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。
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。
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：
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。
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。
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：
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。
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。
我们很高兴地宣布在 Cloudera 数据平台 (CDP) 中全面推出 Apache Iceberg。Iceberg 是 100% 开放的表格格式，由Apache Software Foundation开发，帮助用户避免供应商锁定。今天的一般可用性公告涵盖了在 Cloudera 数据平台 (CDP) 中的关键数据服务中运行的 Iceberg，包括Cloudera 数据仓库 ( CDW )、Cloudera 数据工程 ( CDE ) 和 Cloudera 机器学习 ( CML )）。这些工具使分析师和数据科学家能够通过他们选择的工具和分析引擎轻松地就相同的数据进行协作。作为 CDP 的一部分，公司无需付出任何努力即可获得 Iceberg 的好处。不再有锁定、不必要的数据转换或跨工具和云的数据移动，只是为了从数据中提取洞察力。
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。
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
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。
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。
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。
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：
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》。
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。
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
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。
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
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
JSON Web Tokens为众多Web应用程序和框架提供了灵活的身份验证和授权标准。RFC 7519概述了JWT的基本要素，枚举了符合公共声明属性的所需编码，格式和已注册的声明属性名称(payload里属性称为声明)。RFC 7515中的JSON Web签名和RFC 7518中的JSON Web算法描述了JWT的支持标准，其他的比如OAuth 2.0框架的安全标准构建在这些支持标准上，就可以在各种服务中启用授权。
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。
Apache Kudu is an open source distributed data storage engine that makes fast analytics on fast and changing data easy.
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。
这是一个正在进行的工作; 请参与进来，一切都是开源的。Milind和我正在开发一个项目来构建一些对团队有用的东西来分析他们的流程，当前的集群状态，启动和停止流程，并拥有一个丰富的单一仪表板。
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。
Apache NiFi是什么？NiFi官网给出如下解释：“一个易用、强大、可靠的数据处理与分发系统”。通俗的来说，即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，其为数据流设计，它支持高度可配置的指示图的数据路由、转换和系统中介逻辑。 为了对NiFi能够表述的更为清楚，下面通过NiFi的架构来做简要介绍，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。
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。
回顾2020年，Apache NIFI一共发布了7个版本1.12.1、1.12.0、1.11.4、1.11.3、1.11.2、1.11.1、1.11.0。版本发布之频繁前所未有，可以看出NIFI的开源社区贡献力量壮大了许多，同时也更加期待NIFI未来能够给我们带来更多的惊喜。
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
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。
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。
系统正在积极处理的FlowFiles保存在JVM内存中的Hash Map中。这使它们的处理效率非常高，但是由于多种原因，例如断电，内核崩溃，系统升级和维护周期，因此需要一种辅助机制来在整个进程重新启动中提供数据的持久性。FlowFile存储库是系统中当前存在的每个FlowFiles的元数据的Write-Ahead Log（或数据记录）。该FlowFile元数据包括与FlowFile相关联的所有attributes，指向FlowFile实际内容的指针（该内容存在于内容存储库中）以及FlowFile的状态，例如FlowFile所属的Connection/Queue。预写日志为NiFi提供了处理重启和意外系统故障所需的弹性。
在本实验中，您将运行一个简单的 Python 脚本来模拟来自一些假设的机器的 IoT 传感器数据，并将数据发送到 MQTT 代理 ( mosquitto )。MQTT 代理扮演网关的角色，通过“mqtt”协议连接到许多不同类型的传感器。您的集群附带模拟脚本发布到的嵌入式 MQTT 代理。为方便起见，我们将使用 NiFi 来运行脚本而不是 Shell 命令。
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 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。
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。
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
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