JAVA学习-练习试用Java实现“结合Apache Nifi对大数据流进行自动化处理和筛查”

问题：

       实现一个Java程序，结合Apache Nifi对大数据流进行自动化处理和筛查。

解答思路：

       Apache NiFi 是一个强大的平台，用于自动化数据流处理。以下是一个简化的示例，展示如何使用 Java 与 Apache NiFi 集成来创建一个自动化的大数据处理和筛查程序。

准备工作

首先，确保你已经安装了 Apache NiFi。你可以从 [Apache NiFi 官方网站](https://nifi.apache.org/) 下载并安装 NiFi。

步骤 1: 创建 NiFi 流程

1. 打开 NiFi 并创建一个新的流程。

2. 添加以下组件：

   - GetFile：用于从指定位置获取数据文件。

   - ProcessSession：用于处理数据流。

   - PutElasticsearch：用于将数据写入 Elasticsearch。

   - LogAttribute：用于记录处理过程中的属性。

步骤 2: 配置组件

1. GetFile：配置文件来源（例如，本地文件系统、HDFS 等）和文件过滤条件。

2. ProcessSession：配置自定义的处理器，例如，使用 Java 来处理数据。

3. PutElasticsearch：配置 Elasticsearch 连接和索引。

步骤 3: 编写 Java 处理器

在 NiFi 中，你需要创建一个 Java 处理器来处理数据流。以下是一个简单的示例，它读取数据，然后进行筛查，并将结果发送到 Elasticsearch。

首先，创建一个新的 Java 类，例如 'DataProcessor.java'：

 

import org.apache.nifi.components.PropertyDescriptor;

import org.apache.nifi.flowfile.FlowFile;

import org.apache.nifi.processor.*;

import org.apache.nifi.processor.exception.ProcessException;

import org.apache.nifi.processors.standard.DroolsProcessor;

import org.apache.nifi.processors.standard.DroolsProcessorConfig;

import org.apache.nifi.processors.standard.DroolsProcessorRule;

import org.apache.nifi.processors.standard.DroolsProcessorRuleResult;


import java.io.InputStream;

import java.util.*;


public class DataProcessor extends AbstractProcessor {


    public static final PropertyDescriptor INPUT_SELECTORS = new PropertyDescriptor.Builder()

            .name("Input Selectors")

            .description("Comma-separated list of selectors to use to determine which attributes to use in the evaluation.")

            .required(true)

            .addValidator(StandardValidators.NON_EMPTY_VALIDATOR)

            .expressionLanguageSupported(true)

            .build();


    private final Set<PropertyDescriptor> descriptors;


    public DataProcessor() {

        final List<PropertyDescriptor> properties = new ArrayList<>();

        properties.add(INPUT_SELECTORS);

        descriptors = Collections.unmodifiableSet(new HashSet<>(properties));

    }


    @Override

    public Set<PropertyDescriptor> getSupportedPropertyDescriptors() {

        return descriptors;

    }


    @Override

    public void onTrigger(ProcessorNodeContext context, ProcessSession session) throws ProcessException {

        FlowFile flowFile = session.get();

        if (flowFile == null) {

            return;

        }


        try (InputStream content = session.read(flowFile)) {

            // 处理数据

            String data = new Scanner(content).useDelimiter("\\A").next();

            

            // 筛查逻辑

            if (data.matches(".*pattern.*")) {

                // 如果满足条件，则将数据写入 Elasticsearch

                PutElasticsearch.put(session, flowFile, "your_index", "your_type", "{\"field\": \"" + data + "\"}");

            } else {

                // 否则，可以选择丢弃或标记为错误

                session.rollback(flowFile);

            }

        } catch (Exception e) {

            throw new ProcessException(e);

        }

    }

}

确保你已经在 NiFi 的 `'nifi-processor-api' 中包含了 Drools 处理器，以便使用规则引擎。

步骤 4: 集成 Java 处理器

1. 在 NiFi 中，将 'DataProcessor' 添加到流程中。

2. 配置 'DataProcessor' 的属性，包括输入选择器和任何其他相关配置。

步骤 5: 启动流程

1. 启动 NiFi 流程。

2. 使用 'GetFile' 组件从数据源获取数据。

3. 'DataProcessor' 将处理数据，并将符合条件的数据写入 Elasticsearch。

这个示例非常基础，仅用于说明如何使用 Java 与 NiFi 集成。在实际应用中，你可能需要添加更复杂的逻辑、错误处理、事务管理等功能。

(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。)