Nifi 全局变量的使用

最新推荐文章于 2024-07-26 15:55:23 发布
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1.设置全局变量，操作如下图所示
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2.使用全局变量: #{token}
（1）当前组中使用全局变量： 选中当前组，右键设置，选择刚添加的全局变量名
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（2）使用方式
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Xww_0819
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大数据NiFi（十四）：数据来源和变量及表达式
Lansonli（蓝深李）的博客
01-29 1257
当数据通过系统处理并被转换,路由,拆分,聚合和分发到其他端点时,这些信息都存储在NiFi的Provenance Repository中。为了搜索和查看此信息,我们可以从全局菜单中选择数据源(Data Provenance)，也可以在对应的处理器上右键选择“View data provenance”进行查看。左下角的滑块允许我们查看这些事件发生的时间。通过左右滑动,我们可以看到哪些事件花费了较长的时间,这样我们可以分析瓶颈,得知哪些节点需要更多资源,例如配置处理器的并发任务数。
Apache NiFi用户指南
JineD的博客
05-29 9166
介绍 Apache NiFi是基于流程编程概念的数据流系统。它支持强大且可扩展的数据路由，转换和系统中介逻辑的有向图。NiFi具有基于Web的用户界面，用于设计，控制，反馈和监控数据流。它在服务质量的几个方面具有高度可配置性，例如容错与保证交付，低延迟与高吞吐量以及基于优先级的排队。NiFi为所有接收，分叉，加入克隆，修改，发送和最终在达到其配置的最终状态时丢弃的数据提供细粒度数据来源。 有关系统要求，安装和配置的信息，请参阅“系统管理员指南”。安装NiFi后，使用支持的Web浏览器查看UI。 浏览.
NIFI关于Variables的使用
浩瀚蓝天dep的博客
09-07 1049
NIFI中的变量（variables）和参数（parameters）在引用的时候是有区别的。参数的引用是使用#{参数名}的形式。变量是使用${变量名}的形式来引用。nifi版本：1.23.2（docker镜像）Variables：出于兼容性目的，仍支持通过变量和文件的自定义属性，和参数的功能不同，变量不支持敏感属性，变量值不能引用其他变量或使用表达式语言。变量和属性将在未来的版本中删除。因此强力推荐使用参数（
Nifi的入门使用
百世经纶『一页書』
11-17 3701
Nifi的使用官方文档Nifi简介简单使用 使用nifi前，需要知道ETL在做什么使用小帮手TableMapping. 官方文档 官方文档地址:https://nifi.apache.org/docs.html. Nifi简介 简单使用
【nifi】收集数据
w_xiaogui的专栏
07-26 2592
nifi收集数据
NIFI2.0 变量
07-12
NiFi 的核心配置文件 `nifi.properties` 允许定义全局变量，这些变量可以在整个流程中引用。例如： ```properties nifi.variable.registry.properties=/path/to/variables.properties ``` 该配置指向一个外部属性...
Nifi Processor开发 01
larygry的博客
04-08 813
概览案例源码类属性方法onTrigger详解参数获取、解析方式1.获取PropertyDescriptor的输入参数2.获取FlowFile中的Attribute开发常见问题，及解决方法1.flowfile没有转发或者已经转发错误2.关于远程调测 以简单的向处理的数据中添加常量为例，简单介绍一下Nifi自定义processor开发的过程 案例源码 //不需要关注上下文 @SideEffectFre...
Apache NIFI ExecuteScript组件脚本使用教程
酷酷的诚的博客
05-22 1623
编辑人(全网同名)：酷酷的诚 邮箱：zhangchengk@foxmail.com 本文通过Groovy，Jython，Javascript(Nashorn)和JRuby中的代码示例，介绍了有关如何使用Apache NiFi处理器ExecuteScript完成某些任务的各种方法。本文中的内容包括： Introduction to the NiFi API and FlowFiles 从传入队列中获取流文件 创建新的流文件 使用流文件属性 传输流文件 日志 FlowFile I/O and Erro.
nifi2.0中设置变量的组件
最新发布
07-12
在核心配置文件 `nifi.properties` 中，可以通过如下配置指定一个外部属性文件来集中管理全局变量： ```properties nifi.variable.registry.properties=/path/to/variables.properties ``` 在 `variables....
nifi之将一行一行数据进行值的定义，方便取值（4）
guijianchouxyz的博客
09-16 823
nifi之将一行一行数据进行值的定义 EvaluateJsonPath：主要作用就是把数据里面的配置成“键值对”的方式。方便下游处理器进行取值 创建EvaluateJsonPath处理器 接上一篇长，已经成功创建了出来 给处理器name 对上游数据进行分析 我们通过分析上游数据来对如何进行“键值对”配置来进行了解，这边涉及到jsonpath的语法。感兴趣的大家可以去百度了解一下 上游的数据长这个样子 分析:通过取前面的id或者age可以得到后面的值,这个还是一层的,比较好取值,好的,开搞 对处理器
时间 全局变量的设置问题
guan__ye的博客
07-02 1448
在程序中设置了一个全局变量时间戳；ranking_nowtime = int(time.time())获取当前时间，在数据存入的时候出现了问题，后添加的时间居然比之前添加的时间还要早，一时间不知道什么错误，以为是测试错了，后来还是时间错了；不能吧时间设置全局变量；时间是随时变化的，作为全局变量，时间会随着服务器的时间而固定在某一刻，并不是随着时间的转变而转变so  不能把时间设置为全局变量...
