通过Apache NIFI提供的可视化web界面，配置流程，消费Kafka对应Topic数据，将数据发送到MongoDB分片集群进行持久化。 3....搭建步骤 本文不介绍kafka集群，nifi集群，mongodb分片集群的搭建，官方都有相关说明文档。这里主要介绍通过Apache Nifi配置数据流转流程（从kafka到MongoDB）。...如图所示，主要分为4个流程： 1.消费kafka topic数据 -> 2.从数据中提取出入库及路由等信息 -> 3.根据属性值进行路由 -> 4.写入MongoDB 消费Kafka数据 (ConsumeKafka...下面介绍下这个组件的几个组要配置项： Kafka Brokers：配置Kafka broker集群地址 Topic Names：配置消费的主题(Topic) Group ID：设置消费者所在消费组ID...Offset Reset：设置开始消费的偏移量位置，latest表示从最近的消息开始，earliest表示从kafka留存消息的最早位置开始（该组件会自动提交消费的偏移量） ?
以上通用图的主要特征： 生产者将消息发送到队列中，每个消息仅由一个消费者读取 一旦消息被使用，该消息就会消失 多个使用者可以从队列中读取消息 发布-订阅系统 发布-订阅是传送到主题中的消息 ?...NiFi生产者 生产者实现为Kafka Producer的NiFi处理器，从卡车传感器和交通信息生成连续的实时数据提要，这些信息分别发布到两个Kafka主题中。...Storm消费者 从Kafka Cluster读取消息，并将其发送到Apache Storm拓扑中进行处理。...分区偏移量：分区消息中的唯一序列ID。 分区副本：分区的“备份”。它们从不读取或写入数据，并且可以防止数据丢失。 Kafka Brokers：责任是维护发布的数据。...消费者：通过提取数据从经纪人读取数据。他们订阅1个或更多主题。 ? 创建两个Kafka主题 最初在构建此演示时，我们验证了Zookeeper是否正在运行，因为Kafka使用Zookeeper。
重要请注意，白名单消费者组的偏移量复制仅针对正在复制的主题（根据主题白名单）。由于我们只将主题global_iot列入白名单，因此即使消费者从未列入白名单的其他主题中读取，也只会复制该主题的偏移量。...为此，我们必须继续复制消费者偏移量故障转移后从集群 B 到集群 A。...不要将这个 Kafka 客户端主题白名单与我们之前讨论的 SRM 主题白名单混淆；它们用于不同的目的。 让消费者从主题中读取一些数据，然后在屏幕上显示几行数据后按 CTRL+C。...请注意，我们使用的两个消费者组的偏移量现在被 SRM 复制： 现在让我们首先尝试在不遵循偏移转换的推荐步骤的情况下对消费者进行故障转移。...消费者故障回复的工作方式相同。在我们让消费者失败之前，我们需要将偏移量反向转换（从集群 B 到集群 A）。
PublishKafkaRecord_2_0： 从 JSON 转换为 AVRO，发送到我们的 Kafka 主题，其中包含对正确模式股票的引用及其版本1.0。...现在我们正在将数据流式传输到 Kafka 主题，我们可以在 Flink SQL 连续 SQL 应用程序、NiFi 应用程序、Spark 3 应用程序等中使用它。...所以在这种情况下，CFM NiFi 是我们的生产者，我们将拥有 CFM NiFi 和 CSA Flink SQL 作为 Kafka 消费者。...我们从使用由 NiFi 自动准备好的 Kafka 标头中引用的股票 Schema 的股票表中读取。...当我们向 Kafka 发送消息时，Nifi 通过NiFi 中的schema.name属性传递我们的 Schema 名称。
分析师、数据科学家和开发人员现在可以评估新功能，使用由 Flink 提供支持的 SQL Stream Builder 在本地开发基于 SQL 的流处理器，并在本地开发 Kafka 消费者/生产者和 Kafka...在 SMM 中创建主题 列出和过滤主题 监控主题活动、生产者和消费者 Flink 和 SQL 流生成器 Apache Flink 是一个强大的现代分布式处理引擎，能够以极低的延迟和高吞吐量处理流数据...部署新的 JDBC Sink 连接器以将数据从 Kafka 主题写入 PostgreSQL 表 无需编码。您只需要在模板中填写所需的配置 部署连接器后，您可以从 SMM UI 管理和监控它。...NiFi 连接器 无状态的 NiFi Kafka 连接器允许您使用大量现有 NiFi 处理器创建 NiFi 流，并将其作为 Kafka 连接器运行，而无需编写任何代码。...用于无状态 NiFi Kafka 连接器的 NiFi 流程 Schema Registry Schema Registry 提供了一个集中的存储库来存储和访问模式。
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。...如果您改为按Topics过滤并选择iot主题，您将能够分别看到正在写入和读取的所有生产者和消费者。由于我们还没有实现任何消费者，消费者列表应该是空的。 单击该主题以探索其详细信息。...确认 Kafka 主题中有数据，并且看起来像传感器模拟器生成的 JSON。 再次停止NiFi ExecuteProcess模拟器。...实验 4 - 使用 NiFi 调用 CDSW 模型端点并保存到 Kudu 在本实验中，您将使用 NiFi 消费包含我们在上一个实验中摄取的 IoT 数据的 Kafka 消息，调用 CDSW 模型 API...按照以下步骤从 CDSW 检索密钥并在 NiFi 中设置变量及其值。
