！在此博客文章中，我将向您展示如何使用Raspberry Pi硬件和开源软件（MQTT代理、Apache NiFi、MiNiFi和MiNiFi C2 Server）实现高级IIoT原型。我将专注于体系结构，连接性，数据收集和自动重新配置。
在本系列的前一篇博客“将流转化为数据产品”中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSP) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
在本次实验中，您将实施一个数据管道来处理之前从边缘捕获的数据。您将使用 NiFi 将这些数据摄取到 Kafka，然后使用来自 Kafka 的数据并将其写入 Kudu 表。
在之前的官方文档Apache NiFi Overview一章我们有看到：对于任何基于组件的系统，涉及依赖的问题时常发生。NiFi通过提供自定义类加载器来解决这个问题，确保每个扩展包都暴露在一组非常有限的依赖中。因此，构建扩展包的时候不必担心它们是否可能与另一个扩展包冲突。这些扩展包的概念称为“NiFi Archives”，在Developer’s Guide中有更详细的讨论。
为了创建高效的数据流处理流程,需要了解可用的处理器（Processors ）类型，NiFi提供了大约近300个现成的处理器。这些处理器提供了可从不同系统中提取数据,路由,转换,处理,拆分和聚合数据以及将数据分发到多个系统的功能。如果还不能满足需求，还可以自定义处理器。
NiFi的基本设计理念是基于数据流的编程Flow-Based Programming（FBP），应用是由处理器、连接器组成的网络。数据进入一个节点，由该节点对数据进行处理，根据不同的处理结果将数据路由到后续的其他节点进行处理。这是NiFi的流程比较容易可视化的一个原因。以下是NiFi的一些概念：
Cloudera 在为流处理提供综合解决方案方面有着良好的记录。Cloudera 流处理 (CSP) 由 Apache Flink 和 Apache Kafka 提供支持，提供完整的流管理和有状态处理解决方案。在 CSP 中，Kafka 作为存储流媒体底层，Flink 作为核心流处理引擎，支持 SQL 和 REST 接口。CSP 允许开发人员、数据分析师和数据科学家构建混合流数据管道，其中时间是一个关键因素，例如欺诈检测、网络威胁分析、即时贷款批准等。
要访问要在我们的仪表板中显示的数据，我们将使用一些Spring Boot 2.06 Java 8微服务在Hadoop 3.1上调用HDP 3.0中的Apache Hive 3.1.0表。
大数据已然成为当今热门的技术之一，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点受欢迎的十大开源的大数据技术。
大数据已然成为当今最热门的技术之一，正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术。 1 Hadoop 高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。 2 Spark 使用简单、支持所有重要的大数据语言（Scala、Python、Java、R）。拥有强大的生态系统，成长迅速，对microbatching/batching/SQL支持
随着越来越多的人呆在家里，让我们的信用卡代步，网上购物正在兴起。不幸的是，与这一趋势保持同步的是信用卡欺诈的增加。
本文是关于如何在实时分析中使用云原生应用程序对股票数据进行连续 SQL 操作的教程。
Navistar 是全球领先的商用卡车制造商。拥有350,000辆车的车队，计划外的维护和车辆故障会造成业务持续中断。Navistar需要一个诊断平台，该平台将帮助他们预测何时需要维修车辆从而最大程度地减少停机时间。这个平台需要能够收集、分析和服务来自车队中每辆车的70多种远程信息处理和传感器数据馈送，包括测量发动机性能、冷却液温度、卡车速度和制动器磨损的数据。Navistar求助于Cloudera，以帮助构建名为OnCommand®Connection的IoT的远程诊断平台，以监控其车辆的健康状况并增加车辆的正常运行时间。
当时只是大概的讲了启动了Jetty，接下来我们就深入了解一下JettyServer里面都干了些什么。从NIFI.java可以看出，使用反射构造JettyServer，传入两个参数，一个是properties，一个是narBundles。而后调用了start()
原文来自 Cabot Technology Solutions 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 你知道新的市场领导者和曾经的领导者之间的关键区别是什么吗? 那
2006年NiFi由美国国家安全局（NSA）的Joe Witt创建。2015年7月20日，Apache 基金会宣布Apache NiFi顺利孵化成为Apache的顶级项目之一。NiFi初始的项目名称是Niagarafiles，当NiFi项目开源之后，一些早先在NSA的开发者们创立了初创公司Onyara，Onyara随之继续NiFi项目的开发并提供相关的支持。Hortonworks公司收购了Onyara并将其开发者整合到自己的团队中，形成HDF（Hortonworks Data Flow）平台。2018年Cloudera与Hortonworks合并后，新的CDH整合HDF，改名为Cloudera Data Flow(CDF)，并且在最新的CDH6.2中直接打包，参考《0603-Cloudera Flow Management和Cloudera Edge Management正式发布》，而Apache NiFi就是CFM的核心组件。
许多第一次接触使用NIFI的同学在同步关系型数据库的某一张表的时候，可能会拖拽出类似于下面的一个流程。
一年一度由世界知名科技媒体InfoWorld评选的Bossie Awards于2016年9月21日公布，评选了最佳大数据工具奖，最佳大数据应用奖，最佳网络与安全奖等多个奖项。在最佳开源大数据工具奖中，
工业物联网（IIOT，Industrial Internet of Things）正成为社会中的技术趋势与核心业务。IIOT 赋能诸如市政（Municipalities）、工业制造、公用事业、电信，以及保险等各类实体，以解决关键客户与运营的挑战。当前，技术创新在大数据、预测分析和云计算等领域的发展，使得人们可以大规模地集成与分析大量的设备数据，同时对这些数据执行一系列分析以及业务处理流程。
