一、前言 前几天在Python星耀群【维哥】问了一个Python自动化办公处理的问题，一起来看看吧，将一份Excel文件按照指定列拆分成多个文件。...如下表所示，分别是日期和绩效得分，如： 其中日期列分别是1月到8月份，现在他有个需求，需要统计每一个月的绩效情况，那么该怎么实现呢？...代码运行之后，可以得到预期的效果，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公Excel拆分处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...往期精彩文章推荐： if a and b and c and d：这种代码有优雅的写法吗？ Pycharm和Python到底啥关系？
NiFI介绍 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 NiFi（NiagaraFiles）是为了实现系统间数据流的自动化而构建的...win NiFI安装 1、下载安装包 地址：http://mirror.bit.edu.cn/apache/nifi/ 我下载的是nifi-1.10.0-bin.zip，文件好大，有1.2G。...漏斗是一个NiFi组件，用于将来自多个连接的数据组合成单个连接。...GetFTP：通过FTP将远程文件的内容下载到NiFi中。 GetSFTP：通过SFTP将远程文件的内容下载到NiFi中。...每当一个新的文件进入HDFS，它被复制到NiFi中。该处理器仅在主节点上运行，如果在群集中运行。为了从HDFS中复制数据并保持原样，或者从集群中的多个节点流出数据，请参阅ListHDFS处理器。
一、数据提取GetFile：将文件内容从本地磁盘（或网络连接的磁盘）流式传输到NiFi,然后删除原始文件。...此处理器应将文件从一个位置移动到另一个位置,而不是用于复制数据。GetHDFS：监视HDFS中用户指定的目录。每当新文件进入HDFS时,它将被复制到NiFi并从HDFS中删除。...例如,可以配置处理器将FlowFile拆分为多个FlowFile,每个FlowFile只有一行。SplitJson：将JSON对象拆分成多个FlowFile。...三、数据出口/发送数据PutFile：将FlowFile的内容写入指定的目录。...PutKafka：将FlowFile的内容作为消息发送到Apache Kafka,可以将FlowFile中整个内容作为一个消息也可以指定分隔符将其封装为多个消息发送。
有没有想过Apache NiFi 有多快？ 有没有想过NiFi的扩展能力如何？ 单个NiFi集群每天可以处理数万亿个事件和PB级数据，并具有完整的数据来源和血缘。这是如何做到的。...NiFi将监视此存储区[处理器1]。 当数据进入存储桶时，如果文件名包含“ nifi-app”，则NiFi将拉取数据。 [处理器2、3] 数据可以压缩也可以不压缩。...当我们查看状态历史记录时，精明的读者可能会注意到随着时间的流逝，记录读取数的急剧变化。最好用数据的变化来解释。在处理几乎没有错误的文件时，每秒可以看到大量记录。...当处理包含堆栈跟踪（更大且需要更多处理）的消息时，我们发现每秒的记录数较少。通过将这些统计数据与“书面记录”的统计数据进行比较，也可以证明这一点： ?...为了探索NiFi的扩展能力，我们尝试使用不同大小的虚拟机创建大型集群。在所有情况下，我们都使用具有15 GB RAM的VM。
在第二部分中，我将说明使用模式的Apache NiFi的关键概念。此后的黑匣子模型将不再是您的黑匣子。 Apache NiFi拆箱 启动NiFi时，您会进入其Web界面。...当前使用的所有FlowFiles的属性以及对其内容的引用都存储在FlowFile 存储库中。 在流水线的每个步骤中，在对流文件进行修改之前，首先将其记录在流文件存储库中的预写日志中 。...这种抽象非常方便，因为它使管道构建器免受并发编程和错误处理机制的实现所固有的困难。 处理器公开具有多个配置设置的接口，以微调其行为。 ?...放大NiFi处理器以进行记录验证 -管道构建器指定了高级配置选项，黑框隐藏了实现细节。 这些处理器的属性是NiFi与您的应用程序需求之间的最后联系。...细节在于魔鬼，管道建设者会花费大部分时间来微调这些属性以匹配预期的行为。 扩展 对于每个处理器，您可以指定要同时运行的并发任务数。这样，流控制器将更多资源分配给该处理器，从而提高其吞吐量。
