[707]Apache NiFi安装及简单使用

NiFI介绍

NiFi是美国国家安全局开发并使用了8年的可视化数据集成产品，2014年NAS将其贡献给了Apache社区，2015年成为Apache顶级项目

NiFi（NiagaraFiles）是为了实现系统间数据流的自动化而构建的。虽然术语“数据流”用于各种上下文，但我们在此处使用它来表示系统之间的自动和管理信息流

一个易用、强大、可靠的数据处理与分发系统。基于Web图形界面，通过拖拽、连接、配置完成基于流程的编程，实现数据采集等功能

官网地址：http://nifi.apache.org/

文档：http://nifi.apache.org/docs.html

NiFi架构

linux NiFI安装

环境要求：a、需要Java 8或更高版本

b、支持的操作系统：Linux、Unix、Windows、Mac OS X

1、下载安装包

命令：wget -b http://mirror.bit.edu.cn/apache/nifi/1.8.0/nifi-1.8.0-bin.tar.gz

2、解压安装包、即可使用

命令：tar -zxvf nifi-1.8.0-bin.tar.gz

目录如下：

3、配置文件（ nifi-1.8.0/conf/nifi.properties ）、可以使用默认配置，根据自己情况进行修改

4、操作NIFI，启动的时候，比较慢，注意机器内存是否足够

后台启动命令：./bin/nifi.sh start

前端启动命令：./bin/nifi.sh run

关闭命令：./bin/nifi.sh stop

首次启动NiFi时，会创建以下文件和目录：

content_repository
database_repository
flowfile_repository
provenance_repository
work 目录
logs 目录
在conf目录中，将创建flow.xml.gz文件

5、启动后，使用浏览器进行访问，地址：http://ip:8080/nifi

win NiFI安装

1、下载安装包

地址：http://mirror.bit.edu.cn/apache/nifi/

我下载的是nifi-1.10.0-bin.zip，文件好大，有1.2G。

下载完后解压进入bin目录运行run-nifi.bat：

启动成功，浏览器输入地址：http://localhost:8080/nifi/

NIFI简单使用

不理解NIFI是做什么的，看一个简单的例子（同步文件夹）吧，帮助理解

1、从工具栏中拖入一个Processor，在弹出面板中搜索GetFIle，然后确认

2、配置GetFile，设置结束关系、输入目录、保留源文件，其他设置可以不动，输入目录中有文件：file.txt（内容为abc）。

3、从工具栏中拖入一个Processor，在弹出面板中搜索PutFIle，然后确认，如第一步

4、配置PutFile，设置结束关系、输出目录，其他设置可以不动，输出目录为空文件夹

5、将GetFIle与PutFIle关联起来，从GetFIle中心点击，拖拉到PutFIle上

6、右键启动GetFIle与PutFIle，可以看到结果，输入目录中的文件同步到，输出目录中了

注意：操作过程中，注意错误排查

1、Processor上的警告

2、Processor上的错误

简单使用2

先来添加处理器

这里选择getfile处理器，它会获取本地磁盘数据，然后删除源文件

右键处理器->点configure，可以看到该处理器要填的属性，加粗的是必填项，只有必填项满足才能运行处理器

在input Directory处填目录名./data-in。他回去nifi安装目录找，我们同时也在nifi安装目录下建立data-in目录

再添加一个LogAttribute处理器做getfile处理器suucess后的下步操作。

然后点getfile的箭头移到logattritute上去。

可以看到连接的一些设置，FlowFile Expiration属性表示数据在通道里的过期时间，默认是0不过期，如果改成30sec，就代表数据如果在这个通道里停留30sec还没被下个处理器处理，就失效了。这样可以保存处理器是可用的，不会因为数据积压导致整个处理器不可用，适用于时效性有要求的处理。

Available Prioritizers是数据排序规则，比如我选先进先出规则，就把FirstInFirstOutPrioritizer拖动到下面的Selected Prioritizers输入框中。

还可以设置队列长度，大小，使系统具有恢复能力。

右击LogAttribute->configura->settings

勾上Automatically Terminate Relationships多选框。表示数据流到此为止。

准备run:

