InfoSec-Black-Friday数据集成方案：Apache NiFi处理多源折扣数据
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/inf/InfoSec-Black-Friday 每年黑五期间，InfoSec领域的折扣信息分散在多个来源，手动整理耗时且易出错。本文将介绍如何利用Apache NiFi（一种强大的数据集成工具）构建自动化流程，从历年折扣记录中提取、清洗并整合数据，帮助安全从业者高效获取有价值的优惠信息。
项目背景与数据现状
InfoSec-Black-Friday项目记录了2018年至2024年的安全工具、课程和服务折扣信息，数据存储在多个Markdown文件中。以2024年数据为例，包含工具、课程、硬件等12个类别，共600+条折扣记录。这些数据存在格式不一致、重复条目和无效链接等问题，直接影响分析效率。
数据来源文件
Apache NiFi数据处理流程设计
流程概览
使用NiFi构建以下数据流：
- 数据拉取：从Git仓库克隆或本地读取Markdown文件
- 解析与提取：通过正则表达式提取折扣标题、价格、有效期等关键信息
- 数据清洗：去重、格式化日期和价格
- 存储与索引：写入SQLite数据库并创建全文索引
核心处理器配置
1. GetFile处理器
- 配置：监控本地目录
GitHub_Trending/inf/InfoSec-BlackFriday，文件过滤*.md - 作用：批量读取历年折扣文件
2. ExtractText处理器
- 正则表达式：提取折扣关键信息
(.*?) - (.*?)\n(https?://[^\s]+)\s+(\d+%) off (.*?) with code: `(.*?)`\nDeal ends: (.*) - 输出属性：
title、vendor、url、discount、price、code、end_date
3. UpdateAttribute处理器
- 日期格式化：将
end_date统一转换为yyyy-MM-dd格式 - 数据验证：过滤无效URL（如
https://example.com）
流程可视化
关键问题解决
1. Markdown表格解析
部分年份数据使用表格存储（如2023年硬件类别），需使用ConvertRecord处理器结合CSVReader解析：
<property name="delimiter">,</property>
<property name="header">true</property>
2. 重复数据去重
使用HashContent处理器计算每条折扣的MD5哈希，通过Distinct处理器去重：
flowFile.getAttribute('filename') + flowFile.getAttribute('title')
3. 数据质量监控
通过ValidateRecord处理器检查必填字段（title、discount、end_date），异常数据路由至Invalid队列，生成报告：
{
"invalid_records": 12,
"missing_discount": 5,
"expired_deals": 7
}
结果与应用
处理完成后，数据存储在SQLite数据库中，可通过以下方式查询：
常用查询示例
1. 查找2024年工具类折扣
SELECT title, vendor, discount FROM deals
WHERE year=2024 AND category='Tools' AND end_date > '2024-11-25';
2. 统计历年折扣类别分布
SELECT category, COUNT(*) FROM deals GROUP BY category;
数据可视化建议
使用Grafana连接SQLite数据源，创建折扣趋势仪表盘：
- 年度折扣数量变化折线图
- 类别占比饼图
- 即将过期折扣倒计时列表
扩展与优化
1. 实时数据同步
添加ListenHTTP处理器，接收GitHub Webhook事件，自动拉取最新提交：
Endpoint URL: /webhook
HTTP Method: POST
2. 自然语言处理
集成Apache OpenNLP识别折扣描述中的情感倾向（如“限时”、“推荐”），提升数据价值。
3. 分布式部署
通过NiFi Cluster实现负载均衡，处理更大规模的折扣数据（如扩展至其他安全领域黑五数据）。
总结
本方案通过Apache NiFi实现了InfoSec-Black-Friday项目的自动化数据集成，解决了多源数据格式不一、处理低效的问题。处理后的数据可直接用于趋势分析、价格预警等场景，为安全从业者提供决策支持。完整流程配置文件和SQL脚本可参考项目仓库中的nifi-template.xml。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
