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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。...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。...具体可参照官网查看更多的处理器信息：http://nifi.apache.org/docs/nifi-docs/html/getting-started.html#what-processors-are-available...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。...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。如果在集群中运行,此处理器需仅在主节点上运行。GetKafka：从Apache Kafka获取消息,封装为一个或者多个FlowFile。

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大数据NiFi（九）：NiFi集群页面的添加、配置处理器操作

​NiFi集群页面的添加、配置处理器操作下面以GetFile Processor为例来添加配置处理器：一、从工具栏中拖入Processor，在弹出的面板中搜索GetFile,然后点击“ADD”添加Processor...在生成的GetFile processor上右键，弹出可操作选项：对以上操作选项的解释如下：操作选项功能描述Configure(配置)此选项允许用户建立或更改处理器的配置,也可以在对应的Processor...View data provenance（查看数据来源）此选项显示NiFi数据来源表,其中包含有关通过该处理器路由的FlowFiles的数据出处事件的信息。...View status history（查看历史状态）此选项打开处理器随时间的图形统计历史信息。View usage（查看用法）此选项跳转到处理器的使用文档。...Change color（更改颜色）此选项允许用户更改处理器的颜色。Group（添加到组）此选项将处理器添加到组。Create template（创建模板）此选项允许用户从所选处理器创建模板。

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    大数据NiFi（十六）：处理器Connection连接

    ​处理器Connection连接一、查看队列中的FlowFile单独启动“GenerateFlowFile”处理器后，可以观察到对应的Connection连接队列中有数据，在Connection连接上右键...“List Queue”可以查看队列中的FlowFile信息：​二、查看FlowFile自定义属性值队列中的FlowFile属性中还可以查看自定义的属性信息，例如：在“GenerateFlowFile”...处理器中设置自定义属性“mykey”，对应的value值设置为“myvalue”：单独启动“GenerateFlowFile”生产部分数据，查看队列中的FlowFile属性如下：三、​​​​​​​Connection...“Back Press”背压：NiFi提供了两种背压配置机制，背压机制允许在队列中存在多少数据，当达到这个数据后，源头处理器就不再调度产生数据，防止数据溢出。"...Select Prioritization"优先级：可以指定如何对队列中的数据进行优先级排序以便处理优先级高的数据。

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    教程|运输IoT中的NiFi

    我们将创建一个NiFi DataFlow，以将数据从边缘的物联网（IoT）设备传输到流应用程序。 运输IoT用例中的NiFi 什么是NiFi？ NiFi在此流处理应用程序中扮演什么角色？...要了解什么是NiFi，请访问什么是Apache NiFi？从我们的“使用Apache NiFi分析运输模式”教程中获得。...具有背压和泄压功能的数据缓冲：如果将数据推送到队列中达到指定的限制，则NiFi将停止进程将数据发送到该队列中。数据达到一定期限后，NiFi会终止数据。...从上表中的配置中，我们可以看到允许NiFi与Schema Registry进行交互的URL，可以根据架构确定大小的缓存数量，以及直到架构缓存过期和NiFi必须与之通信所需的时间。架构注册表再次。...在即将推出的“自定义NiFi处理器-物联网运输”教程中了解有关构建GetTruckingData处理器的更多信息。

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    使用Apache NiFi 2.0.0构建Python处理器

    Apache NiFi 最新版本中内置的 Python 处理器可以简化数据处理任务，增强灵活性并加快开发速度。...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。...NiFi 中的 Python 处理器提供了一种灵活的方式来扩展其功能，特别是对于处理非结构化数据或与外部系统（如 AI 模型或云原生向量数据库 Milvus 等向量存储）集成。...当你需要与 AI 模型或 Milvus 等其他外部系统进行交互时，Python 处理器提供了一种便捷的方式，可以将此功能集成到你的 NiFi 数据流中。...对于 NiFi 中的 Python 处理器来说，这是一个激动人心的时刻，为生态系统做出贡献可能非常有价值。开发和共享 Python 处理器可以扩展 NiFi 的功能，并解决特定用例。

