例如，可以连续处理来自 Kafka 主题的数据，将这些数据与 Apache HBase 中的查找表连接起来，以实时丰富流数据。...它还将这种自连接的结果与存储在 Kudu 中的查找表连接起来，以使用来自客户帐户的详细信息来丰富流数据 SSB 还允许为每个流式传输作业创建物化视图 (MV)。...为例）访问和使用 MV 的内容是多么容易 在 SSB 中创建和启动的所有作业都作为 Flink 作业执行，您可以使用 SSB 对其进行监控和管理。...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。...使用无状态 NiFi 连接器，您可以通过直观地拖放和连接两个原生的 NiFi 处理器轻松构建此流程：CreateHadoopSequenceFile 和 PutS3Object。
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。...对于我们的示例用例，我们已将事务数据的模式存储在Schema Registry服务中，并将我们的 NiFi 流配置为使用正确的模式名称。...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。...为此，我们使用 NiFi 的 LookupRecord，它允许针对 REST 服务进行查找。CML 模型的响应包含一个欺诈分数，由一个介于 0 和 1 之间的实数表示。...Apache NiFi 的图形用户界面和丰富的处理器允许用户创建简单和复杂的数据流，而无需编写代码。交互式体验使得在开发过程中测试流程和排除故障变得非常容易。
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。...Cloudera 数据平台 (CDP) 附带 Schema Registry 服务。对于我们的示例用例，我们已将事务数据的模式存储在模式注册表服务中，并将我们的 NiFi 流配置为使用正确的模式名称。...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。...为此，我们使用 NiFi 的 LookupRecord，它允许针对 REST 服务进行查找。CML 模型的响应包含一个欺诈分数，由一个介于 0 和 1 之间的实数表示。...Apache NiFi 的图形用户界面和丰富的处理器允许用户创建简单和复杂的数据流，而无需编写代码。交互式体验使得在开发过程中对流程进行测试和故障排除变得非常容易。
便于使用 可视化命令和控制：实时可视化建立数据流，因此在数据流中进行的任何更改都将立即发生。这些更改仅隔离到受影响的组件，因此不需要停止整个流程或一组流程来进行修改。...数据来源：在数据流过系统时自动记录数据并建立索引。 恢复/记录细粒度历史的滚动缓冲区：提供对内容的单击，内容的下载以及在对象生命周期中特定时间点的所有内容的重播。...通过单击画布上的任意位置来取消选择数据流。 2.在“操作面板”中，将手指向上，将其展开（如果已关闭），单击齿轮图标，然后单击“控制器服务”齿轮图标。...，您可以找到有关此处理器使用的控制器服务的更多信息： CSVReader-丰富的卡车数据 该控制器服务的“属性”选项卡 属性 值 Schema Access Strategy Use 'Schema Name...，您可以找到有关此处理器使用的控制器服务的更多信息： CSVReader-交通数据 该控制器服务的“属性”选项卡 属性 值 Schema Access Strategy Use 'Schema Name
Python 处理器提供了一种强大的方式来扩展 NiFi 的功能，使用户能够在数据流中利用丰富的 Python 库和工具生态系统。...例如，你可以使用 Python 从文本文件中提取特定信息，对文本数据执行情感分析或者在进行进一步分析之前对图像进行预处理。...对于文本到文本、文本到图像或文本到语音处理等任务，你可以编写 Python 代码与相关模型或服务进行交互，并将此处理合并到你的 NiFi 管道中。...Pinecone 的 VectorDB 接口：此处理器促进了与 Pinecone（一种矢量数据库服务）的交互，使用户能够高效地查询和存储数据。...DetectObjectInImage：此处理器似乎利用深度学习技术进行 图像中的对象检测，使用户能够分析图像数据并提取有价值的见解。
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。...一、配置“TailFile”处理器 “TailFile”处理器作用是"Tails"一个文件或文件列表，在文件写入文件时从文件中摄取数据。监控的文件为文本格式，当写入新行时会接收数据。...如果要Tail的文件是定期"rolled over(滚动)"的（日志文件通常是这样），则可以使用可选的"Rolling Filename Pattern"从已滚动的文件中检索数据,NiFi未运行时产生的滚动文件在...如果使用multiple file模式，这里配置正则表达式，在Base directory中匹配查找要tail的文件，如果"Recursive lookup"设置为true，则正则表达式将用于匹配从"Base...六、配置“ConvertRecord”处理器 “ConvertRecord”根据配置的“记录读取器”和“记录写出控制器”来将记录从一种数据格式转换为另一种数据格式。
这使得很难在不完全了解用例的情况下说明需要多少硬件。如果NiFi仅负责将数据从FTP服务器移动到HDFS，则将需要很少的资源。...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。...然后，我们将该列表分布在整个集群中，并允许集群中的所有节点同时从GCS中提取。这为我们提供了巨大的吞吐量，并且避免了必须在集群中的节点之间对数据进行混洗。...我们将NiFi的容器限制为26个核，以确保VM中运行的任何其他服务（例如DNS服务和nginx）具有足够的资源来履行其职责。 由于NiFi将数据存储在磁盘上，因此我们还需要考虑拥有的卷的类型。...因此，我们希望具有相同数量节点的集群产生的吞吐量将比上一节中的小得多。 4核虚拟机 我们首先尝试进行横向扩展，以查看NiFi使用非常小的VM（每个只有4个内核）的性能如何。
在本文结尾，您将成为NiFi专家-准备建立数据管道。 本文包含内容 什么是Apache NiFi，应在哪种情况下使用它，以及在NiFi中理解的关键概念是什么。...在流水线的每个步骤中，在对流文件进行修改之前，首先将其记录在流文件存储库中的预写日志中 。...处理器公开具有多个配置设置的接口，以微调其行为。 ? 放大NiFi处理器以进行记录验证 -管道构建器指定了高级配置选项，黑框隐藏了实现细节。...扩展的另一种方法是增加NiFi集群中的节点数。集群 服务器使您可以使用商用硬件来提高处理能力。 处理器组 现在，我们已经了解了什么是处理器，这很简单。 一堆处理器及其连接可以组成一个处理器组。...控制器服务是守护程序 。它们在后台运行，并提供配置、资源和参数供处理器执行。 例如，您可以使用AWS 凭证提供程序服务 使您的服务与S3存储桶进行交互，而不必担心处理器级别的凭证。 ?
