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:
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。
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。
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。
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。
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。
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。
简介:根据个人的一些提交代码的经历,分享一下给Apache开源项目贡献代码的小经验。以下以Apache NIFI为例说明。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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(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 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。
在之前的官方文档Apache NiFi Overview一章我们有看到:对于任何基于组件的系统,涉及依赖的问题时常发生。NiFi通过提供自定义类加载器来解决这个问题,确保每个扩展包都暴露在一组非常有限的依赖中。因此,构建扩展包的时候不必担心它们是否可能与另一个扩展包冲突。这些扩展包的概念称为“NiFi Archives”,在Developer’s Guide中有更详细的讨论。
整个脚本分为三部分,第一部分是确定NIFI各个路径 目录的确定,设置环境变量,第二部分是方法区。第三部分是脚本逻辑代码的入口,粗略的根据不同的参数去执行不同的方法。以下脚本有详细注释:
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。
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。
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。
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:
当时只是大概的讲了启动了Jetty,接下来我们就深入了解一下JettyServer里面都干了些什么。从NIFI.java可以看出,使用反射构造JettyServer,传入两个参数,一个是properties,一个是narBundles。而后调用了start()
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。
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。
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。
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。
前面写了flink的文章,其实流处理不止有flink、storm、spark streaming,说实话这些其实都是比较传统的流处理框架。今天介绍一个大家不一定用得很多,但是却很有特点的东西,NiFi NiFi的来源 Apache NiFi项目,它是一种实时数据流处理 系统,在去年由美国安全局(NSA)开源并进入Apache社区,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
现在我们要自定义一个Processor,假设它叫MyProcessor.java,那么这个Java文件写在哪里呢?
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。
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:
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。
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。
许多第一次接触使用NIFI的同学在同步关系型数据库的某一张表的时候,可能会拖拽出类似于下面的一个流程。
本文简单的讨论一下Apache NIFI项目结构的类资源隔离机制,适合接触过源码的同学阅读。
我:“8核的。。。。就算这台服务器只跑了NIFI,那么NIFI的线程池数最多也就配置到32,刨去NIFI的主线程、守护线程不计,最多同一时刻也就一共16个线程在CPU里,并发开到100有啥意义?而且它开到100了,其他组件很容易拿不到资源的啊”
RunNiFi类是由 nifi.sh脚本执行java命令指定的主类,RunNiFi类主要是干一些 查找文件,接受脚本指令,启动停止NIFI进程(主类 org.apache.nifi.NiFi),自动重启NIFI,发送NIFI通知等等操作;关于代码的详细解读都在注释当中,可以从 main方法下自行跟踪阅读(自己跟着源码逻辑读更好):
该处理器通过创建metrics(http)端点来报告Prometheus格式的指标数据,该端点可用于应用程序的外部监控。ReportingTask报告一组关于JVM(可选)和NiFi实例的指标数据。
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。
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
前言:Apache NIFI是自带用户验证、权限验证模块的,对用户和权限的模块都有详细的设计和划分。但默认配置下我们使用的是NIFI的HTTP服务,HTTP模式下,NIFI是不启用用户管理和权限管理模块的。
NIFI的核心理念是,即使在非常大的规模下,也必须保证交付。这是通过有效地使用Write-Ahead Log和content repository来实现的。它们一起被设计成具备允许非常高的事务速率、有效的负载分布、写时复制和发挥传统磁盘读/写的优势。
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。
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。
Apache NiFi可以基于Linux和Window安装,这里建议基于Linux安装。安装NiFi的节点需要安装JDK8,NiFi0.x版本需要JDK7。NiFi安装可以单节点安装,也可以分布式安装。我们这里安装NiFi的1.13版本,需要JDK8。
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
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