我先在data-in放了一个log文件，然后右键getFile->start

看上图，可以看到getFile读取到我的日志文件152K并写到队列里面，因为我LogAttribute还没启动，所以数据还没出队。

现在启动LogAttribute，数据流到LogAttribute，终止。

NiFi 组件

1.FlowFile

FlowFile代表每个被系统处理的数据对象。每个FlowFile由两部分组成:属性和内容。内容是数据本身，属性是与数据相关的key-value键值对，用于描述数据

2.Processor

Processor可以用来创建、发送、接受、转换、路由、分割、合并、处理 FlowFiles。Processor可以访问给定的FlowFile

3.Connection

提供Processors之间的连接，作为Processors之间的缓冲队列。用来定义Processors之间的执行关系，并允许不同Processors之间以不同的速度进行交互

4.Process Group

一个特定集合的Processors与他们之间的连接关系形成一个ProcessGroup

5.Controller Service

6.Reporting Task

Reporting Task是一种后台运行的组件，可将Metrics指标、监控信息、内部NiFi状态发送到外部

7.Funnel

漏斗是一个NiFi组件，用于将来自多个连接的数据组合成单个连接。

有哪些处理器可用

1.数据转换

CompressContent：压缩或解压缩内容
ConvertCharacterSet：用于将一种字符编码集转换成另一种
EncryptContent：加密或解密内容
ReplaceText：使用正则表达式修改文本内容
TransformXml：将XSLT转换应用于XML内容
JoltTransformJSON：应用JOLT规范来转换JSON内容

2.路由和调解

ControlRate：限制数据流量
DetectDuplicate：根据一些用户定义的条件监视重复的FlowFiles。经常与HashContent一起使用
DistributeLoad：通过用户定义的规则，把某些数据发到特定的Relationship，实现负载均衡
MonitorActivity：在指定的时间内，没有任何数据通过流即发送通知，也可选择在数据流恢复时发送通知
RouteOnAttribute：根据FlowFile包含的属性，路由FlowFile
ScanAttribute：扫描FlowFile的属性，看是否有匹配的属性
RouteOnContent：通过FlowFile内容路由FlowFile
ScanContent：扫描FlowFile的内容，看是否有匹配的内容
ValidateXml：针对XML模式验证XML内容; 基于用户定义的XML模式，检查FlowFile是否有效。

3.数据库访问

ConvertJSONToSQL：将JSON文档转换为SQL INSERT或UPDATE命令，然后将其传递给PutSQL处理器
ExecuteSQL：执行用户定义的SQL SELECT命令，将结果写入Avro格式的FlowFile
PutSQL：通过执行FlowFile内容定义的SQL DDM语句来更新数据库
SelectHiveQL：针对Apache Hive数据库执行用户定义的HiveQL SELECT命令，将结果以Avro或CSV格式写入FlowFile
PutHiveQL：通过执行由FlowFile的内容定义的HiveQL DDM语句来更新Hive数据库

4.属性提取

EvaluateJsonPath：用户提供JSONPath表达式（与用于XML解析/提取的XPath类似），然后根据JSON内容评估这些表达式，以替换FlowFile内容或将该值提取到用户命名的属性中。
EvaluateXPath：用户提供XPath表达式，然后根据XML内容评估这些表达式，以替换FlowFile内容，或将该值提取到用户命名的属性中。
EvaluateXQuery：用户提供XQuery查询，然后根据XML内容评估此查询，以替换FlowFile内容或将该值提取到用户命名的属性中。
ExtractText：用户提供一个或多个正则表达式，然后根据FlowFile的文本内容进行评估，然后将提取的值作为用户命名的属性添加。
HashAttribute：对用户定义的现有属性列表的并置执行散列函数。
HashContent：对FlowFile的内容执行散列函数，并将哈希值作为属性添加。
IdentifyMimeType：评估FlowFile的内容，以便确定FlowFile封装的文件类型。该处理器能够检测许多不同的MIME类型，例如图像，文字处理器文档，文本和压缩格式等
UpdateAttribute：更新Attribute

5.系统交互

ExecuteProcess：运行用户定义的Operating System命令。进程的StdOut被重定向，使得写入StdOut的内容成为出站FlowFile的内容。该处理器是源处理器 - 其输出预计将生成一个新的FlowFile，并且系统调用预期不会接收输入。为了向进程提供输入，请使用ExecuteStreamCommand处理器。
ExecuteStreamCommand：运行用户定义的Operating System命令。FlowFile的内容可选地流式传输到进程的StdIn。写入StdOut的内容成为hte出站FlowFile的内容。该处理器不能使用源处理器 - 它必须被馈送进入FlowFiles才能执行其工作。要使用源处理器执行相同类型的功能，请参阅ExecuteProcess Processor。

