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。...【注意】：虽然公钥有过期时间(默认一小时)，会被定时清理，但是这个过期时间会在生成Token时被Token中的过期时间覆盖，比如生成的token默认过期时间12小时，则公钥的过期时间也会更新成12小时。...过了40分钟后，此时公钥过期时间还剩下20分钟，然后用户张三登陆了NiFi，NIFI程序验证通过了张三的用户名和密码后，要生成并返回JWT，假定生成的Token的过期时间是12小时，其中在生成signature...同理公钥存储的过期清理的定时任务，JWT ID也有定时任务进行过期清理，这里不赘述。...NiFi内容查看器等特性需要实现自定义的一次性密码身份验证策略，当浏览器试图加载高级用户界面扩展的资源时，也会导致访问问题。
什么是内容存储库存档？ nifi.properties文件中有三个属性涉及 NiFi 内容存储库中内容的存档。...当存档"内容声明(content claim)"时，该声明将移动到同一磁盘分区的存档子目录中。这样，存档操作不会影响 NiFi 的内容存储库性能。...配置的max retention period会告诉NiFi从内容存档目录清除存档的“内容声明”之前，应保留多长时间。...无论哪个最大值出现，都会触发清除已归档的内容声明。 什么是内容声明？ 在整篇文章中，我都提到了“内容声明”。 了解内容声明将有助于您了解磁盘使用情况。 NiFi将内容存储在声明中的内容存储库中。...非激活态的流文件将执行存档.这意味着报告的数据流中所有FlowFiles的累积大小可能永远不会与内容存储库中的实际磁盘使用情况匹配。 在 NiFi 调优时，必须始终考虑预期的数据。
为此，我们通过故意错误配置某些处理器，使生成日志的NiFi实例不断出错。这导致约20-30％的日志消息为警告或错误并包含堆栈跟踪。平均消息大小约为250字节。...因此，我们将单个1 TB的卷用于内容存储库，以确保最佳性能（写入速度为400 MB /秒，读取速度为1,200 MB /秒）。...内容存储库是1 TB持久性SSD（写入400 MB /秒，读取1200 MB /秒）。 可扩展性 尽管了解系统的性能特征很重要，但是在某个点上，数据速率太高，单个节点无法跟上。...我们还使用了比以前的试用版更小的磁盘，内容存储库使用130 GB的卷，FlowFile存储库使用10 GB的卷，而Provenance存储库使用20 GB的卷。...考虑到节点的核心数为1/3，而内容存储库提供的吞吐量约为32核系统中的吞吐量的1/4，这是非常合理的。这表明NiFi实际上在垂直缩放时也确实线性缩放。
基于消息的实际内容，将设备终端发送的数据建模为适当的域表示（Domain representation）。所发送的数据还包括消息周围的元数据（Metadata）。...这些不断发展的设备、元数据、协议、数据格式，以及类型的理想工具即是 Apache NiFi。Apache NiFi 提供了获取不断变化的文件格式、大小、数据类型以及模式的灵活性。...从设备层发送的数据将由时间序列数据以及个体测量（Individual measurements）数据组成。...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）。...一旦 IIoT 知识成为基于 Hadoop 的数据湖的一部分，现在所有大量的分析、机器学习以及深度学习框架、工具和库，这些资源都可提供给数据科学家和分析师使用。
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...FlowFile存储库充当NiFi的预写日志，因此当FlowFile在系统中流动时，每个更改在作为事务工作单元发生之前都会记录在FlowFile存储库中。...NiFi通过恢复流文件的“快照”（当存储库被选中时创建）然后重放这些增量来恢复流文件。 系统会定期自动获取快照，为每个流文件创建一个新的快照。...当NiFi关闭时，更改的写声明被孤立，然后由后台垃圾收集清理。这会回滚到最后一个已知的稳定状态。 然后节点从流文件恢复其状态。...这个类会在内容存储库里有深入的了解。