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    0624-6.2.0-NiFi处理器介绍与实操

    本文会首先对NiFi的使用做一下简单的介绍，然后对处理器（Processor）进行详细介绍。...3 NiFi处理器介绍 3.1 增加一个处理器(Processor) 1.我们现在可以通过在画布中添加Processor来开始创建数据流。 为此，请从屏幕左上角拖动“处理器”图标( ?...当开发人员创建Processor时，开发人员会为该处理器分配“tags”，可以认为是处理器的关键字。你可以通过在右上角的“filter”框中输入tag或者处理器的名称来进行过滤。...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。...4.启动后，处理器左上角的图标将从停止的图标更改为正在运行的图标。 ? 5.然后你可以通过Operate palette中的“Stop”图标，或者右键菜单中的“Stop”菜单项来停止处理器。 ? ?

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    Apache NIFI的简要历史

    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...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。...Dovestech Cyber Security 美国Dovestech的网络安全可视化产品ThreatPop使用Apache NiFi将数百万与网络安全相关的事件清洗和规范到中央数据库中，该数据库允许客户通过游戏引擎可视化技术与网络安全事件进行交互...在监控各种网络设备的过程中，使用SNMP作为统一协议进行通信。Apache NiFi处于主动查询模式，定期查询这些设备。

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    Apache Nifi的工作原理

    Nifi在构建数据管道方面更具表现力；它的目的就是这样做。 强大 NiFi提供了许多 开箱即用的处理器 （Nifi 1.9.2中为293个）。您站在巨人的肩膀上。...Web UI是设计和控制数据管道的蓝图。 ? Apache NiFi用户界面—通过在界面上拖放组件来构建管道 在Nifi中，您可以组装通过connections链接在一起的处理器。...在前面介绍的示例数据流中，有三个处理器。 ? 通过两个队列将三个处理器链接在一起 NiFi canvas用户界面是管道构建器在其中发展的框架。...FlowFile流文件 在NiFi中，FlowFile 是在管道处理器中移动的信息包。 ?...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。

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    Apache NiFi中的JWT身份验证

    NiFi最近的变化改进了JWT处理的各个方面，增强了服务器和客户端处理中的应用程序安全性。...NiFi将当前的私钥保存在内存中，并将相关的公钥存储在Local State Provider中。这种方法允许NiFi在应用程序重启后仍可以使用公钥验证当前令牌，同时避免不安全的私钥存储。...默认的Local State Provider将条目保存在NiFi安装目录下名为local的目录中。 私钥用于生成签名，存在内存中。公钥用于校验签名是否合法，存在Local State中。...其他新的非对称密钥对算法也可用，如RFC 8037 3.1节中定义的Edwards-curve Ed25519，这些算法需要额外的支持库，NiFi可以考虑在未来的版本中包含这些支持库。...而在NiFi用户界面中执行的所有JavaScript代码都可以使用本地存储，可能导致NIFI受到跨站点脚本攻击。

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    Apache NiFi和DataX的区别

    Apache NiFi和DataX是两个不同的数据集成工具，它们有以下区别： 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。...数据转换和处理能力：NiFi提供了强大的数据转换和处理能力，包括数据过滤、格式转换、加密解密、数据聚合、数据合并等等。而DataX的数据转换和处理能力相对较弱，主要依赖于用户自定义的脚本。 4....社区活跃度和生态系统：NiFi有一个活跃的社区和丰富的生态系统，包括大量的第三方插件和开源组件，可以为用户提供更多的功能和扩展。而DataX的社区和生态系统相对较小。...总的来说，Apache NiFi是一个功能更加强大、支持更多数据源和目的地、提供更强大的可视化和监控能力的数据集成工具，适用于需要进行流式数据处理的场景；而DataX则更加适用于传统的批处理场景，提供了较为简洁的数据集成方案

