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Apache NiFi:实时数据流处理的可视化利器【上进小菜猪大数据系列】

NiFi的核心概念 NiFi的核心概念包括流程、处理器、连接、流文件和组件。流程代表一个数据流处理任务,由多个处理器组成。...处理器是NiFi的基本处理单元,用于执行各种操作,如数据收集、转换、路由和存储。连接用于连接处理器,构建数据流的路径。流文件是NiFi中的数据单元,携带着数据和元数据。...NiFi的工作原理是基于流文件的传递和处理,每个流文件都会经过一系列的处理器进行操作,并按照定义的规则进行路由和转换。...强大的数据路由和转换能力:NiFi内置了丰富的处理器,可以执行各种操作,如数据过滤、转换、合并、拆分和聚合等。这些处理器可以根据定义的规则将数据流路由到不同的目的地,实现复杂的数据处理和转换逻辑。...然后,我们创建了Site-to-Site客户端并发送数据到NiFi流程。我们将数据文件读取为输入流,并使用DataPacket构建器创建数据包。最后,我们调用produce方法将数据包发送到NiFi。

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Apache Nifi的工作原理

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。 好消息,您不必从头开始构建数据流解决方案-Apache NiFi支持您!...NiFi无缝地从多个数据源中提取数据,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,它会很有优势。 如果数据准确性不高,则Nifi尤其有价值。由于它提供了多个处理器来清理和格式化数据。...在那些松耦合的服务中,数据就是 服务之间的契约 。Nifi是在这些服务之间路由数据的可靠方法。 • 物联网将大量数据带到云中。...FlowFile流文件 在NiFi中,FlowFile 是在管道处理器中移动的信息包。 ?...NiFi 写 时复制,它会在将内容复制到新位置时对其进行修改。原始信息保留在内容存储库中。 示例 考虑一个压缩FlowFile内容的处理器。原始内容保留在内容存储库中,并为压缩内容创建一个新条目。

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    PutHiveStreaming

    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。...默认情况下(false),如果在处理一个流文件时发生错误,该流文件将根据错误类型路由到“failure”或“retry”关系,处理器可以继续处理下一个流文件。...默认情况下(false),如果在处理一个流文件时发生错误,该流文件将根据错误类型路由到“failure”或“retry”关系,处理器可以继续处理下一个流文件。...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。

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    使用Apache NiFi 2.0.0构建Python处理器

    在这里,我们将讨论将 Python 纳入 NiFi 工作流的优势,并探讨 Python 处理器可以简化数据处理任务、增强灵活性和加速开发的实际用例。...NiFi 还结合了反压机制来调节数据流速并防止过载,确保即使在不同的工作负载下也能平稳高效地运行。 NiFi 被设计为支持垂直和水平扩展。...可插拔的细粒度基于角色的身份验证和授权机制确保对数据流的访问受到仔细控制,允许多个团队安全地管理和共享流的特定部分。...将 Python 脚本无缝集成到 NiFi 数据流中的能力为使用各种数据源和利用生成式 AI 的强大功能开辟了广泛的可能性。...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。

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    Apache NIFI 讲解(读完立即入门)

    NIFI提供了一个基于流的编程体验。 NIFI让我们一眼就能理解一组数据流操作,而这或许将需要数百行源代码来实现。 考虑下面的pipeline: ?...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。...数据路由解决方案的应用程序列表越来越多 物联网的兴起及其生成的数据流都强调了诸如Apache NIFI之类的工具的重要性。 微服务是新潮。在那些松耦合的服务中,数据是服务之间的契约。...NIFI是在这些服务之间路由数据的可靠方法。 物联网将大量数据带到云中。...NIFI的copies-on-write机制会在将内容复制到新位置时对其进行修改。原始信息保留在内容存储库中。 Example 比如一个压缩FlowFile内容的处理器。

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    Apache NiFi安装及简单使用

    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。...PutFTP:将 FlowFile的内容复制到远程FTP服务器。 PutSFTP:将 FlowFile的内容复制到远程SFTP服务器。...然后,该处理器允许将这些元素分割成单独的XML元素。 UnpackContent:解压缩不同类型的归档格式,如ZIP和TAR。存档中的每个文件随后作为单个FlowFile传输。...HandleHttpResponse可以在FlowFile处理完成后将响应发送回客户端。这些处理器总是被期望彼此结合使用,并允许用户在NiFi内直观地创建Web服务。

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    有关Apache NiFi的5大常见问题

    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。...当您在NIFi中收到查询时,NiFi会针对FTP服务器进行查询以获取文件,然后将文件发送回客户端。 使用NiFi,所有这些独特的请求都可以很好地扩展。...您可以轻松地在NiFi中使用不同的策略集定义多个流程组,因此您有一个专用于处理用例1的团队A的流程组,以及一个专用于用例2的团队B的流程组。考虑: NiFi确保不同的团队不应该访问其他流程组。...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。