Apache NiFi 典型案例
qq_29454203的博客
05-27 3009
NIFI典型案例 课程目标 1、离线同步Mysql数据到DFS 2、Json内容转换为Hive支持的文本格式 3、实时同步Mysql数据到Hive 4、Kafka的使用 1.离线同步Mysql数据到hdfs 大数据数据仓库系统中，经常需要进行数据同步操作，可以使用nifi来进行灵活的全流程操作。 准备工作： 启动Mysql服务(5.7版本)，在Mysql中运行\资料\mysql\nifi_test.sql中的SQL语句。 启动Hadoop集群(与NiFi集群在同一个可访问的局域网网段) 1.1处理器流程
apache nifi 的入门使用
付哥的技术课堂
02-08 2054
整体文件竟然1.5G左右。现在已经下载下来了。基本上视频教程大概两个小时左右。国内的使用比较少。 dataflow 数据流 不同系统之间的数据流通 Nifi 是用来处理数据集成场景的数据分发，BS结构的图形化。 1、高可用 2、高性能高并发 3、错误纠察 4、对于现实业务的变更可以快速响应 5、对于不同系统之间的数据格式可以进行兼容，兼容各种数据格式 6、安全性比较高 7、可以方便的在测试和生产环境中进行迁移。 这就是nifi的核心概念。FBP 流式编程 F...
NiFi学习笔记（二）——基本操作介绍
Kinney小黑
10-15 5329
首先我们先看下整个面板，我大致分为四个区域，下面我会逐个区域进行介绍 区域一 这里就是“操作画布“，所有的对数据流的操作基本都在这个上面进行，在这上面可以进行”拖、拽、拉、连线…“等等操作，至于这几个操作的具体作用是什么，在后续的实例中会具体介绍。（从图中可以看到画布上面有几个我之前建好的组）区域二 这里主要是构造数据流操作的主要面板。 添加模块（processor） nifi内
NiFi用户指南文档分析（2）
Sherlock的博客
08-03 1410
NiFi文档分析 组件版本 您可以访问有关处理器，控制器服务和报告任务的版本的信息。当您在具有运行不同版本组件的多个NiFi实例的集群环境中工作或者已升级到较新版本的处理器时，此功能尤其有用。“添加处理器”，“添加控制器服务”和“添加报告任务”对话框包括一个标识组件版本的列，以及组件的名称，创建组件的组织或组以及包含该组件的NAR包。 画布上显示的每个组件也包含此信息。 排序和过滤组件 添加组件时...
Apache nifi 第一篇(概述)
weixin_30730053的博客
08-04 1028
1、什么是Apache NiFi？ 　　简单地说，NiFi是为了自动化系统之间的数据流。虽然数据流这种形式很容易理解，但我们在此使用它来表示系统之间的自动化和不同系统之间数据的流转。企业拥有多个系统，其中一些系统创建了数据，部分系统消耗了数据，那么问题就出现了。出现的问题和解决方案已经广泛讨论和阐述。nifi就是一个致力于数据对接的集成框架。 数据流面临的一些比较高级的挑战包...
NiFi用户文档分析（1）
Sherlock的博客
08-02 687
Nifi文档分析（1） Nifi文档分析。 术语介绍 DataFlow Manager（DFM）：NiFi用户，有添删改数据流组件权限。 FlowFile：代表NiFi中的单个数据。由两个组件组成：属性和内容，内容是FlowFIle表示的数据，属性是提供有关数据的信息或上下文的特征，两者由键值对构成。所有FlowFile都具有的标准属性： -uuid：通用唯一标识符，用于区分. -filename...
Spark快速大数据分析要点
野狼e族 的博客
05-24 2391
Spark快速大数据分析要点1、默认情况下，Spark 的 RDD 会在你每次对它们进行行动操作时重新计算。如果想在多个行动操作中重用同一个 RDD，可以使用 RDD.persist() 让 Spark 把这个数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。我们可以让 Spark 把数据持久化到许多不同的地方。在第一次对持久化的 RDD 计算之后，Spark 会把 RDD 的内容保存到内存中（以分区...
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