6.数据接入

GetFile：将文件的内容从本地磁盘（或网络连接的磁盘）流入NiFi。
GetFTP：通过FTP将远程文件的内容下载到NiFi中。
GetSFTP：通过SFTP将远程文件的内容下载到NiFi中。
GetJMSQueue：从JMS队列中下载消息，并根据JMS消息的内容创建一个FlowFile。也可以将JMS属性复制为属性。
GetJMSTopic：从JMS主题下载消息，并根据JMS消息的内容创建一个FlowFile。也可以将JMS属性复制为属性。此处理器支持持久和非持久订阅。
GetHTTP：将基于HTTP或HTTPS的远程URL的内容下载到NiFi中。处理器将记住ETag和Last-Modified Date，以确保数据不会持续摄取。
ListenHTTP：启动HTTP（或HTTPS）服务器并监听传入连接。对于任何传入的POST请求，请求的内容将作为FlowFile写出，并返回200响应码。
ListenUDP：侦听传入的UDP数据包，并为每个数据包或每包数据包创建一个FlowFile（取决于配置），并将FlowFile发送到成功关系。
GetHDFS：在HDFS中监视用户指定的目录。每当一个新的文件进入HDFS，它被复制到NiFi中。该处理器仅在主节点上运行，如果在群集中运行。为了从HDFS中复制数据并保持原样，或者从集群中的多个节点流出数据，请参阅ListHDFS处理器。
ListHDFS / FetchHDFS：ListHDFS监视HDFS中用户指定的目录，并发出一个FlowFile，其中包含遇到的每个文件的文件名。然后它通过分布式缓存通过整个NiFi集群来保持此状态。然后，这些FlowFiles可以跨群集扇出，并发送到FetchHDFS处理器，该处理器负责获取这些文件的实际内容，并发出包含从HDFS获取的内容的FlowFiles。
FetchS3Object：从Amazon Web Services（AWS）简单存储服务（S3）中获取对象的内容。出站FlowFile包含从S3接收的内容。
GetKafka：从Apache Kafka获取消息，专门用于0.8.x版本。消息可以作为每个消息的FlowFile发出，或者可以使用用户指定的分隔符进行批处理。
GetMongo：对MongoDB执行用户指定的查询，并将内容写入新的FlowFile。
GetTwitter：允许用户注册一个过滤器来收听Twitter”garden hose” 或Enterprise endpoint,为收到的每个推文创建一个FlowFile。

7.数据出口/发送数据

PutEmail：向配置的收件人发送电子邮件。FlowFile的内容可选择作为附件发送。
PutFile：将 FlowFile的内容写入本地（或网络连接）文件系统上的目录。
PutFTP：将 FlowFile的内容复制到远程FTP服务器。
PutSFTP：将 FlowFile的内容复制到远程SFTP服务器。
PutJMS：将 FlowFile的内容作为JMS消息发送到JMS代理，可选择基于属性添加JMS属性。
PutSQL：作为SQL DDL语句（INSERT，UPDATE或DELETE）执行 FlowFile的内容。FlowFile的内容必须是有效的SQL语句。可以使用属性作为参数，以便FlowFile的内容可以参数化SQL语句，以避免SQL注入攻击。
PutKafka：将一个FlowFile的内容作为消息传递给Apache Kafka，专门用于0.8.x版本。FlowFile可以作为单个消息发送，或者可以指定分隔符，例如新行，以便为单个FlowFile发送许多消息。
PutMongo：将 FlowFile的内容作为INSERT或UPDATE发送到Mongo。