它可以在系统中移动数据，并为你提供处理该数据的工具。 NIFI可以处理各种各样的数据源和不同格式的数据。你可以从一个源中获取数据，对其进行转换，然后将其推送到另一个目标存储地。 ?...这些机制是可配置的，因此你可以在延迟和应用程序所需的吞吐量之间进行适当的权衡。 NIFI利用lineage和provenance特征来跟踪每条数据的历史记录。它使得知道每条信息发生了什么转变。...在pipeline的每个步骤中，在对流文件进行修改之前，首先将其以预写日志的方式(write-ahead log)记录在FlowFile Repository中。...Provenance Repository记录Provenance Events。 Provenance使我们能够追溯数据血缘关系并为在NIFI中处理的每条信息建立完整的监管链。 ?...例如，你可以使用AWS凭证提供程序服务使你的服务与S3存储桶进行交互，而不必担心处理器级别的凭证。 ? 与处理器一样，开箱即用的控制器服务也很多。
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。...实验 4 - 使用 NiFi 处理每条记录，调用Model 端点并将结果保存到Kudu。 实验 5 - 检查 Kudu 上的数据。...在本实验中，我们将在 Schema Registry 中注册此Schema，以便我们在 NiFi 中的流可以使用统一服务引用Schema。...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...创建 Kudu 表 在下一部分中，您将在 NiFi 中配置PutKudu处理器以将数据写入 Kudu 表。在配置该处理器之前，让我们创建 Kudu 表。
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。...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在实时数据流处理中的作用 Apache NiFi提供了一种灵活且可靠的方式来处理实时数据流。...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。...通过代码实例，我们展示了如何使用NiFi进行实时数据流处理，以及如何通过Site-to-Site客户端将数据发送到NiFi流程中。
在过去的几周中，我进行了四个现场的NiFi演示会议，在不同地理区域有1000名与会者，向他们展示了如何使用NiFi连接器和处理器连接到各种系统。我要感谢大家参与和出席这些活动！...如果要使用NiFi提供Web服务，请查看HandleHTTPRequest和HandleHTTPResponse处理器。通过使用两个处理器的组合，您将通过HTTP接收来自外部客户端的请求。...您将能够对请求中的数据进行处理，并将自定义答案/结果发送回客户端。例如，您可以使用NiFi通过HTTP访问外部系统，例如FTP服务器。您将使用两个处理器并通过HTTP发出请求。...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。...在这种情况下，Cloudera建议使用其他解决方案。 那么有什么建议呢？ 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。
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。...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。...应用场景 该处理器用于向hive表写 数据，数据要求 是avro格式，要求使用者熟练使用hive。...此处理器hive支持的版本为1.2.1，不支持hive2.x,hive3.x则使用别的处理器。...示例说明 1：从数据库读取数据写入hive表（无分区）,Apache NIFI 1.8 - Apache hive 1.2.1 建表语句: hive表只能是ORC格式； 默认情况下（1.2及以上版本）建表使用
在本次实操中，您将使用 MiNiFi 从边缘捕获数据并将其转发到 NiFi。 实验总结 实验 1 - 在 Apache NiFi 上运行模拟器，将 IoT 传感器数据发送到 MQTT broker。...实验 3 - 使用Cloudera Edge Flow Manager更新现有边缘流程并在边缘执行额外处理 实验 1 - Apache NiFi：设置机器传感器模拟器 在本实验中，您将运行一个简单的 Python...为此，您首先需要向远程 NiFi 服务器添加一个输入端口。 在以下位置打开 NiFi Web UI http://:8080/nifi/ 将Input Port拖到画布上。...您现在可以停止该模拟器（停止 NiFi 处理器）。 实验 3 - 更新流程以在边缘执行额外处理 在之前的实验中，我们注意到一些传感器间歇性地发送错误的测量值。...我们可以过滤掉 NiFi 中的错误读数。但是，如果有问题的数据量很大，我们首先会浪费网络带宽将该数据发送到 NiFi。
