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。
在上一篇文章中，我们从安装在智能车辆上的传感器收集数据，并描述了ROS嵌入式应用程序，以准备用于训练机器学习（ML）模型的数据。本文展示了从边缘到云中数据湖的数据流。数据采用图像的形式以及与我们的自动驾驶汽车收集的每个图像相关的元数据（例如，IMU信息，转向角，位置）。我们将数据流定向到ClouderaDistribution Hadoop（CDH）集群，在该集群中将存储和整理数据以训练模型。
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：
从流数据中获取洞察力的最大挑战之一是如何确保快速、安全的传输，同时仍然拥有明确的控制权。Cloudera DataFlow（CDF）提供了一种解决方案，可从边缘抓取数据并将其连接到云，并且在数据管道的每个点都具有可见性。我们的目标是展示使用Cloudera技术构建自动驾驶汽车应用程序的过程。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
该处理器使用Hive流将流文件数据发送到Apache Hive表。传入的流文件需要是Avro格式，表必须存在于Hive中。有关Hive表的需求(格式、分区等)，请参阅Hive文档。分区值是根据处理器中指定的分区列的名称，然后从Avro记录中提取的。注意:如果为这个处理器配置了多个并发任务，那么一个线程在任何时候只能写入一个表。写入同一表的其他任务将等待当前任务完成对表的写入。
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
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。
导读：随着全球数据量的不断增长，越来越多的业务需要支撑高并发、高可用、可扩展、以及海量的数据存储，在这种情况下，适应各种场景的数据存储技术也不断的产生和发展。与此同时，各种数据库之间的同步与转化的需求也不断增多，数据集成成为大数据领域的热门方向，于是SeaTunnel应运而生。SeaTunnel是一个分布式、高性能、易扩展、易使用、用于海量数据（支持实时流式和离线批处理）同步和转化的数据集成平台，架构于Apache Spark和Apache Flink之上。本文主要介绍SeaTunnel 1.X在交管行业中的应用，以及其中如何实现从Oracle数据库把数据增量导入数仓这样一个具体的场景。
1. 架构和设计思想：NiFi是基于流处理的架构设计，它通过将数据流从源头到目的地的整个过程建模为数据流，实现数据的可靠传输、数据转换和数据处理。而DataX是基于批处理的架构设计，它通过将数据源和目的地分别定义为Reader和Writer，通过数据抽取、数据转换和数据加载三个步骤完成数据集成。
本教程介绍了Apache Kafka的核心概念及其在可靠性、可伸缩性、持久性和性能至关重要的环境中所扮演的角色。
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。
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
我们的产品需要对来自不同数据源的大数据进行采集，从数据源的多样化以及处理数据的低延迟与可伸缩角度考虑，需要选择适合项目的大数据流处理平台。 我最初列出的候选平台包括Flume、Flink、Kafka Streaming以及Spark Streaming。然而对产品架构而言，这个技术选型的决策可谓举足轻重，倘若选择不当，可能会导致较大的修改成本，须得慎之又慎。 我除了在项目中曾经使用过Flume、Kafka以及Spark Streaming之外，对其余平台并不甚了解。即便是用过的这几个平台，也了解得比较
今天带大家了解一下我们正在使用的大数据技术栈的一些基本概念。不用担心，这不会花费太多时间，但理解核心思想是必要的。
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。
本文为用户使用Apache NiFi最新版本来监听SMTP邮件，并以编程方式做出反应以及捕捉数据提供了指导。 首先就可以注意到Apache NiFi 1.0.0应用了很棒的新界面，更加清晰也更加方便使
八月再见，九月你好，今天是九月八日，新学年开始，Cloudera正式发布CDP Base 7.1.9和Cloudera Manager 7.11.3。此版本首次在CDP PvC Base上引入强大的Open Data Lakehouse分析功能，同时它和CDP Base 7.1.7一样，也是一个长期支持版本（long-term release, LTS），EOS的时间为2027年九月。
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
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
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。
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。
通常我们在NIFI里最常见的使用场景就是读写关系型数据库，一些组件比如GenerateTableFetch、ExecuteSQL、PutSQL、ExecuteSQLRecord、PutDatabaseRecord等等，都会有一个属性配置大概叫Database Connection Pooling Service的，对应的接口是DBCPService，其实现类有：HiveConnectionPool DBCPConnectionPool DBCPConnectionPoolLookup。我们用的最多的就是DBCPConnectionPool。具体怎么配置这里就不赘述了，看对应的Controller Service文档就可以了。
本教程涵盖了Apache NiFi的核心概念及其在其中流量管理，易用性，安全性，可扩展架构和灵活扩展模型非常重要的环境中所扮演的角色。
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
随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始采用分布式系统和云计算技术来处理和存储海量数据。Hadoop是一种开源的分布式系统，可用于存储和处理大规模数据集。MySQL则是最受欢迎的关系型数据库之一，它被广泛应用于企业级应用中。