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    0624-6.2.0-NiFi处理器介绍与实操

    假设我们想把本地磁盘的文件导入NiFi,可以输入关键字“file”,NiFi默认提供了一些处理文件的不同处理器,或者也可以输入“local”来快速缩小列表范围。...如果我们将目录名(Input Directory)设置为“/data/nifi”,注意这里配置的是绝对路径,这样NiFi就会开始采集该目录的任何数据。我们可以选择为此处理器配置多个不同的属性。...如果处理器能够成功处理数据,则将数据路由到下一个节点,否则如果处理器由于某种原因无法处理数据,则会以完全不通的方式路由到别的地方。...或者根据实际情况,也可以将2个relationships都路由到相同的地方。 2.现在我们已经添加并配置了我们的GetFile处理器并应用了配置,我们可以在处理器的左上角看到一个警告图标( ?...让我们通过设置LogAttribute处理器将成功的数据路由到 "Auto Terminated”,这样NiFi会当FlowFile处理完成后“drop”掉数据。

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    大数据NiFi(二):NiFi架构

    ​NiFi架构一、​​​​​​​NiFi核心概念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。...Connection通常和Processor的一个或者多个Relationship连接,这就允许根据处理器的不同数据处理结果来路由数据。...默认的方式是一种相当简单的机制,即存储内容数据在文件系统中。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。...此外,我们可以通过集群中任何节点的UI与NiFi集群进行交互,所做的任何更改都会复制到集群中的所有节点。​

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    大数据NiFi(十七):NiFi术语

    filename:在将数据存储到磁盘或外部服务时可以使用的可读文件名 path:在将数据存储到磁盘或外部服务时可以使用的分层结构值,以便数据不存储在单个目录中。...三、Processor 处理器是NiFi组件,用于监听传入数据、从外部来源提取数据、将数据发布到外部来源、路由,转换或从FlowFiles中提取信息。...四、Relationship 每个处理器都有零个或多个关系。这些关系指示如何对FlowFile进行处理:处理器处理完FlowFile后,它会将FlowFile路由(传输)到其中一个关系。...九、Process Group 当数据流变得复杂时,在更高,更抽象的层面上管理数据流是很有用的。NiFi允许将多个组件(如处理器)组合到一个Process group 中。...虽然NiFi提供了许多不同的机制来将数据从一个系统传输到另一个系统,但是如果将数据传输到另一个NiFi实例,远程进程组实现是最简单方法。

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    使用 CSA进行欺诈检测

    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。...在这个用例中,我们创建了一个相对简单的 NiFi 流程,它实现了上述步骤 1 到 5 的所有操作,我们将在下面更详细地描述这些操作。 在我们的用例中,我们正在处理来自外部代理的金融交易数据。...对于此示例,我们可以简单地将 ListenUDP 处理器拖放到 NiFi 画布中,并使用所需的端口对其进行配置。可以参数化处理器的配置以使流可重用。...在环境中的多个应用程序甚至 NiFi 流中的处理器之间发送和接收数据时,拥有一个存储库非常有用,在该存储库中集中管理和存储所有不同类型数据的模式。这使应用程序更容易相互通信。...NiFi 与 Schema Registry 集成,它会自动连接到它以在整个流程中需要时检索模式定义。 数据在 NiFi 流中的路径由不同处理器之间的视觉连接决定。

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    使用 Cloudera 流处理进行欺诈检测-Part 1

    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。...在这个用例中,我们创建了一个相对简单的 NiFi 流程,它实现了上述步骤 1 到 5 的所有操作,我们将在下面更详细地描述这些操作。 在我们的用例中,我们正在处理来自外部代理的金融交易数据。...对于这个例子,我们可以简单地将 ListenUDP 处理器拖放到 NiFi 画布中,并使用所需的端口对其进行配置。可以参数化处理器的配置以使流可重用。...在环境中的多个应用程序甚至 NiFi 流中的处理器之间发送和接收数据时,拥有一个存储库非常有用,在该存储库中集中管理和存储所有不同类型数据的模式。这使应用程序更容易相互通信。...NiFi 与 Schema Registry 集成,它会自动连接到它以在整个流程中需要时检索模式定义。 数据在 NiFi 流中的路径由不同处理器之间的视觉连接决定。

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    大数据NiFi(十九):实时Json日志数据导入到Hive

    ​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。...如果JsonPath计算为JSON数组或JSON对象,并且返回类型设置为"scalar",则流文件将不进行修改,并将路由到失败。...如果目标是"flowfile-content",并且JsonPath没有计算到对应的值,那么流文件将被路由到"unmatched",无需修改其内容。...(注意:当输出选择flowfile-attribute时,即使jsonpath匹配不到值,流文件也会路由到matched) 输入json如下: ​ 输出结果如下: 提取流文件json内容,作为输出流的内容