8.分割和聚合

SplitText：SplitText采用单个FlowFile，其内容为文本，并根据配置的行数将其拆分为1个或更多个FlowFiles。例如，处理器可以配置为将FlowFile拆分成许多FlowFiles，每个FlowFiles只有1行。
SplitJson：允许用户将由数组或许多子对象组成的JSON对象拆分为每个JSON元素的FlowFile。
SplitXml：允许用户将XML消息拆分成许多FlowFiles，每个FlowFiles都包含原始的段。当通过“包装”元素连接几个XML元素时，通常使用这种方法。然后，该处理器允许将这些元素分割成单独的XML元素。
UnpackContent：解压缩不同类型的归档格式，如ZIP和TAR。存档中的每个文件随后作为单个FlowFile传输。
MergeContent：该处理器负责将许多FlowFiles合并到一个FlowFile中。FlowFiles可以通过将其内容与可选的页眉，页脚和分隔符连接起来，或者通过指定ZIP或TAR等存档格式来合并。FlowFiles可以根据一个共同的属性进行合并，如果被其他Splitting进程拆分，则可以进行“碎片整理”。每个bin的最小和最大大小都是基于元素数量或FlowFiles内容的总大小进行用户指定的，并且可以分配可选的超时，以便FlowFiles只会等待其指定的时间。
SegmentContent：根据一些配置的数据大小，将FlowFile分段到潜在的许多较小的FlowFiles中。拆分不是针对任何分隔符而是基于字节偏移来执行的。这是在传送FlowFiles之前使用的，以便通过并行发送许多不同的片段来提供更低的延迟。另一方面，这些FlowFiles可以由MergeContent处理器使用碎片整理模式进行重新组合。
SplitContent：将单个FlowFile拆分为潜在的许多FlowFiles，类似于SegmentContent。但是，对于SplitContent，分割不是在任意字节边界上执行，而是指定要分割内容的字符串。

9.HTTP

GetHTTP：将基于HTTP或HTTPS的远程URL的内容下载到NiFi中。处理器将记住ETag和Last-Modified Date，以确保数据不会持续摄取。
ListenHTTP：启动HTTP（或HTTPS）服务器并监听传入连接。对于任何传入的POST请求，请求的内容将作为FlowFile写出，并返回200个响应。
InvokeHTTP：执行由用户配置的HTTP请求。该处理器比GetHTTP和PostHTTP更加通用，但需要更多的配置。该处理器不能用作源处理器，并且必须具有传入的FlowFiles才能被触发以执行其任务。
PostHTTP：执行HTTP POST请求，发送FlowFile的内容作为消息的正文。这通常与ListenHTTP一起使用，以便在不能使用Site to Site的情况下（例如，当节点不能直接访问,但能够通过HTTP进行通信时）在两个不同的NiFi实例之间传输数据）。注意：HTTP可用作站点到站点运输协议除了现有的RAW Socket传输。它还支持HTTP代理。推荐使用HTTP Site to Site，因为它具有更高的可扩展性，并且可以使用输入/输出端口提供双向数据传输，具有更好的用户认证和授权。
HandleHttpRequest / HandleHttpResponse：HandleHttpRequest处理器是一个源处理器，它与ListenHTTP类似地启动嵌入式HTTP（S）服务器。但是，它不会向客户端发送响应。相反，FlowFile与HTTP请求的主体一起发送，作为其作为属性的所有典型Servlet参数，标头等的内容和属性。HandleHttpResponse可以在FlowFile处理完成后将响应发送回客户端。这些处理器总是被期望彼此结合使用，并允许用户在NiFi内直观地创建Web服务。

10.亚马逊网络服务

FetchS3Object：获取存储在Amazon Simple Storage Service（S3）中的对象的内容。然后将从S3检索的内容写入FlowFile的内容。
PutS3Object：使用配置的凭据，密钥和存储桶名称将 FlowFile的内容写入到Amazon S3对象。
PutSNS：将 FlowFile的内容作为通知发送到Amazon Simple Notification Service（SNS）。
GetSQS：从Amazon Simple Queuing Service（SQS）中提取消息，并将消息的内容写入FlowFile的内容。
PutSQS：将 FlowFile的内容作为消息发送到Amazon Simple Queuing Service（SQS）。
DeleteSQS：从亚马逊简单排队服务（SQS）中删除一条消息。这可以与GetSQS一起使用，以便从SQS接收消息，对其执行一些处理，然后只有在成功完成处理后才从队列中删除该对象。

参考：https://www.cnblogs.com/h–d/p/10079418.html
https://blog.csdn.net/u011596455/article/details/86557781
https://blog.csdn.net/u011870280/article/details/80351123