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。
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。
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。
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。
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。
实时数据流为企业提供了激动人心的新机会,以改变其运营方式,利用实时洞察力来推动更好的决策制定并提高运营效率。
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。
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。
注意:以上需要在NiFi集群中的每个节点上创建“/root/test/logdata”文件,“logdata”是文件,而非目录。
当客户希望在生产环境中使用NiFi时,这些通常是第一个提出的问题。他们想知道他们将需要多少硬件,以及NiFi是否可以容纳其数据速率。
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
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
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。
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。
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:
这是疯狂的水流。就像您的应用程序处理疯狂的数据流一样。如果您独自完成所有工作,那么很难将数据从一个存储路由到另一个存储,应用验证规则并解决数据治理,大数据生态系统中的可靠性问题。
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》。本文会首先对NiFi的使用做一下简单的介绍,然后对处理器(Processor)进行详细介绍。
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
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。
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可以处理各种各样的数据源和不同格式的数据。你可以从一个源中获取数据,对其进行转换,然后将其推送到另一个目标存储地。
在本次实验中,您将使用 Streams Replication Manager (SRM) 跨集群复制 Kafka 主题。
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。
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
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。
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
Flink内置了一些基本数据源和接收器,并且始终可用。该预定义的数据源包括文件,目录和插socket,并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
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。
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。
在这个博客系列的第1部分之后,Apache Kafka的Spring——第1部分:错误处理、消息转换和事务支持,在这里的第2部分中,我们将关注另一个增强开发者在Kafka上构建流应用程序时体验的项目:Spring Cloud Stream。
在这篇文章中,将演示如何将 Kafka Connect 集成到 Cloudera 数据平台 (CDP) 中,从而允许用户在 Streams Messaging Manager 中管理和监控他们的连接器,同时还涉及安全功能,例如基于角色的访问控制和敏感信息处理。如果您是将数据移入或移出 Kafka 的开发人员、管理员或安全专家,那么这篇文章适合您。但在我介绍细节之前,让我们先从基础开始。
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。
各位老师大家上午好,我们组的题目是智能网联汽车大数据基础平台的构建。我们的指导企业是西部智联。我们的汇报将从这五个方面进行展开,第一个方面是项目背景与需求分析。
在组件工具栏下的NiFi屏幕顶部附近有一个条形,称为状态栏。它包含一些关于NiFi当前健康状况的重要统计数据:活动线程的数量可以指示NiFi当前的工作状态,排队统计数据表示当前在整个流程中排队的FlowFile数量以及这些FlowFiles的总大小。
我们要存储1000万个用户详细信息和500万个电影详细信息。我们正在寻找一个高度可用的数据库。我们可以协调用户详细信息和电影详细信息的一致性。存储此类大数据的最佳选择是Cassandra。
现在让我们为我们的主题运行一个生成器(producer),然后向主题中发送一些数据!
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
本文通过Groovy,Jython,Javascript(Nashorn)和JRuby中的代码示例,介绍了有关如何使用Apache NiFi处理器ExecuteScript完成某些任务的各种方法。本文中的内容包括:
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。
CDP Public Cloud现在可以在Google Cloud上使用。对Google Cloud的额外支持使Cloudera能够兑现其在全球范围内提供其企业数据平台的承诺。CDP公共云已在Amazon Web Services和Microsoft Azure上提供。通过添加Google Cloud,我们实现了提供混合和多云架构的愿景,无论如何部署平台,都能满足客户的分析需求。
列名转换是ETL过程中常常遇到的场景。例如来源表user的主键id,要求写入目标表user的uid字段内,那么就需要列名转换.
在本次实验中,您将在 Cloudera SQL Stream Builder使用 SQL 语言查询和操作数据流。SQL Stream Builder 是一项功能强大的服务,使您无需编写 Java/Scala 代码即可创建 Flink 作业。
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。
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。
Python 的 logging 库是一个灵活且强大的日志记录工具,用于在应用程序中捕获、记录和处理日志信息。它提供了一种配置日志记录的方式,可以满足不同需求的应用程序。
Kafka是一个现在听到很多的话......许多领先的数字公司似乎也在使用它。但究竟是什么呢?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云