我们还将使用流分析作业产生的信息来提供不同的下游系统和仪表板。 用例 欺诈检测是我们探索的时间关键用例的一个很好的例子。...卡交易数据通常来自事件驱动的来源，新数据随着现实世界中发生的卡购买而出现。除了流数据之外，我们还有传统的数据存储（数据库、键值存储、对象存储等），其中包含可能必须用于丰富流数据的数据。...我们在本博客中的示例将使用 Cloudera DataFlow 和 CDP 中的功能来实现以下内容： Cloudera DataFlow 中的 Apache NiFi 将读取通过网络发送的交易流。...使用 Cloudera DataFlow 获取 Apache NiFi 是 Cloudera DataFlow 的一个组件，可以轻松为您的用例获取数据并实施必要的管道来清理、转换和提供流处理工作流。...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。
内容存储库存储FlowFile的内容 为了访问内容，FlowFile 从内容存储库中声明 资源。稍后会跟踪内容所在位置的确切磁盘偏移，并将其流回FlowFile。...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。...NiFi中写时复制-修改FlowFile后，原始内容仍存在于存储库中。 可靠性 NiFi声称是可靠的，实际上如何？...来源存储库存储每个FlowFile的元数据和上下文信息 除了提供完整的数据沿袭外，来源库还提供从任何时间点重播数据的功能。 ?...来源存储库添加了一个时间维度，其中FlowFile存储库是一个快照 如果您只有使用FlowFile信息库的最新系统图片，则来源资料库会为您提供照片集- 视频。
Content Repository 内容存储库就是本地存储所有FlowFiles内容的地方，通常是三个存储库中最大的。该存储库利用不变性和写时复制来最大提升读写速度和保证线程安全性。...Content Repo的核心设计是将FlowFile的内容保存在磁盘上，并仅在需要时才将其读入JVM内存。这使NiFi可以处理大量小的对象，而无需生产者和消费者处理器将完整的对象保存在内存中。...与JVM Heap具有垃圾回收过程一样，当需要空间时可以回收无法访问的对象，在NiFi中存在一个专用线程来分析内容存储库中未使用的内容。将FlowFile的内容标识为不再使用后，它将被删除或存档。...如果在nifi.properties中启用了归档，则FlowFile的内容将一直存在于Content Repo中，直到过期（一定时间后删除）或由于Content Repo占用太多空间而将其删除。...但是，内容存储库可以由许多Container组成。这样做是为了使NiFi可以并行利用多个物理分区。
我们还将使用流分析作业产生的信息来提供不同的下游系统和仪表板。 用例 欺诈检测是我们探索的时间关键用例的一个很好的例子。...卡交易数据通常来自事件驱动的数据源，新数据会随着现实世界中发生的卡购买而出现。但是，除了流数据之外，我们还有传统的数据存储（数据库、键值存储、对象存储等），其中包含可能必须用于丰富流数据的数据。...使用 Cloudera DataFlow 获取 Apache NiFi 是 Cloudera DataFlow 的一个组件，可以轻松为您的用例获取数据并实施必要的管道来清理、转换和提供流处理工作流。...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。...与固定大小的 NiFi 集群相比，CDF 的云原生流运行时具有许多优势： 您不需要管理 NiFi 集群。您可以简单地连接到 CDF 控制台，上传流定义并执行它。
数据处理中的主要关注点是速度，所以需要减少查询间的等待时间和运行程序所需的时间。 尽管 Spark 被用来加速 Hadoop 的计算软件过程，但它并不是后者的扩展。...假设你的钱包丢了，同时信用卡被盗刷了一大笔钱，那么该技术可以帮助你及时掌握卡被盗刷的时间和地点。 2....Flink 的功能受到 MPP 数据库技术(如声明性、查询优化器、并行内存、外核算法)和Hadoop MapReduce 技术(如大规模扩展、用户定义函数、阅读模式)等功能的启发。 3....NiFi NiFi 是一种强大且可拓展的工具，它能够以最小的编码和舒适的界面来存储和处理来自各种数据源的数据。这还不是全部，它还可以轻松地不同系统之间的数据流自动化。...这些工具可以用来确保与安全和管理的无缝工作。 数据工程师需要利用这些工具来提取、清理和设置数据模式，以帮助数据科学家彻底地探究和检查它们，并构建模型。
