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。
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。
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。
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。
一开始我是比较青睐于用numpy的数组来进行数据处理的，因为比较快。快。。快。。。但接触多了pandas之后还是觉得各有千秋吧，特别是之前要用numpy的循环操作，现在不用了。。。果然我还是孤陋寡闻，所以如果不是初学者，就跳过吧：
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。
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
Snapde，一个专门为编辑超大型数据量CSV文件而设计的单机版电子表格软件；它运行的速度非常快，反应非常灵敏。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。
## 0、Rstudio界面介绍及快捷键 # 运行当前/选中行 ctrl+enter # 中止运行 esc # 插入 <- Alt+- # 插入 %>% Ctrl+Shift+M # 快捷注释（支持多行选中）ctrl+shift+c 快捷注释后，如取消注释ctrl+shift+c # Rstudio自动补全 tab x <- 5 ## 1、生成数据 set.seed(0) set.seed(1) c() seq() #生成等差数据 rep() #重复生成数据 rep(1:10,
NiFi Connection是在两个已连接的NiFi处理器组件之间临时保存FlowFiles的位置。每个包含排队的NiFi FlowFiles的Connection在JVM堆中都会占一些空间。本文将对Connection进行分析，探究NiFi如何管理在该Connection中排队的FlowFiles和Connection对堆和性能的影响。
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。
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。
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。
以上就是Pandas进阶修炼120题第五期全部内容，也是该系列最后一期的内容，如果对本期内容有任何疑问或者更好的方法欢迎给我留言。我会结合所有读者给出的新方法对全部120题进行再次整理汇总发布。
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：
文件读写 .csv 文件 打开方式，excel，记事本，sublime，vscode（适合大文本打开） 图片 .csv 逗号分隔文件 .tsv 制表符分隔文件 图片 文件的读取 读取txt文件 #1.读取ex1.txt ex1 <- read.table("ex1.txt") #列名不能正确表示，并且内容中的数值变为了字符串 ex1 <- read.table("ex1.txt",header = T) #通常读取txt格式文件，header参数表示将文件的第一行作为列名，默认为F 图片 图片 读取c
如下如.想象一下有 20 个这样的生成 UpdateAttribute 处理器,希望后续处理器分隔文本。现在，您需要将 SplitText 处理器替换为其他处理器。这样做将是一项困难的工作，因为它直接连接到 SplitText 处理器。但是，如果它们之间有一个漏斗，则只需替换漏斗的目标，而不是更换所有处理器
之前写 datamash 的使用教程 linux 极简统计分析工具 datamash 必看教程，收到了一位读者的私信，内容如上。
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ （本文框架） 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据（CSV）的方法： 方法一：使用pd.read_csv()，默认打开csv文件。 9、
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。
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库，近年来一直位居编程语言热度头部位置，而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者，使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
谈到DataFrame数据的合并，一般用到的方法有concat、join、merge。 这里就介绍concat方法，以下是函数原型。
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。
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》。
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。
比如基因列为ID的需要转为常见的symbol，基因列为symbol|ID的就需要拆开了！
DiffBind是一个用于peak差异分析的R包，源代码保存在Bioconductor上，链接如下
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。
csvtk是 seqkit 与 taxonkit 作者开发的另外一款工具，专门用来处理表格数据，虽然名字称为 csvkit，但也可以处理 tsv 格式。可以对表格文件进行多种处理，包括统计，转换，集合，编辑，排序，绘图等操作。相比于 R 与 python 这些功能强大的软件，csvtk 是一个多功能的工具箱，是表格处理的“瑞士军刀”，特别适合处理一些简单的操作。与 csvtk 类似还有一个csvkit。
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
在Provenance存储库中存储每个FlowFile的历史记录。此历史记录用于提供每个数据的数据沿袭（也称为产销监管链）。每次为FlowFile发生事件（创建，分叉，克隆，修改FlowFile等）时，都会创建一个新的Provenance事件。这个出处事件是流文件的快照，因为它看起来就是在那个时间点存在的流。创建Provenance事件后，它将复制所有FlowFile的属性和指向FlowFile内容的指针，并将其与FlowFile的状态（例如其与其他出处事件的关系）聚合到Provenance存储库里。该快照将不会更改，直到过期。根据“nifi.properties”文件中的指定，Provenance存储库将在完成后的一段时间内保留所有这些来源事件。
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。
Pandas是Python中常用的数据处理和分析库，它提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。
一般在做数据分析时最常接触的就是逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。
本教程介绍了Apache Kafka的核心概念及其在可靠性、可伸缩性、持久性和性能至关重要的环境中所扮演的角色。
原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
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。
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。
凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
本文中记录Pandas操作技巧，包含： 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理：Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas as pd # axis参数：0代表行，1代表列 导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件导入数据
pandas.read_csv参数详解 pandas.read_csv参数整理 读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数： filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (
先把pandas的官网给出来，有找不到的问题，直接官网查找：https://pandas.pydata.org/
更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html
pandas.read_csv参数整理 读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数： filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handl
Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。
Pandas是一个强大的数据分析库，它的Series和DataFrame数据结构，使得处理起二维表格数据变得非常简单。
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