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。
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 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。
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。
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:
本文为用户使用Apache NiFi最新版本来监听SMTP邮件,并以编程方式做出反应以及捕捉数据提供了指导。 首先就可以注意到Apache NiFi 1.0.0应用了很棒的新界面,更加清晰也更加方便使
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
1. 架构和设计思想:NiFi是基于流处理的架构设计,它通过将数据流从源头到目的地的整个过程建模为数据流,实现数据的可靠传输、数据转换和数据处理。而DataX是基于批处理的架构设计,它通过将数据源和目的地分别定义为Reader和Writer,通过数据抽取、数据转换和数据加载三个步骤完成数据集成。
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
我们在前面介绍过Edge2AI自动驾驶汽车的解决方案,参见《Edge2AI自动驾驶汽车:在小型智能汽车上收集数据并准备数据管道》,《Edge2AI自动驾驶汽车:构建Edge到AI数据管道》,《Edge2AI自动驾驶汽车:训练模型并将其部署到边缘》。在这里我们从实操教程的角度来看如何一步一步的构建Edge2AI自动驾驶汽车的应用,这个教程也是分成了三个部分,今天的内容是总体介绍这个教程。
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。
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。
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置,开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念,如行、列和模式。
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
以上案例需要用到的处理器有:“CaptureChangeMySQL”、“RouteOnAttribute”、“EvaluateJsonPath”、“ReplaceText”、“PutHiveQL”。
https://docs.cloudera.com/cdp-private-cloud-base/7.1.6/manager-release-notes/topics/cm-release-notes-731.html
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。
从流数据中获取洞察力的最大挑战之一是如何确保快速、安全的传输,同时仍然拥有明确的控制权。Cloudera DataFlow(CDF)提供了一种解决方案,可从边缘抓取数据并将其连接到云,并且在数据管道的每个点都具有可见性。我们的目标是展示使用Cloudera技术构建自动驾驶汽车应用程序的过程。
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。
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。
令人惊讶的是,Hadoop在短短一年的时间里被重新定义。让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分,以及它们各自具有的意义。 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是,它不再是原来的Hadoop。 这
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。
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
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
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
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
训练深度神经网络的最大挑战之一在于为训练而收集的数据的质量和数量。在之前的文章中,我们重点介绍了如何从微型自动驾驶汽车中收集数据,以及如何使用Cloudera DataFlow(CDF)和Cloudera Edge Manager(CEM)从源将数据传输到HDFS。当收集到足够数量的数据时,可以训练一个“克隆”人的驾驶行为的模型。该模型大致基于实现行为克隆的NVIDIA自动驾驶汽车模型架构。在本文中,我们将回顾行为克隆的构建方式以及如何将其部署到我们的汽车中。我们还将重点介绍Cloudera的工具如何使我们能够充分利用我们的数据和模型。
Flume作为Apache顶级项目,在数据集成、日志收集、流式数据传输等领域的重要地位。本文将深入探讨Flume的数据采集系统设计、配置实战,以及面试必备知识点与常见问题解析,助你在面试中展现出扎实的Flume技术功底。
Cloudera发布的Cloudera的数据平台(CDP)私有云基础版为用户提供了下一代混合云架构。这篇博文概述了设计和部署包含硬件和操作系统配置的集群的最佳实践,以及有关网络和安全以及与现有企业基础架构集成的指南。
ranger大数据领域的一个集中式安全管理框架,它可以对诸如hdfs、hive、kafka、storm等组件进行细粒度的权限控制。本文将介绍部署过程
八月再见,九月你好,今天是九月一日,新学年开始,Cloudera正式发布CDP Base 7.1.8和Cloudera Manager 7.7.1。这个版本引入了诸多新功能,比如通过EC提升Ozone的存储效率,Cloudera Manager的HA,多NameNode支持,全面支持Impala4.0,Hive性能提升,HDFS/Schema Registry血缘功能的增强,改进Ranger RMS,以及实时平台的全面增强。 1.平台支持增强 1.新的操作系统支持 CDP Private Cloud Ba
分析用例几乎只使用查询表中列的子集,并且通常在广泛的行上聚合值。面向列的数据极大地加速了这种访问模式。操作用例更有可能访问一行中的大部分或所有列,并且可能更适合由面向行的存储提供服务。Kudu 选择了面向列的存储格式,因为它主要针对分析用例。
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。
当您将 Kudu 数据从 CDH 迁移到 CDP 时,您必须使用 Kudu 备份工具来备份和恢复您的 Kudu 数据。
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。
我们在Cloudera的流分析系列中介绍了《Cloudera中的流分析概览》、《SQL Stream Builder的概览》和《CSA的部署方案》,今天我们来进行下一个章节:CSA的安装部署。
Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架, 并解决授权和审计。它可以对Hadoop生态的组件如HDFS、Yarn、Hive、Hbase等进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台,管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问权限。Ranger优点:
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。
进入源码目录:cd ranger,修改该目录下的pom文件,主要修改两个地方,第一是将仓库相关配置都给注释掉:
Cloudera Data Platform (CDP)通过合并来自Cloudera Enterprise Data Hub (CDH)和Hortonworks Data Platform (HDP)这两个传统平台的技术,为客户带来了许多改进。CDP 包括新功能以及一些先前存在的安全和治理功能的替代方案。CDH 用户的一项重大变化是将 Sentry 替换为 Ranger 以进行授权和访问控制。
八月再见,九月你好,今天是九月八日,新学年开始,Cloudera正式发布CDP Base 7.1.9和Cloudera Manager 7.11.3。此版本首次在CDP PvC Base上引入强大的Open Data Lakehouse分析功能,同时它和CDP Base 7.1.7一样,也是一个长期支持版本(long-term release, LTS),EOS的时间为2027年九月。
本篇简单介绍一下业界流行的大数据权限管理框架Apache Sentry和Ranger。
导读: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 十大开
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》。
首先我们从实时生成的日志文件通过flume采集到kafka中。log日志的格式是app-yyyy-mm-dd.log
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。
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
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。
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