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如何在Nifi中的每个Flowfile中迭代json？

在Nifi中，可以使用迭代器来处理每个Flowfile中的JSON数据。以下是一种常见的方法：

使用GetFile或者其他适当的处理器来获取JSON文件，并将其转换为Flowfile。
使用SplitJson处理器将Flowfile中的JSON数据拆分为单个记录。
使用EvaluateJsonPath处理器来提取每个记录中的所需字段。
使用UpdateAttribute处理器来为每个记录添加一个属性，以便在后续处理中进行标识。
使用RouteOnAttribute处理器根据属性值将记录路由到不同的处理路径。
在每个处理路径中，可以使用相应的处理器来处理JSON数据，例如使用ExtractText来提取特定字段，使用UpdateAttribute来修改字段值，使用PutFile将处理后的数据写入文件等。
如果需要将处理后的数据合并回原始的JSON格式，可以使用MergeContent处理器来合并处理后的记录。
最后，可以使用PutFile或其他适当的处理器将合并后的JSON数据写入文件或其他目标。

这种方法可以实现对每个Flowfile中的JSON数据进行迭代处理，并根据需要进行相应的操作。在实际应用中，可以根据具体需求选择适当的处理器和配置参数。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

GetFile处理器：https://cloud.tencent.com/document/product/1270/48399
SplitJson处理器：https://cloud.tencent.com/document/product/1270/48400
EvaluateJsonPath处理器：https://cloud.tencent.com/document/product/1270/48401
UpdateAttribute处理器：https://cloud.tencent.com/document/product/1270/48402
RouteOnAttribute处理器：https://cloud.tencent.com/document/product/1270/48403
ExtractText处理器：https://cloud.tencent.com/document/product/1270/48404
PutFile处理器：https://cloud.tencent.com/document/product/1270/48405
MergeContent处理器：https://cloud.tencent.com/document/product/1270/48406

相关搜索:FlowFile中的Json内容解析 Handlebars中的动态每个迭代器？在nifi中更改flowfile的名称在Nifi中，我们如何在putMongo之前使用deleteMongo (来自ConvertRecord的flowFile)如何在angular中迭代json？如何在Angular中迭代嵌套的JSON 如何在Javascript中迭代JSON对象数组？如何在Nifi (Json)中为数组中的每个元素添加键名如何在Nifi中创建无双引号的JSON属性如何在NIFI中对json响应应用条件

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0622-什么是Apache NiFi

4.FlowFile Repository 负责保存在目前活动流中FlowFile的状态，其功能实现是可插拔的。默认的方式是通过一个存储在指定磁盘分区的持久预写日志(WAL)，来实现此功能。...5.Content Repository 负责保存在目前活动流中FlowFile的实际字节内容，其功能实现是可插拔的。默认的方式是一种相当简单的机制，即存储内容数据在文件系统中。...当然NiFi也支持以集群方式部署 ? 从NiFi 1.0版本开始，NiFi采用Zero-Master集群模式。NiFi集群中的每个节点都对数据执行相同的任务，但每个节点都运行在不同的数据集上。...则NiFi中的较大类型的数据流可以达到每秒100MB或者更高的吞吐。这是因为添加到NiFi的每个物理分区和content repository会呈线性增长。...如果用户在flow中输入敏感信息（如密码），则会立即加密服务器端，即使是加密形式也不会再暴露在客户端。 3.多租户授权指定数据流的权限适用于每个组件，允许管理员用户具有细粒度的访问控制。

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0624-6.2.0-NiFi处理器介绍与实操

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2、找到keras在tensorflow下的根目录需要特别注意的是找到keras在tensorflow下的根目录而不是找到keras的根目录。...一般来说，完成tensorflow以及keras的配置后即可在tensorflow目录下的python目录中找到keras目录，以GPU为例keras在tensorflow下的根目录为C:\ProgramData...找到optimizers.py中的adam等优化器类并在后面添加自己的优化器类以本文来说，我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras中添加自己的优化器...(如adam等)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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