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。...相反，FlowFile保留的是一个指针，该指针引用存储在本地存储中某个位置的数据。这个地方称为内容存储库(Content Repository)。 ?...为了访问内容，FlowFile从内容存储库中声明资源(claims),然后将跟踪内容所在位置的确切磁盘偏移，并将其返回FlowFile。...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。...原始内容会保留在内容存储库中，NIFI并为压缩内容创建一个新条目。 内容存储库最终将返回对压缩内容的引用。FlowFile里指向内容的指针被更新为指向压缩数据。
FlowFile存储库 FlowFile存储库是NiFi跟踪其对流中当前活动的给定FlowFile的了解状态的地方。存储库的实现是可插入的。默认方法是位于指定磁盘分区上的持久性预写日志。...内容存储库 内容存储库是给定FlowFile的实际内容字节的实时位置。存储库的实现是可插入的。默认方法是一种相当简单的机制，它将数据块存储在文件系统中。...然后，对于大类数据流的NiFi应该能够有效地达到每秒100 MB或更高的吞吐量。这是因为预期每个物理分区和添加到NiFi的内容存储库都会线性增长。...这是通过有效使用专用的持久性预写日志和内容存储库来实现的。它们的设计可以实现非常高的事务处理速率，有效的负载分散，写入时复制以及发挥传统磁盘读/写的优势。...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。
作者简介 今天与大家分享一则表结构设置不合理引发故障的案例。 案例说明 这是某公司后台的ERP系统，系统已经上线运行了10多年。随着时间的推移，累积的数据量越来越大。...随着公司业务量的不断增加，数据库系统运行缓慢的问题日益凸显。为提高运行效率，公司计划有针对性地对部分大表进行数据清理。在DBA对某个大表进行清理时出现了问题。...这个表本身有数百GB，按照指定的清理规则只需要根据主键字段范围（运算符为>=）选择出一定比例（不超过10%）的数据进行清理即可。但在实际使用中发现，该SQL是全表扫描，执行时间大大超出预期时间。...DBA尝试使用强制指定索引方式清理数据，依然无效，整个SQL语句的执行效率达不到要求。 按照正常理解，执行索引范围扫描应该是效率较高的一种处理方式，但实际情况都是全表扫描。...它给我们带来如下启示： 糟糕的数据结构设计往往是致命的，后期的优化只是补救措施。如果从源头上加以杜绝，这才是优化的根本。在设计初期能引入数据库审核，可以起到很好的作用。
随着时间推移，所有未被使用的数据可能会带来一个问题——堵塞了数据中心，这很像可以堵住房子里的水管的那些黏糊糊的东西。...随着未使用数据的不断堆积，一些最开始可能只是小麻烦的问题会越积越严重。所有这些额外的数据都会导致增加开支，但更严重的是，这些数据通常是不受保护的，这等于打开了数据泄露和其他可能的安全事故的大门。...事实是，许多企业宁愿存储他们手机的所有数据，以确保他们遵守所有的法律法规。与此同时，企业都不情愿清空未使用的数据，因为他们永远不知道自己是否会在未来的某个时间需要它们。...各企业还可以积极努力地通过把探索到的暗数据导入其他数据库来清理他们的数据中心。云计算在这一过程中可谓是特别得心应手。...最好的策略是尽早采取计划，并且长期坚持计划，这样的话你就永远不用再面对需要立即清理暗数据负载的挑战了。一个井井有条的数据中心往往意味着成功使用了大数据和浪费时间与资源之间的区别。
如果企业具有数据库并且需要找出在特定时间范围内交易了哪些股票，或者哪些股票具有最多的交易数量，则由于定义了数据点，因此处理起来相对简单。但是，当数据变得更加复杂和无限时，企业如何理解趋势和模式？...Flink可能在后台运行，并定义模式并分析两个不同的事件。我们在前面讨论了信用卡示例，在此示例中，Flink可以定义地理位置和时间周围的上下文，并立即阻止潜在的欺诈性交易。...它最初的设计主要是为了吸收大量数据，并且随着NiFi的发展，它们变得更加强大。...300多个NiFi处理器的库也在不断发展，并且在过去几年中，值得注意的是，NiFi在从各种数据源收集数据方面变得更加出色。现在，它可以将数据大量大量地高速推送到像消防软管一样的组织中。...NiFi的主要优点是您可以收集大量数据并及时快速地移动这些数据。