此模板还应使系统管理员可以轻松进行更改并验证其影响。 对于CPU 流控制器充当引擎，指示特定处理器何时被赋予执行线程。编写处理器以在执行任务后立即返回线程。...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。...如果用户在流程中输入密码等敏感属性，则会立即对服务器端进行加密，即使以加密形式也不会再次暴露在客户端。 多租户授权 给定数据流的权限级别适用于每个组件，允许管理员用户具有细粒度的访问控制级别。...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。
log:这是对处理器的ComponentLog的引用。使用它可以将消息记录到NiFi，例如log.info('Hello world！')...NiFi组件可以选择将其状态存储在集群级别或本地级别。 注意，在独立的NiFi实例中，"集群范围"与"本地范围"相同。范围的选择通常与流中每个节点上的相同处理器是否可以共享状态数据有关。...::LOCAL) 访问Controller Services 在NiFi ARchive(NAR)结构中，控制器服务通常作为接口暴露在API JAR中。...如果我们允许用户指定名称，则脚本将必须执行查找，以尝试将该名称与该类型的Controller Service实例列表中的(只能是一个)元素进行匹配。...这些示例将从预先填充的缓存服务器中获取键"a"的值并以日志的形式记录结果("Result = hello") 获取存储在DistributedMapCacheServer中的属性的值 方法：使用上述方法
(目前NiFi版本测试有问题) 2).如果处理器State中不存在binlog数据，此值设置为true意味着从头开始读取Binlog 数据。...，并在当前处理器中记录读取binlog的位置状态。...的属性使用属性表达式进行数据路由。...配置HiveServer2步骤如下： 1、在Hive服务端配置hive-site.xml #在Hive 服务端 $HIVE_HOME/etc/hive-site.xml中配置： 处理器的状态，单独启动“CaptureChangeMySQL”处理器，清空重新消费的数据（以上主要就是避免此版本NiFi bug问题），启动当前案例中其他NiFi处理器。
因此，一种解决方案是在多个NiFi服务器上运行相同的数据流。但是，这会产生管理问题，因为每次DFM想要更改或更新数据流时，他们必须在每个服务器上进行这些更改，然后单独监视每个服务器。...通过集群NiFi服务器，可以增加处理能力以及单个接口，通过该接口可以更改数据流并监控数据流。集群允许DFM仅进行一次更改，然后将更改复制到集群的所有节点。...以上在主节点上运行的“独立处理器”指的是在NiFi集群中，处理数据流的处理器在每个节点上运行，我们不希望相同的数据流在每个节点上都被处理器处理，例如：GetSFTP处理器从远程目录中提取数据，如果GetSFTP...处理器在集群中的每个节点上运行并同时从同一个远程目录中提取数据，则数据会被重复处理，因此我们可以将GetSFTP处理器设置为“独立处理器”，这意味着该处理器只会在主节点上运行。...通过适当的数据流配置，主节点可以将数据接收来之后在集群其他节点中进行负载均衡。
5 NiFi的性能期望和特性 NiFi旨在充分利用底层服务器的能力，最大化使用CPU和磁盘这种资源特别有优势。更多其他信息可以参考官网文档中的“Administration Guide”。...3.数据跟踪 NiFi自动记录、索引对于数据流的每个操作日志，并可以把可用的跟踪数据作为对象在系统中传输。这些信息能够在系统故障诊断、优化等其他场景中发挥重要作用。...如下图所示为一个数据流的数据跟踪记录。 4.记录/恢复细粒度的历史数据 NiFi的content repository被设计成历史滚动缓冲区的角色。...6.3 安全 1.系统间 NiFi可以通过双向SSL进行数据加密。并且可以允许在发送与接收端使用共享秘钥，及其他机制对数据流进行加密与解密。...你可以在拖放风格的可视化界面上来配置这些数据处理器，把它们链接到一起，并在它们之间使用背压机制来进行流控。NiFi还提供了内置的自动扩展、请求复制、负载均衡和故障切换机制。
此设置告诉处理器在单个任务中继续使用同一task尽可能多地来处理来自传入队列的的FlowFiles(或成批的流文件)。...(Active queue中的FlowFiles已经在堆空间中，关于Active queue请看深入理解Apache NIFI Connection)。...深入解析Apache NIFI的调度策略)[./9NIFI调度.md]一文中，我们在讲解Timer driven的时候有提到ConnectableTask.invoke方法，是线程执行调度具体Processor...其实并没有提交，而是等到批处理结束后再提交，如果这个任务是依赖记录状态来获取数据的，其实是不保证后面的commit一定执行的(NIFI shutdown了，NIFI宕了)，最终没有commit但是状态已经记录...场景模拟描述：现有一个Rest服务，提供类似于kafka的功能，消费者可以来注册获取数据，服务端记录客户端消费的offset，然后使用InvokeHttp批处理的去到这个服务获取数据，那么就有概率发生上面说的情况
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