NiFi 支持构建自定义处理器和扩展，使用户能够根据自己的特定需求定制平台。 凭借多租户用户体验，NiFi 确保多个用户可以同时与系统交互，每个用户都有自己的一组访问权限。...另一方面，结构化文件类型通常可以使用 NiFi 的内置处理器进行处理，而无需自定义 Python 代码。...方法接收包含关于处理器执行环境的信息的上下文对象和包含将处理的数据的流文件对象。...定义输出属性，将生成的响应转换为 JSON 格式。...ChunkDocument：此处理器将大型文档分解为较小的块，使其适合于处理和存储，尤其是在可能应用大小限制的矢量数据库中。
描述 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。...success 一个包含Avro记录的流文件，在该记录成功传输到Hive后路由到这个关系。 failure 如果无法将Avro记录传输到Hive，则包含路由到此关系的Avro记录的流文件。...写属性 Name Description hivestreaming.record.count 此属性写入路由到“成功”和“失败”关系的流文件，并包含分别写入成功和未成功的传入流文件中的记录数。...通过 thrift nifi连hive的问题有点复杂,Apache版NIFI对应的Apache版hive，HDP版NIFI对应的HDP版hive。
1 前言 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”。...• FlowFile Repository：FlowFile库的作用是NiFi跟踪记录当前在流中处于活动状态的给定流文件的状态，其实现是可插拔的，默认的方法是位于指定磁盘分区上的一个持久的写前日志。...Flow Controller扮演者文件交流的处理器角色，维持着多个处理器的连接并管理各个Processer，Processer则是实际处理单元。...和L共同执行（*代表字段的值都有效；?代表对于指定的字段不指定值；L代表长整形）。如：“0 0 13 * * ?”代表想要在每天下午1点进行调度执行。因此根据我们的需求进行参数的调度配置。...那么我们将开始和停止两个命令Rest API的放在脚本中执行即可。
数据流可以把多个大型分布式系统串边在一起，这些系统可以是松散地，甚至设计之初就没考虑未来集成。 合规与安全 法律法规的变更，规章制度的变动，以及政策调整，业务条款的变更。...多个存储路径可以被指定，因此可以将不同的物理路径进行结合，从而避免达到单个物理分区的存储上限。...如下图所示为一个数据流的数据跟踪记录。 4.记录/恢复细粒度的历史数据 NiFi的content repository被设计成历史滚动缓冲区的角色。...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。这意味着每个NiFi集群都能够处理一个或多个组织的要求。...NiFi项目自身提供了200多个数据处理器（Data Processors），这其中包括了数据的编码、加密、压缩、转换、从数据流创建Hadoop的序列文件、同AWS交互、发送消息到Kafka、从Twitter
log:这是对处理器的ComponentLog的引用。使用它可以将消息记录到NiFi，例如log.info('Hello world！')...此方法返回要处理的下一个具有最高优先级的FlowFile。如果没有FlowFile要处理，则该方法将返回null。...各种NiFi处理器假定传入的流文件具有特定的模式/格式(或根据诸如mime.type类型或者以其他方式推断)。...然后，这些处理器可以基于文件确实具有该格式的假设对内容进行操作(如果没有，则通常会转移到"failure"关系)。处理器也可以以指定的格式输出流文件，具体的可以参考NIFI文档。...注意：对于大型流文件，这不是最佳方法；您应该只读取所需的数据，并进行适当的处理。
可以指定多个文件系统存储位置，以便获得不同的物理分区以减少任何单个卷上的争用。 来源库 Provenance Repository是存储所有起源事件数据的地方。...具有背压和压力释放的数据缓冲 NiFi支持缓冲所有排队数据，以及在这些队列达到指定限制时提供背压或在数据达到指定年龄（其值已经消失）时使数据老化的能力。...恢复/记录细粒度历史记录的滚动缓冲区 NiFi的内容存储库旨在充当历史的滚动缓冲区。数据仅在内容存储库老化或需要空间时才会被删除。...多租户授权 给定数据流的权限级别适用于每个组件，允许管理员用户具有细粒度的访问控制级别。这意味着每个NiFi集群都能够满足一个或多个组织的要求。...放大和缩小 NiFi还可以非常灵活地扩展和缩小。从NiFi框架的角度来看，在增加吞吐量方面，可以在配置时增加Scheduling选项卡下处理器上的并发任务数。
