Как эффективно построить потоки данных в NiFi?

NiFi, основанный на парадигме потокового программирования (FSB), рассматривает приложения как сети «черных ящиков», обменивающихся данными (FlowFile). FlowFile – основной элемент, содержащий атрибуты (метаданные) и контент (данные). Важно помнить, что процессоры в NiFi изолированы: они обрабатывают только входящие данные и не имеют прямого доступа к другим процессорам или глобальным переменным.
Как эффективно построить потоки данных в NiFi?
Изображение носит иллюстративный характер

Атрибуты FlowFile содержат метаинформацию, важную для маршрутизации и обработки данных. Они включают имя файла, путь, уникальный идентификатор, дату создания и размер. NiFi предоставляет процессоры для извлечения, хеширования, идентификации типа и обновления атрибутов, а также мощный язык выражений (EL) для манипулирования ими. EL позволяет, например, сравнивать атрибуты, использовать переменные и системные свойства, упрощая автоматизацию сложных задач, таких как выявление проблемных записей в наборах данных.

Контент FlowFile, представляющий собой последовательность байт, хранится на диске и загружается только при необходимости, обеспечивая высокую производительность. NiFi предлагает широкий спектр процессоров для работы с контентом, включая загрузку, выгрузку, трансформацию, доступ к базам данных, взаимодействие с системой, разделение и соединение данных.

Для эффективной обработки больших объемов данных рекомендуется использовать подход, ориентированный на записи (Record-Oriented NiFi). Вместо обработки всего контента целиком, NiFi «пробегает» по нему, преобразуя данные в записи с помощью Record Readers. Обработанные записи затем сериализуются обратно в контент с помощью RecordSetWriters. Этот подход позволяет NiFi эффективно обрабатывать большие наборы данных структурированно, гибко и с возможностью повторного использования настроенных компонентов.


Новое на сайте

19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех? 19150Иранская группировка RedKitten применяет сгенерированный нейросетями код для кибершпионажа
Ссылка