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    使用NiFi每秒处理十亿个事件

    如果NiFi负责从数百个源中提取数据,进行过滤、路由、执行复杂的转换并最终将数据传递到多个不同的目的地,则将需要额外的资源。 幸运的是,后一个问题的答案– NiFi可以扩展到我需要的程度吗?...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。...这是NiFi非常常见的用例。监视新数据,在可用时进行检索、对其进行路由决策、过滤数据、对其进行转换,最后将数据推送到其最终目的地。...这些卷在同一可用区中提供了内置的冗余。 性能 NiFi在给定时间段内可以处理的数据量在很大程度上取决于硬件,还取决于配置的数据流。对于此流程,我们决定使用几个不同大小的集群来确定将实现哪种数据速率。...要解决此问题,我们在流中添加了DuplicateFlowFile处理器,该处理器将负责为从GCS提取的每个日志文件创建25个副本。这样可以确保我们不会很快耗尽数据。 但是,这有点作弊。

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    「大数据系列」Apache NIFI:大数据处理和分发系统

    什么是Apache NiFi? 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。...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。...S2S可以轻松,高效,安全地将数据从一个NiFi实例传输到另一个实例。 NiFi客户端库可以轻松构建并捆绑到其他应用程序或设备中,以通过S2S与NiFi进行通信。...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。...这允许更多进程同时执行,从而提供更高的吞吐量。另一方面,您可以完美地将NiFi缩小到适合在边缘设备上运行,因为硬件资源有限,所需的占用空间很小。

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    大数据NiFi(二十):实时同步MySQL数据到Hive

    ​实时同步MySQL数据到Hive 案例:将mysql中新增的数据实时同步到Hive中。...,获取对应binlog操作类型,再将想要处理的数据路由到“EvaluateJsonPath”处理器,该处理器可以将json格式的binlog数据解析,通过自定义json 表达式获取json数据中的属性放入...FlowFile属性,将FlowFile通过“ReplaceText”处理器获取上游FowFile属性,动态拼接sql替换所有的FlowFile内容,将拼接好的sql组成FlowFile路由到“PutHiveQL...“insert”和“update”的数据,后期获取对应的属性将插入和更新的数据插入到Hive表中,对于“delete”的数据可以路由到其他关系中,例如需要将删除数据插入到另外的Hive表中,可以再设置个分支处理...默认false指的是如果在处理FlowFile时发生错误,则FlowFile将根据错误类型路由到“failure”或“retry”关系,处理器继续处理下一个FlowFile。

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    大数据NiFi(八):NiFi集群页面的组件工具栏介绍

    NiFi集群页面的组件工具栏介绍一、处理器(Processor)处理器是最常用的组件,因为它负责数据的流入,流出,路由和操作,有许多不同类型的处理器,将处理器拖动到画布上时,会向用户显示一个对话框,以选择要使用的处理器类型...二、数据输入端口/输出端口(Input Port/Output Port)虽说是数据流输入点/流出点,但是并不是整体数据流的起点。它是作为组与组之间的数据流连接的传入点与输出点。...三、进程组(Process Group)进程组可用于对一组组件进行逻辑分组,以便更容易理解和维护DataFlow,组相当于系统中的文件夹,作用就是使数据流的各个部分看起来更工整,思路更清晰,不至于从头到尾一条线阅读起来十分不方便...五、聚合(Funnel)可以将来自多个Connections连接的数据合并到一个Connection中。六、模板(Template)可以将若干组件组合在一起以形成更大的组,从该组创建数据流模版。...这些模板也可以导出为XML并导入到另一个NiFi实例中,从而可以共享这些组。七、标签(Label)标签用于为数据流的各个部分提供文档说明,可放置在画布空白处,写上备注信息。

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    0622-什么是Apache NiFi

    Apache NiFi 是为数据流设计,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,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。...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的概念,以及和FBP相对应内容。 ?...3.Site-to-Site通信协议 NiFi实例之间的首选通信协议是NiFi Site-to-Site(S2S)协议。S2S可以轻松,高效,安全地将数据从一个NiFi实例传输到另一个实例。...这允许更多进程同时执行,从而提供更高的吞吐。 另一方面,您可以完美地将NiFi缩小到适合在边缘设备上运行,因为硬件资源有限,所需的占用空间很小。...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

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    如何使用NiFi等构建IIoT系统

    在我们的系统中,NiFi发挥着中心作用,即从每个工厂收集数据并将其路由到多个系统和应用程序(HDFS、HBase、Kafka、S3等)。...这是一个配置文件 的示例,该文件 尾部一个文件,并通过S2S将每一行发送到远程NiFi。 对于我们的项目,我们将不使用这些手动步骤。...NiFi将从此处接收来自MiNiFi的流文件。 添加consumerMQTT处理器以订阅Mosquitto代理并订阅iot / sensors下的所有主题。...最后,添加一个远程进程组(RPG)以将使用的事件发送到NiFi。连接这三个处理器。 ? 现在,您的流程类似于以下屏幕截图。左侧的数据流将在NiFi中运行,以接收来自MiNiFi的数据。...转到NiFi网络用户界面,然后编辑updateAttribute处理器。将“版本”属性设置为2而不是1,并将流保存在新模板“ iot-minifi-raspberry-agent.v2”中。就这样!

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    大数据NiFi(六):NiFi Processors(处理器)

    NiFi Processors(处理器)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。...每个新的NiFi版本都会有新的处理器,下面将按照功能对处理器分类,介绍一些常用的处理器。...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。

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