数据采集由NiFi中任务流采集外部数据源，并将数据写入指定端口。流式处理由Spark Streaming从NiFi中指定端口读取数据并进行相关的数据转换，然后写入kafka。...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，支持从多种数据源动态拉取数据，由NSA开源，是Apache顶级项目之一，详情见：https://nifi.apache.org/。...在NiFi中，会根据不同数据源创建对应的模板，然后由模板部署任务流，任务流会采集数据源的数据，然后写入指定端口。...针对不同数据源，数据采集方式不一样，例如数据库类型的数据源需要采用记录水位、增量拉取的方式进行采集。...5.启动服务 ssc.start(); ssc.awaitTermination(); 5.总结 本方案采用NiFi进行采集数据，然后经过Spark Streaming流式处理引擎，将采集的数据进行指定的转换
完成检查点后，旧的“快照”文件将被删除，“.partial”文件将重命名为“snapshot”。 系统检查点之间的时间间隔可在nifi.properties'文件。默认值为两分钟间隔。...nifi.flowfile.repository.implementation=org.apache.nifi.controller.repository.WriteAheadFlowFileRepository...nifi.flowfile.repository.wal.implementation=org.apache.nifi.wali.SequentialAccessWriteAheadLog nifi.flowfile.repository.directory...更新FlowFile存储库(即预写FlowFile变化日志) 最底层的方法是WriteAheadRepository的update /** * 使用指定的记录更新存储库。...集合不得包含具有相同ID的多个记录 * * @param records the records to update * @param forceSync 指定存储库是否强制将缓冲区里的数据刷新到磁盘
但人工智能在减少金融欺诈方面具有巨大潜力。人工智能应用程序具有检测和防止欺诈的巨大潜力。 因此，我们将开始一系列文章讨论这一点以及我们如何使用 Cloudera 机制来实施整个信用卡欺诈检测解决方案。...但首先，让我们从实现它的简单方法开始： 把事情简单化 在这个 MVP 上，让我们首先使用 Apache NiFi 从公共 API 摄取和转换模拟数据，将该数据转换为我们的欺诈检测算法预期格式的数据，将该数据放入...CDP 公共云（大家在CDP Base中也一样进行）： Data Hub：7.2.14 -使用 Apache NiFi、Apache NiFi Registry 的轻型流量管理 Data Hub：...更新记录处理器 PublishKafka2RecordCDP处理器 （重要的是要注意必须根据 Kafka 集群端点填充的 Kafka 代理变量。）...从开发到生产 使用此架构，您可能会在黑色星期五或类似的大型活动中遇到一些问题。为此，您需要以高性能和可扩展性摄取所有流数据；换句话说……Kubernetes 中的 NiFi。
NIFI使得pipeline构建器免受并发复杂性的影响。 可靠 NIFI的设计实现具有扎实的理论基础。...NIFI无缝地从多个数据源提取数据，并提供了处理数据中不同模式的机制。因此，当数据种类繁多时，它就非常适用了。 如果数据准确性不高，则NIFI尤其有价值。NIFI提供了多个处理器来清理和格式化数据。...但是，如果你必须使用NIFI，则可能需要更多地了解其工作原理。 在第二部分中，我将说明Apache NIFI的关键概念。 剖析Apache NIFI 启动NIFI时，你会进入其Web界面。...在pipeline的每个步骤中，在对流文件进行修改之前，首先将其以预写日志的方式(write-ahead log)记录在FlowFile Repository中。...Scaling 对于每个处理器，你可以指定要同时运行的并发任务数。这样，流控制器将更多资源分配给该处理器，从而提高其吞吐量。处理器共享线程。
