[nifi] 数据管理分发工具

最新推荐文章于 2024-04-16 17:23:17 发布
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分类专栏： 数据 文章标签： 大数据 etl工程师
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版权

官方文档： Apache NiFi

运行： %HOME%/bin/run-nifi.bat

打开网页：127.0.0.1/nifi

账号密码：%HOME%/logs/nifi-app.log 找到如下字段

开始界面

 

简单实例

1.本地-> 本地

 2.SQL实例

注1：可以将流文件发送到各个目标地，以此例，分别发送到了SFTP、本地、Email

新版本ExecuteSQLRecord Processor直接从SQL生成目标数据格式，不需要处理avro等复杂数据结构，节省了很多processor，如下

具体文件Attr修改，写法看文档

 

 

 

 

 实例3 csv文件 -> SQL

同样，使用record Processor直接将csv写入sql，要求csv表头和sql完全一致，数据类型不符合会报错

 

 

 

一个用Go写的集群数据分发工具
reboot_xwa的博客
09-07 1156
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Gingko——百度内网用于数据分发的P2P传输工具
09-22
Velocity是O'Reilly旗下技术会议品牌之一，大会主题坚持围绕基于Web的企业应用的性能与运维领域。本演讲者为百度刘明。
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weixin_34343308的博客
04-12 270
Apache NiFi 1.9.2 已发布，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。它为数据流设计，支持高度可配置的指示图的数据路由、转换和系统中介...
【NiFi】Apache NiFi 助力数据处理及分发
书山有路，学海无涯。记录成长，追逐梦想
10-05 3555
简单的说，NiFi 就是为了解决不同系统间数据自动流通问题而建立的。虽然 dataflow 这个术语在各种场景都有被使用，但我们在这里使用它来表示不同系统间的自动化的可管理的信息流。自企业拥有多个系统开始，一些系统会有数据生成，一些系统要消费数据，而不同系统之间数据的流通问题就出现了。这些问题出现的相应的解决方案已经被广泛的研究和讨论，其中企业集成 eip（Enterprise Integration Patterns） 就是一个全面且易于使用的方案。
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使用vue开发的Excel数据分发工具项目总结
weixin_39893889的博客
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使用vue开发的Excel数据分发工具项目总结 项目使用技术介绍 项目采用的技术是vue+vuex+vue-router+elementUI，项目使用了vue-cli结合webpack进行创建和启动。 项目功能介绍 根据用户上传的Excel表格，选择需要拆分的字段，后台会将excel按照选择的字段拆分成多个excel，并提供下载地址，通知可根据上传的配置文件将拆分好的表格以邮件附件的形式发送给指定的人员。 项目开发总结 1.vuex中state多层数据的简写（使用函数的方式获取state） 背景介
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Apache NiFi集成到数据管理平台
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<think>好的，用户想了解如何将Apache NiFi集成到数据管理平台，需要教程和最佳实践。首先，我需要回忆Apache NiFi的核心功能和它在数据流处理中的作用。根据提供的引用，NiFi主要用于数据路由、转换和中介逻辑，而NiFi Registry提供版本控制，这对数据管理平台非常重要。 接下来，用户可能需要具体的集成步骤。我需要分步骤来组织信息，确保结构清晰。第一步通常是环境准备，包括安装和配置NiFi，这里需要提到NiFi-Registry的集成，因为引用[1]和[3]都提到了版本控制和管理功能。然后，数据流的构建是关键，可能需要使用Processor来连接数据源，比如Kafka或者数据库，引用[2]提到NiFi支持多种数据源，这部分要强调。 然后，数据转换和处理部分，用户可能需要使用内置处理器或自定义脚本。引用[3]提到NiFi的可扩展性，所以这里可以建议使用现有的处理器或开发自定义组件。数据路由和分发也是重点，比如根据内容分发到不同存储系统，引用[1]中的路由功能需要强调。 监控和优化部分，用户可能关心如何维护和优化NiFi的性能，包括日志、监控工具和参数调整。安全性方面，SSL/TLS和权限控制是必须提到的，引用[3]提到安全性，需要引用。 最后，最佳实践部分需要总结关键点，比如模块化设计、版本控制、自动化部署和灾备方案。这些部分都需要结合引用中的信息，确保引用标识正确添加。 还要考虑用户可能的后续问题，比如监控工具的具体使用或如何设计高可用架构，所以相关问题部分需要覆盖这些方面。确保每个步骤都自然引用提供的参考文献，比如在提到版本控制时引用[1]，在提到数据源时引用[2]等。 检查是否符合系统级指令，特别是LaTeX格式是否正确，但用户的问题不涉及数学公式，所以可能不需要使用。但如果有涉及变量的地方，比如配置参数，可能需要用行内格式，但这里似乎不需要。回答结构要符合用户可见层的要求，分步骤，结构清晰，引用正确。 总结，回答应包括环境配置、数据流构建、数据处理、路由、监控优化、安全性、最佳实践，每个部分结合引用，最后生成相关问题。确保语言简洁，步骤明确，帮助用户实际集成NiFi到他们的数据管理平台中。</think>### Apache NiFi集成数据管理平台的步骤与最佳实践 #### 一、环境准备与基础配置 1. **安装与部署** - 通过官方提供的二进制包或Docker镜像部署Apache NiFi[^3]。 - 集成**NiFi Registry**以实现数据流版本控制（例如记录不同版本的数据处理逻辑）[^1]。 2. **网络与安全配置** - 启用SSL/TLS加密通信，配置证书以保障数据传输安全[^3]。 - 设置基于角色的访问控制（RBAC），限制不同团队的操作权限。 #### 二、构建数据流管道 1. **连接数据源与目标** - 使用内置处理器（如`GetKafka`、`QueryDatabaseTable`）从数据库、消息队列（如Kafka）、API等采集数据[^2]。 - 输出到目标系统时，选择`PutHDFS`（存储到Hadoop）、`PutSQL`（写入数据库）或`PublishKafka`（推送至消息队列）。 2. **数据转换与清洗** - 通过`ReplaceText`、`JoltTransformJSON`等处理器实现格式标准化。 - 使用**ExecuteScript**处理器运行Python/Groovy脚本处理复杂逻辑（例如数据脱敏）[^2]。 ```python # 示例：Python脚本实现数据脱敏 def transform_data(input): input["phone"] = input["phone"][-4:].rjust(10, '*') # 隐藏手机号前6位 return input ``` 3. **数据路由与分发** - 利用`RouteOnAttribute`根据数据属性（如文件类型、来源标签）动态分发到不同下游系统。 - 设置优先级队列和背压机制（Backpressure）防止系统过载。 #### 三、监控与优化 1. **实时监控** - 通过NiFi的**Dashboard**查看吞吐量、队列堆积情况等指标。 - 集成Prometheus+Grafana实现可视化监控告警。 2. **性能调优** - 调整JVM参数（如堆内存大小）和线程池配置。 - 对高延迟的处理器启用并行执行（Concurrent Tasks > 1）。 #### 四、最佳实践 1. **模块化设计** - 将数据流拆分为独立子流程（如“数据采集层”“清洗层”“分发层”），通过**Input Port**/**Output Port**连接，提升可维护性。 2. **版本控制与CI/CD** - 所有数据流配置保存到NiFi Registry，结合Git实现版本追溯。 - 使用NiFi CLI工具自动化部署流程。 3. **灾备与高可用** - 部署NiFi集群，通过ZooKeeper协调节点状态。 - 设置定期备份数据流配置和关键状态信息（如Provenance Data）。
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