拿一粒盐，但处理很多系统或随着时间的推移，这些小事情都会有所不同。 保持时间准确 我不能强调系统时间保持准确的重要性。 如果说一个没有自己的硬件时钟的系统（如VM），这一点尤其如此。...有时候，Pacman会做一些更新镜像列表或其他文件的事情，它会在这样做之前告诉你，以及旧的备份。 随着时间的推移，当这种事情发生在基于升级的软件包时，您将会感觉到，直到您熟悉，请务必谨慎！...要删除包及其不必要的依赖关系： pacman -Rs packageName 删除未使用的软件包 随着时间的推移，通过一系列的安装和卸载，很容易积累很多可能不需要的软件包。...随着时间的推移，这可能会占用相当多的磁盘空间，如果您正在嵌入式系统上运行，或者只是注意使用多少磁盘空间，则有以下几种方法来清理缓存，这取决于您的目标 BE MINDFUL：清除缓存完全意味着您无法轻松降级到旧版本的已安装软件...如果空间真的有限，并且您对系统的稳定性相对满意，或者您是一名更高级的用户，该用户知道如何找到一个旧的软件包并且安装它，而不是使用Pacman从存储库中获取，这种清除Pacman的方法缓存可以使用。
2、背景说明微信的Windows客户端自2014年上线以来，用户数稳步增长。随着时间的不断推移，很多用户本地积攒的消息量越来越大。...(作者注：微信不会保存聊天记录，聊天内容只存储在用户手机、电脑等终端设备上。)...3.1 问题1：数据查询慢随着使用时间的推移，数据也逐渐增多，当数据量越来越庞大：1）数据库的查询和插入效率会受到影响；2）即使消息数据库存在索引，索引的查询效率也随之下降。...从文件系统的角度，数据库文件是逐页增长的。因为长时间的使用微信会使得消息量的逐步累积，让数据库体积逐渐增长，也会导致碎片化更严重，这在机械硬盘下，也会进一步影响读写效率。...3.2 问题2：存储文件大随着时间的推移，消息量的逐步累积，数据库存储文件的体积也是越来越大，显著占用用户存储空间。3.3 问题3：磁盘文件损坏磁盘文件意外损坏也有可能导致数据丢失。
随着时间的不断推移，用户积攒的消息量越来越大。最初的数据库设计秉着「遵循简单易用，方便管理」的原则，把用户收到的所有消息都统一存放在用户当前客户端本地的「同一个数据文件中。」...(注：微信不会保存聊天记录，聊天内容只存储在用户手机、电脑等终端设备上。)...目前问题 该方案随着目前微信使用越来越广泛、消息越来越多而逐渐暴露出许多问题： 问题1：慢 随着使用时间的推移，数据也逐渐增多，数据库的查询和插入效率会受到影响；即使消息数据库存在索引，当数据量越来越庞大...从文件系统的角度，数据库文件是逐页增长的。因为长时间的使用微信会使得消息量的逐步累积，让数据库体积逐渐增长，也会导致碎片化更严重，这在机械硬盘下，也会进一步影响读写效率。...对用户最直观的影响就是：「切换聊天变得很卡，这个问题对于重度用户尤甚，甚至会出现点击聊天就卡顿的情况。」 问题2：大 随着时间的推移，消息量的逐步累积，数据库体积也是越来越大，占用用户存储空间。
NiFi在主机操作系统上的JVM中执行。JVM上NiFi的主要组件如下： Web Server web服务器的目的是托管NiFi基于HTTP的命令和控制API。...Flow Controller 流量控制器是操作的大脑。它为运行扩展提供线程，并管理扩展何时接收要执行的资源的时间表。 Extensions 其他文档中描述了各种类型的NiFi扩展。...这里的关键是扩展在JVM中操作和执行。 FlowFile Repository 流文件存储库是NiFi跟踪它所知道的关于当前在流中活动的给定流文件的状态的地方。存储库的实现是可插入的。...默认方法是位于指定磁盘分区上的持久预写日志。 Content Repository 内容存储库是给定流文件的实际内容字节所在的位置。存储库的实现是可插入的。...Provenance Repository 出处存储库是存储所有出处事件数据的地方。存储库构造是可插入的，默认实现是使用一个或多个物理磁盘卷。在每个位置内，事件数据都是索引和可搜索的。
以下是一些需要考虑的细节： NiFi被设计为通常位于数据中心或云中的中央位置，以在已知的外部系统（如数据库、对象存储等）中移动数据或从中收集数据。...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。...NiFi还基于可扩展框架构建，该框架为用户提供了简便的方法来扩展NiFi的功能并快速构建非常自定义的数据移动流。 大规模公开用于实时数据收集的REST API的最佳方法是什么？...此选项可确保每个用例在一段时间内使用所需的内容，而不会影响其他用例。 NiFi是否可以很好地替代ETL和批处理？ 对于某些用例，NiFi当然可以代替ETL，也可以用于批处理。...NiFi会捕获各种数据集，对每个数据集进行所需的转换（模式验证、格式转换、数据清理等），然后将数据集发送到由Hive支持的数据仓库中。
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