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    了解NiFi最大线程池和处理器并发任务设置

    注意：请记住，你在NIFi UI中应用的所有配置都将应用于NiFi群集中的每个节点。但群集UI可查看每个节点使用的总活动线程。...用户仅应将其NiFi处理器配置为使用计时器调度策略之一（Timer Driven 或 CRON Driven）。...将并行任务分配给处理器组件 处理器上的并发任务设置应始终从默认值1开始，并且仅根据需要缓慢增加。向每个处理器分配太多并行任务可能会对其他数据流/处理器产生影响。...由于上述方法的工作原理，用户可能会发现，通过简单地设置大量并发任务，他们可以获得更好的处理器性能。他们真正在做的只是在这个大队列中堆积更多的请求，从而使处理器有更多机会从资源池中获取可用线程之一。...另外，你可能拥有的处理器本来就具有长时间运行的任务。为这些处理器分配大量并发任务可能意味着该线程池的很大一部分将被长时间使用。然后，这会限制池中试图处理队列中其余任务的可用线程数。

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    探索 Apache NIFI 集群的高可用

    然后等待集群重新投票选举，选举完成后我们打开NIFI集群界面 ? 这时我们看到NIFI集群中只剩下了74个流文件了，缺失的那37个流文件还在失联的节点上。...结论：如果其中一个节点发生故障，集群中的其他节点将不会自动承担丢失节点的负载。...探索集群节点故障后流文件的处理 我们重启失联节点恢复3节点伪集群，connection中已经有111个流文件(由上面的探索可知，这111个流文件是分布在3个节点上的)，此时我们启动LogAttribute...结论：集群中有节点发生故障，集群中设置为在主节点运行的组件仍继续运行处理数据，如果失联的节点也在运行的话，设置为在主节点运行的组件是不继续运行处理数据的。...你可以继续验证 你可以深入继续验证，将GenerateFlow设置为所有节点运行，也可以对应场景将LogAttribute设置为只在主节点运行，按照上面介绍的'套路'，来进一步验证集群中节点发生故障时，

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    有特点的流处理引擎NiFi

    今天介绍一个大家不一定用得很多，但是却很有特点的东西，NiFi NiFi的来源 Apache NiFi项目，它是一种实时数据流处理 系统，在去年由美国安全局（NSA）开源并进入Apache社区，NiFi...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。...HDF中的数据流动可以是多个方向，甚至是点对点的，用户可以同收集到的数据流进行交互，这种交互甚至可以延伸到数据源，比如一些传感器或是设备。...按照Hortonworks公司的说法，HDF产品是对HDP产品的补充，前者主要处理移动中的数据，而后者基于Hadoop技术，主要负责从静止的数据中获取洞察。

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    为什么建议使用NIFI里的Record

    引子 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。 ?...为什么建议使用NIFI里的Record 首先，NIFI是在框架的基础上，作为扩展功能，为我们提供了面向record数据、处理record数据的能力。...通常我们在使用NIFI的时候，会选择让它中间落地，而对中间落地的数据IO操作相对而言肯定是耗时的，所以我们在设计流程的时候，尽可能的做到减少不必要的处理FlowFIle的组件。...这样就会使我们的流程的数据处理速度更快、NIFI消耗的资源更少。 好处2-RecordPath ?...{ return nextRecord(true, false); } } 看到next() nextRecord()方法我们基本可以猜测，它是不需要把所有的数据都加载到内存中的

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    深入解析Apache NIFI的调度策略

    (如果这点都做不好，还搞啥子Apache顶级项目嘛) 在NIFI安装目录conf下的nifi.properties中有如下配置，队列中没有数据的时候也就是Processor没有可处理的数据，那么我们在这里配置隔多久再去调度检查一次组件是否有可做的有工作...nifi.bored.yield.duration=10 millis 假如我们使用的是默认配置，那么意思是说虽然我们配置了处理器每0秒运行一次，但当Processor没有工作要做时(可以简单理解为上游...此数字受Processor配置对话框的Scheduling选项卡中的Concurrent tasks设置约束。在这里，我们可以看到处理器当前正在执行一项任务。...在NIFI中我们设置有且只有4个正在运行的但不处理数据的Processor，如图： ?...额外说一点，基于此疑问及得出的结论，我们应该知道，在NIFI中那些不再被使用到的流程和组件应该及时关闭或者清理掉。

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