序列化的令牌结构使用句点(.)字符分隔这三个元素。header和payload元素包含一个或多个属性的JSON对象，signature元素包含了header和payload元素的二进制签名。...简介 Apache NiFi从0.4.0版本起就开始利用JSON Web Tokens来提供持久的用户界面访问。...NIFI最初的JWT实现 NiFi 1.14.0和更早版本的JSON Web令牌实现包括以下特性: 基于JJWT库 使用随机UUID为每个经过身份验证的用户生成对称密钥 在位于文件系统上的H2数据库中存储对称密钥...一个新的配置类将支持的组件连接在一起，各个元素使用私有变量来指定各个方面，比如键大小和处理算法。虽然一些属性可以作为NiFi应用程序属性公开，但内部默认值为所有部署提供了高级别的安全性。...秘钥存储的对比 最初的NiFi JWT实现将生成的对称密钥存储在位于文件系统上的H2数据库中。数据库表为每个用户建立一条记录，这条记录将生成的UUID与用户标识符关联起来。
Cloudera 在为流处理提供综合解决方案方面有着良好的记录。...在接下来的部分中，我们将更详细地探讨这些工具。 Apache Kafka和 SMM Kafka 是一种分布式可扩展服务，可在应用程序之间实现高效、快速的数据流传输。...例如，可以连续处理来自 Kafka 主题的数据，将这些数据与 Apache HBase 中的查找表连接起来，以实时丰富流数据。...视图将为 order_status 的每个不同值保留最新的数据记录 定义 MV 时，您可以选择要添加到其中的列，还可以指定静态和动态过滤器 示例展示了从外部应用程序（以 Jupyter Notebook...Flink Dashboard 显示 Flink 作业图和指标计数器 Kafka Connect Kafka Connect 是一种分布式服务，可以非常轻松地将大型数据集移入和移出 Kafka。
实时Json日志数据导入到Hive 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。...六、配置“ConvertRecord”处理器 “ConvertRecord”根据配置的“记录读取器”和“记录写出控制器”来将记录从一种数据格式转换为另一种数据格式。...Record Writer （记录写出） 指定写出数据的Controller Service。...Include Zero Record FlowFiles（没有记录的FlowFiles） true ▪true ▪false 在转换传入的流文件时，如果转换没有产生数据，则此属性指定是否将流文件发送到相应的关系
Drill专为嵌套数据的低延迟分析设计，它有一个明确的设计目标，灵活的扩展到10000台服务器来处理查询记录数据，并支持兆级别的数据记录。...嵌套的数据可以从各种数据源获得的（如HDFS，HBase，Amazon S3，和Blobs）和多种格式（包括JSON，Avro，和buffers），你不需要在读取时指定一个模式（“读时模式”）。...NiFi Apache NiFi 0.2.0 发布了，该项目目前还处于 Apache 基金会的孵化阶段。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。...Apache NiFi是由美国过国家安全局(NSA)贡献给Apache基金会的开源项目，其设计目标是自动化系统间的数据流。基于其工作流式的编程理念，NiFi非常易于使用，强大，可靠及高可配置。...另外，NiFi使用基于组件的扩展模型以为复杂的数据流快速增加功能，开箱即用的组件中处理文件系统的包括FTP，SFTP及HTTP等，同样也支持HDFS。
在解压的目录下，找到conf目录，编辑bootstrap.conf文件，修改NIFI的内存配置，默认的值比较小，比如这里我改成启动2g，最大10g java.arg.2=-Xms2g java.arg.3...简单说一下GenerateTableFetch这个组件，它的作用就是根据指定的表和表字段(通常是一个增量字段)，生成一批SQL语句，这些SQL是分页的(或者说分片的)，这样一张有很多数据的一张表，我们就可以通过多个...这里我们要注意一点就是，每个组件的所有RelationShip都应该有所指向(下面会提到将一个组件连接到另一个组件，组件中间会有一个Connection的东西，这个Connection会包含一个或多个RelationShip...7.配置ExecuteSQLRecord组件 简单说一下ExecuteSQLRecord组件，执行上游传输过来的SQL语句，然后将查询结果以指定的数据格式输出到下游。...，然后将数据insert/update/delete到指定的数据库表。
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