3.5 Kafka消费者 Flink的Kafka消费者被称为FlinkKafkaConsumer08（或09Kafka 0.9.0.x等）。它提供对一个或多个Kafka主题的访问。...它还允许覆盖目标主题，以便一个生产者实例可以将数据发送到多个主题。 3.8 Kafka消费者开始位置配置 Flink Kafka Consumer允许配置如何确定Kafka分区的起始位置。...setStartFromGroupOffsets（默认行为） 从group.idKafka代理（或Zookeeper for Kafka 0.8）中的消费者组（在消费者属性中设置）提交的偏移量开始读取分区...还可以指定消费者应从每个分区开始的确切偏移量： Java Scala 上面的示例将使用者配置为从主题的分区0,1和2的指定偏移量开始myTopic。...请注意，当作业从故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时，这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时，每个Kafka分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。
3.5 Kafka消费者 Flink的Kafka消费者被称为FlinkKafkaConsumer08（或09Kafka 0.9.0.x等）。它提供对一个或多个Kafka主题的访问。...构造函数接受以下参数： 主题名称/主题名称列表 DeserializationSchema / KeyedDeserializationSchema用于反序列化来自Kafka的数据 Kafka消费者的属性...它还允许覆盖目标主题，以便一个生产者实例可以将数据发送到多个主题。 3.8 Kafka消费者开始位置配置 Flink Kafka Consumer允许配置如何确定Kafka分区的起始位置。...setStartFromGroupOffsets（默认行为） 从group.idKafka代理（或Zookeeper for Kafka 0.8）中的消费者组（在消费者属性中设置）提交的偏移量开始读取分区..._20190726191605602.png] 上面的示例将使用者配置为从主题的分区0,1和2的指定偏移量开始myTopic。
MiNiFi和NiFi有什么区别？ MiNiFi是用于从远程位置的传感器和设备上收集数据子集的代理。目的是帮助进行数据的“第一英里收集”，并获取尽可能接近其来源的数据。...NiFi完全与数据大小无关，因为文件大小与NiFi无关。 Kafka就像一个将数据存储在Kafka主题中的邮箱，等待应用程序发布和/或使用它。NiFi就像邮递员一样，将数据传递到邮箱或其他目的地。...使用NiFi将数据安全地移动到多个位置，尤其是采用多云策略时。 Kafka Connect可以回答一些问题，但是当您在移动数据时需要复杂的过滤、路由、扩充和转换时，这不是通用的解决方案。...在流使用情况下，最好的选择是使用NiFi中的记录处理器将记录发送到一个或多个Kafka主题。...我们将通过问答环节主持更多现场演示，以涵盖特定主题，例如监控NiFi流量以及如何使用NiFi自动化流量部署。实际上，我们在NiFi上有很多问题值得他们参加！
Flink提供特殊的Kafka连接器，用于从/向Kafka主题读取和写入数据。Flink Kafka Consumer集成了Flink的检查点机制，可提供一次性处理语义。...为实现这一目标，Flink并不完全依赖Kafka 的消费者组的偏移量，而是在内部跟踪和检查这些偏移。 下表为不同版本的kafka与Flink Kafka Consumer的对应关系。...Consumer将使用主题中的记录，并以一致的方式定期检查其所有Kafka偏移以及其他操作的状态。...如果启用了检查点，则Flink Kafka Consumer将在检查点完成时提交存储在检查点状态中的偏移量。...Consumer支持发现动态创建的Kafka分区，并使用一次性保证消费它们。
消费者偏移量追踪 Kafka消费者跟踪它在每个分区消费的最大偏移量，并且能够提交偏移量，以便在重新启动的时候可以从这些偏移量中恢复。...Kafka提供了在指定broker（针对该组）中将给定消费者组的所有偏移量存储为group coordinator的选项。...然后，消费者可以继续从coordinator broker处理提交或者获取偏移量。在coordinator 移动的情况下，消费者需要重新发现coordinator。...偏移调教可以由消费者实例自动或手动完成。 当组协调器收到OffsetCommitRequest时，它会将请求附加到名为__consumer_offsets的特殊的压缩的Kafka主题中。...仅在偏移主题的所有副本都接收到偏移量后，代理才会向消费者发送成功的偏移提交响应。如果偏移量在可配置的超时时间内无法复制，则偏移提交将失败，并且消费者可以在回滚后重试提交。