案例：使用NiFi将某个目录下产生的json类型的日志文件导入到Hive。这里首先将数据通过NiFi将Json数据解析属性，然后手动设置数据格式，将数据导入到HDFS中，Hive建立外表映射此路径实现外部数据导入到Hive中。
GEOMETRY POINT LINESTRING POLYGON MULTIPOINT MULTILINESTRING MULTIPOLYGON GEOMETRYCOLLECTION
NiFi DataFlow Manager(DFM)用户可能会发现在单个服务器上使用一个NiFi实例不足以处理他们拥有的数据量。因此，一种解决方案是在多个NiFi服务器上运行相同的数据流。但是，这会产生管理问题，因为每次DFM想要更改或更新数据流时，他们必须在每个服务器上进行这些更改，然后单独监视每个服务器。通过集群NiFi服务器，可以增加处理能力以及单个接口，通过该接口可以更改数据流并监控数据流。集群允许DFM仅进行一次更改，然后将更改复制到集群的所有节点。通过单一接口，DFM还可以监视所有节点的健康状况和状态。
Apache NiFi可以基于Linux和Window安装，这里建议基于Linux安装。安装NiFi的节点需要安装JDK8,NiFi0.x版本需要JDK7。NiFi安装可以单节点安装，也可以分布式安装。我们这里安装NiFi的1.13版本，需要JDK8。
Fayson在前面的文章介绍了什么是NiFi，参考《0622-什么是Apache NiFi》。同时对如何在CDH中使用Parcel安装CFM做了介绍，参考《0623-6.2.0-如何在CDH中安装CFM》。也介绍过NiFi处理器以及实操，参考《0624-6.2.0-NiFi处理器介绍与实操》。本文会完成第一个NiFi例子，通过NiFi监控一个本地数据目录，定时将新文件put到HDFS。
Cloudera Data Flow(CDF)作为Cloudera一个独立的产品单元，围绕着实时数据采集，实时数据处理和实时数据分析有多个不同的功能模块，如下图所示：
Apache NiFi 1.14.0 版是一个增加了重要的功能、改进和bug修复的版本，发布日期2021年7月14日。
Apache NiFi是一个强大的、可扩展的开源数据流处理工具，广泛应用于大数据领域。本文将介绍Apache NiFi的核心概念和架构，并提供代码实例展示其在实时数据流处理中的应用。
NIFI中文文档地址:https://nifichina.gitee.io/ 更新日志 2020-05-21 新增TailFile 新增ExecuteScript 新增探索 Apache NIFI 集群的高可用 2020-05-18 The 4 V’s of Big Data 2020-05-18 新增AttributeRollingWindow 新增CompareFuzzyHash 新增Apache NIFI入门(读完即入门) 新增了解NiFi最大线程池和处理器并发任务设置 新增深入理解NIFI Conn
NiFi在大数据生态中的定位是成为一个统一的，与数据源无关的大数据集成平台。Cloudera将NiFi作为其新产品Cloudera Flow Management和Cloudera Edge Management的核心组件推出，可以方便地使用Cloudera Manager进行Parcel安装和集成。于此同时，Flume被移出了Cloudera Runtime，可见NiFi替换Flume的意图已经十分明显。
前言：Apache NIFI是自带用户验证、权限验证模块的，对用户和权限的模块都有详细的设计和划分。但默认配置下我们使用的是NIFI的HTTP服务，HTTP模式下，NIFI是不启用用户管理和权限管理模块的。
本文是若干脚本解读和源码学习分析的导读和概括，每一步骤的详细研究需要到各个章节仔细研究。
简单地说，NiFi就是为了实现系统间数据流的自动化而构建的。虽然术语“数据流”用于各种上下文，但我们在此处使用它来表示系统之间的自动和管理信息流。这个问题空间一直存在，因为企业有多个系统，其中一些系统创建数据，一些系统消耗数据。已经讨论并广泛阐述了出现的问题和解决方案模式。企业集成模式[eip]中提供了一个全面且易于使用的表单。
2019年4月15日，Cloudera在其官网宣布GA两款新的产品Cloudera Flow Management和Cloudera Edge Management，即CFM和CEM。Flow Management和Edge Management以前都是隶属于HDP的相关产品，Cloudera此次官宣代表的是它们现在可以与CDH一起安装并使用，包括使用Cloudera Manager进行简易的Parcel安装和服务监控。HDP和CDH合并后，对于CDH的客户也一直期待HDP的一些优秀特性能早点融合到CDH中，CEM和CFM就是一次开始，它们为IOT场景的边缘管理和边缘数据搜集带来了可能。具体参考《0603-Cloudera Flow Management和Cloudera Edge Management正式发布》。
整个脚本分为三部分，第一部分是确定NIFI各个路径 目录的确定，设置环境变量，第二部分是方法区。第三部分是脚本逻辑代码的入口，粗略的根据不同的参数去执行不同的方法。以下脚本有详细注释：
简介：根据个人的一些提交代码的经历,分享一下给Apache开源项目贡献代码的小经验。以下以Apache NIFI为例说明。
前言：本文重点在于通过模拟事故来探索Apache NIFI集群的高可用，情景假定有一个3节点的NIFI集群，其中某个节点因为未知原因与集群失联，研究集群(两个在联节点集群）和失联的节点会发生什么，各个节点上的数据会怎样。(注意：节点因为未知原因与集群失联区别于系统管理员手动卸载节点)。除此之外，其他不做重点。
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置，开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念，如行、列和模式。
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