训练深度神经网络的最大挑战之一在于为训练而收集的数据的质量和数量。在之前的文章中，我们重点介绍了如何从微型自动驾驶汽车中收集数据，以及如何使用Cloudera DataFlow（CDF）和Cloudera Edge Manager（CEM）从源将数据传输到HDFS。当收集到足够数量的数据时，可以训练一个“克隆”人的驾驶行为的模型。该模型大致基于实现行为克隆的NVIDIA自动驾驶汽车模型架构。在本文中，我们将回顾行为克隆的构建方式以及如何将其部署到我们的汽车中。我们还将重点介绍Cloudera的工具如何使我们能够充分利用我们的数据和模型。
Flume作为Apache顶级项目，在数据集成、日志收集、流式数据传输等领域的重要地位。本文将深入探讨Flume的数据采集系统设计、配置实战，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出扎实的Flume技术功底。
本文阐述了从Oracle实时同步到Hadoop集群的架构实践，分析了如何实现高效、稳定、易维护的同步方案。通过在两个集群上部署OGG，利用Oracle GoldenGate技术实现数据的实时同步，并阐述了如何通过业务逻辑编排实现多个集群之间的数据同步。同时，本文还提供了同步后的数据治理方案，以保障数据的一致性和可用性。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1004462
这篇博客文章概述了OpDB的NoSQL、组件集成和对象存储支持功能。这些详细信息将帮助应用程序架构师了解Cloudera的运营数据库的灵活NoSQL（No Schema）功能，以及它们是否满足正在构建的应用程序的要求。
Apache NiFi 是一个易于使用、功能强大而且可靠的数据处理和分发系统，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。Apache NiFi 是为数据流设计，它支持高度可配置的指示图，来指示数据路由、转换和系统中流转关系，支持从多种数据源动态拉取数据。简单地说，NiFi是为自动化系统之间的数据流而生。 这里的数据流表示系统之间的自动化和受管理的信息流。 基于WEB图形界面，通过拖拽、连接、配置完成基于流程的编程，实现数据采集、处理等功能。未来NiFi有可能替换Flume、Sqoop等大数据导数据的工具。
令人惊讶的是，Hadoop在短短一年的时间里被重新定义。让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分，以及它们各自具有的意义。 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是，它不再是原来的Hadoop。 这
Flink是Apache的一个顶级项目，Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。
一、TDF（数据工坊）简介 TDF简介 源于腾讯云数智大数据套件的轻量云上大数据产品，提供基于SQL的大数据计算框架。 适用于需要动态灵活获取大数据计算能力进行批量计算、日志处理或数据仓库
我们团队用的调度系统是 Apache Airflow（https://github.com/apache/airflow），数据传输工具是 DataX（https://github.com/alibaba/DataX），这两个工具的介绍读者可以自行查看对应的链接，不多叙述。
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》。
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候，也涉及到数据集成交换的事情，但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中，对于数据采集的实时性要求出现变化，对于数据采集集成的类型也出现多样性，这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
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。
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。
问题导读： Hadoop数据采集框架都有哪些？ Hadoop数据采集框架异同及适用场景？
数据管理比以往更加复杂，到处都是大数据，包括每个人的想法以及不同的形式:广告 , 社交图谱,信息流 ,推荐 ,市场, 健康, 安全, 政府等等。 过去的三年里，成千上万的技术必须处理汇合在一起的大数据获取，管理和分析; 技术选型对IT部门来说是一件艰巨的任务，因为在大多数时间里没有一个综合的方法来用于选型.
https://docs.cloudera.com/cdp-private-cloud-base/7.1.6/manager-release-notes/topics/cm-release-notes-731.html
DataFlow Manager(DFM)是NiFi用户，具有添加，删除和修改NiFi数据流组件的权限。
Cloudera得到世界各地受管制的行业和政府组织的信任，可以存储和分析有关人、医疗保健数据、财务数据或仅对客户本身敏感的专有信息的PB级别的高度敏感或机密的信息。
Cloudera于2021年3月宣布发布Cloudera Data Platform（CDP）私有云（PvC）基本版本7.1.6和Cloudera Manager版本7.3.1。这些版本引入了从HDP 3到CDP私有云基础版的直接升级路径，同时添加了许多增强功能以简化从CDH 5和HDP 2的升级和迁移路径，并汇总了先前版本中的所有先前维护增强功能。
连接传统关系型数据库和Hadoop的桥梁 把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 系统 ( 如 HDFS、HBase 和 Hive) 中； 把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。
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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