–by-duration ：将偏移量重置为从当前时间戳开始的持续时间偏移量。 格式：’PnDTnHnMnS’ –to-offset ：将偏移量重置为特定偏移量。...例如，要将消费者组的偏移量重置为最新的偏移量： > bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --reset-offsets...分区重新分配工具无法自动研究 Kafka 集群中的数据分布并移动分区以获得均匀的负载分布。 因此，管理员必须弄清楚应该移动哪些主题或分区。...这在扩展现有集群时通常很有用，因为将整个主题移动到新的一组broker比一次移动一个分区更容易。 当用于执行此操作时，用户应提供待移动的brokers的主题列表和新brokers的目标主题列表。...因此，例如，如果您要使用以下命令执行重新平衡，它将以不超过 50MB/s 的速度移动分区。
在第一部分中，我们将研究由 Apache NiFi 提供支持的Cloudera DataFlow如何通过轻松高效地获取、转换和移动数据来解决第一英里问题，以便我们可以轻松实现流分析用例。...在我们的用例中，流数据不包含帐户和用户详细信息，因此我们必须将流与参考数据连接起来，以生成我们需要检查每个潜在欺诈交易的所有信息。...如果欺诈分数高于某个阈值，NiFi 会立即将事务路由到通知系统订阅的 Kafka 主题，该主题将触发适当的操作。...评分的事务被写入 Kafka 主题，该主题将为在 Apache Flink 上运行的实时分析过程提供数据。...识别出的欺诈交易被写入另一个 Kafka 主题，该主题为系统提供必要的操作。 流式 SQL 作业还将欺诈检测保存到 Kudu 数据库。 来自 Kudu 数据库的仪表板提要显示欺诈摘要统计信息。
Kafka使用Scala语言编写的。Zookeeper用于维护Kafka集群的状态和元数据信息，例如主题和分区的分配信息、消费者组和消费者偏移量等。...每个主题可以有多个分区Consumer（消费者）：消费者负责从Kafka集群中的一个或多个主题消费消息，并将消息的offset（偏移量）提交回Kafka以保证消息的顺序性和一致性。...(Kafka 处理消息进行同步持久化时失败)消费者消费的时候消息丢失（Consumer从Kafka Broker端拉取数据进行消费出现异常）注意：Kafka只对已提交的消息做最大限度地持久化保证不丢失，...导致消息没有消费丢失掉。所以就需要保证不要乱提交offset就行了。在这方面Kafka消费者会跟踪每个分区的offset（偏移量），消费者每次消费消息时，都会将offset向后移动。...当一个消费者组中的消费者宕机或者不可用时，其他消费者仍然可以消费该组的分区，保证消息不丢失。
Kafka使用Scala语言编写的。 Zookeeper用于维护Kafka集群的状态和元数据信息，例如主题和分区的分配信息、消费者组和消费者偏移量等。...每个主题可以有多个分区 Consumer（消费者）：消费者负责从Kafka集群中的一个或多个主题消费消息，并将消息的offset（偏移量）提交回Kafka以保证消息的顺序性和一致性。...(Kafka 处理消息进行同步持久化时失败) 消费者消费的时候消息丢失（Consumer从Kafka Broker端拉取数据进行消费出现异常） 注意：Kafka只对已提交的消息做最大限度地持久化保证不丢失...导致消息没有消费丢失掉。 所以就需要保证不要乱提交offset就行了。在这方面Kafka消费者会跟踪每个分区的offset（偏移量），消费者每次消费消息时，都会将offset向后移动。...当一个消费者组中的消费者宕机或者不可用时，其他消费者仍然可以消费该组的分区，保证消息不丢失。
Apache Kafka 主题，并使用 Apache Flink 的 SQL控制台来处理一个简单的欺诈检测算法。...最后，我们的 NiFi 流程将是这样的： 数据缓冲 在 Kafka 集群上，我们只需点击 SMM（流消息管理器）组件中的“添加新”按钮即可创建一个新的 Kafka 主题：我已经创建了 skilltransactions...一旦我们已经创建了 NiFi 流和 Kafka 主题，就可以打开您的流并查看我们的数据进入我们的 Kafka 主题。 您还可以查看数据资源管理器图标 查看到目前为止所有摄取的数据。...可以从外部数据源或现有数据流和数据集中创建表。...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。
随后，它会将原始或已处理的数据发送到 Kafka，以供 Apache Storm、Apache Spark 或其他消费者进行进一步的处理。...NiFi，Storm 和 Kafka 天生就是相辅相成的，他们的强力合作能够实现对快速移动的大数据的实时流分析。所有的流处理都由 NiFi-Storm-Kafka 组合负责。...该层将处理数据（清理，转换和应用规范化表示），以支持业务自动化（BPM），BI（商业智能）以及各类消费者的可视化。数据摄取层还将通过 Apache NiFi 提供通知与警报（Alerts）。...他们可能会使用 IIoT 解决方案或业务线系统 UI，这包括个人移动设备（例如手机与平板电脑）上的应用程序。...您可以在 YARN 上的容器中运行 TensorFlow，以从您的图像、视频，以及文本数据中深度学习洞察，同时还可以运行 YARN-clustered Spark 的机器学习管道（由 Kafka 与 NiFi
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