Apache NiFi数据摄取。全面指南101
数据摄取是将数据从不同来源转移到一个集中的位置的过程。数据可以来自物联网设备、企业内部数据库和SaaS应用程序，并可以进入各种目标环境，如数据集市或云数据仓库。企业设计数据摄取管道，从各种来源收集和存储他们的数据。Apache NiFi是Niagara Files的简称，是一个企业级的数据流管理工具，有助于以可扩展和可靠的方式收集、充实、转换和路由数据。它是一个顶级的Apache产品，基于基于流的编程的概念。使用Apache NiFi数据输入管道；企业可以设置数据集成工作流程，以实现更顺畅的数据流。
在这篇博客中，你将了解到Apache NiFi的特点，数据摄取，以及如何设置和使用Apache NiFi数据摄取管道。
目录
前提条件
- 对数据集成有基本的了解。
什么是Apache NiFi？
Apache NiFi数据输入工具是一个开源软件，帮助处理和分配系统之间的数据流。它允许用户将数据从源头拉到Apache NiFi，并实时操作数据流。通过Apache NiFi，企业可以从源头获取数据，对其进行处理和转换，并将其推送到不同的数据存储。从本质上讲，NiFi是一个高度可扩展的、完全安全的、用户友好的平台，可以适应多样化和高度复杂的数据流。企业可以使用Apache NiFi数据输入、获取、转换和基于数据的事件处理。
关键的核心概念
- 流动文件：代表了通过系统的移动对象。NiFi跟踪键/值对属性和字节的相关内容。有了它，你可以处理CSV记录、图片、音频、视频和任何其他二进制数据。
- FlowFile处理器。FlowFile处理器执行数据路由、调解或系统间转换的工作。它们可以访问一个给定的FlowFile的属性，并且它们可以在一个给定的工作单元中对零个或多个FlowFiles进行操作。
- 流控制器：它充当中介，促进处理器之间的FlowFiles的交换。它还维护关于进程如何连接的信息。
- 进程组。它是一组特定的进程以及它们的连接。进程组可以通过输出端口发送数据，通过输入端口接收数据。
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Apache NiFi的主要特点是什么？
以下是Apache NiFi数据输入平台的特点。
1) 优先排队
您可以设置如何从队列中检索数据的优先次序方案。默认情况下，最古老的数据会被首先检索到。然而，如果你想提取最新的数据或最小的数据，或任何自定义方案，你可以设置优先级。
2）保证交付
传递通过优化使用内容存储库，即使在大规模的情况下也能确保分发。专门设计的持久性写前日志，使NiFi可以提供有效的负载传播，非常高的交易率，以及写时复制。
3) 流量管理
Apache NiFi允许你在同一时间将数据转移到多个目的地。它支持所有排队的数据的缓冲和背压能力。Apache NiFi数据摄取工具提供了流的特定配置，在数据损失不能容忍的地方，提供了这种关注。
4) 易用性
数据流可能很复杂，Apache NiFi数据摄取工具允许团队将这些流量可视化。它有助于减少复杂性，并允许用户实时看到变化。Apache Nifi可以通过系统自动索引、记录和提供跨转换、扇入、扇出等的出处数据。数据证明在故障排除、优化、支持合规性等方面变得极为关键。
5) 站点与站点之间的通信协议
Apache NiFi Data Ingestion提供站点到站点（S2S）协议，以便在实例之间快速、轻松地传输数据。S2S协议使客户端库很容易被捆绑到应用程序中或与NiFi通信。S2S支持HTTP(S)和基于套接字的协议，因此很容易将代理服务器嵌入S2S通信中。
6) 安全性
Apache NiFi数据摄取平台还通过协议和双向SSL加密，在数据流的每个环节提供安全交换。它还能为发送方和接收方进行内容加密和解密。NiFi还提供可插拔式授权，这样就可以控制用户的访问，如数据流管理器、管理员和只读访问。此外，管理员对整个数据流有细粒度的访问，以方便处理需求和管理。
大数据的架构模式
以下是大数据架构的各层。
- 数据摄取层。来自不同来源的数据的第一步。对数据进行清理和分类，以确保数据在进一步的层中顺利流动。
- **数据收集器层。**重点是将数据从摄取层运输到数据管道的其他部分。它是数据被打破的地方，以便分析能力可以开始。
- 数据处理层。重点是处理在前几层收集的数据。它专门负责数据管道处理系统。数据被分类并被路由到不同的目的地。
- 数据存储层。该层的重点是寻找合适的媒介来有效地存储大型数据。
- **数据查询层。**它是主动分析处理开始的地方。其重点是收集数据价值，使其对下一层更有帮助。
- 数据可视化层。这是可视化或演示层，数据管道的用户可以看到已经收集的数据的洞察力。
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- 充足的连接器。Hevo的容错数据管道为你提供了一个安全的选择，统一来自100多个来源（包括40多个来源）的数据，并将其存储在你选择的数据仓库。
- 实时支持。Hevo团队全天候通过聊天，电子邮件和支持电话为客户提供特殊支持。
- 实时监控。Hevo允许你实时监控和查看输入的数据样本，因为它从你的源头加载到你的目的地。
什么是数据输入？
数据摄取是将数据从一个或多个来源传送到一个可以进一步分析的存储介质的过程。数据可以来自各种来源，如RDBMS、CSV、S3桶或其他数据流。它也可以是各种格式的。企业可以创建/使用数据摄取管道，如Hevo Data，从各种来源收集数据，并将它们传输到集中存储，以便进行分析。
你可以以批次、实时或两者结合的方式摄入数据。
1) 批量处理
批量处理是按组收集数据，定期运行并发送到目的地。一个批次或组的优先级取决于应用于一个批次的条件或逻辑顺序。当你的流程按计划运行时，批量数据导入方法很有用，因为数据是按固定的时间间隔导入的。
2）流处理
它也被称为实时处理。在这个过程中，数据的来源、操作，然后由数据摄取层加载。当数据对时间非常敏感，必须时刻监控时，实时数据摄取是非常有用的。
请查看我们关于批处理与流处理的详细指南，以了解更多信息!
3）Lambda架构
数据摄取的Lambda架构包括实时和批处理两种方法。它由批处理、服务和速度层组成。这三层之间的持续交接确保了数据可用于低延迟的查询。通过lambda架构，实时和批处理方法的结合平衡了两种方法的好处，使用实时处理来提供对时间敏感的数据的视图和对批处理数据的综合视图。
数据摄取的好处
数据摄取使团队能够更有效地管理数据并获得竞争优势。数据摄取的一些好处包括。
- 随时可用。帮助公司从多个来源收集数据，并将其转移到一个统一的环境，以便快速访问和分析。
- 设计更好的工具。工程师在设计他们的应用程序和软件工具时，可以使用这项技术来确保数据的快速电影。
- 不那么复杂。将先进的数据摄取管道与ETL解决方案（如Hevo Data）相结合，可以帮助公司将各种数据格式转化为预定义的结构，并将其交付给目标源。
- **更好的决策。**实时数据摄取可以帮助企业快速发现问题和机会。他们也可以通过实时访问数据来做出明智的决定。
如何设置Apache NiFi数据摄取平台？
步骤1：配置任务
我们将使用NiFi处理器 "PublishKafka_0_10"。 进入调度选项卡，配置你想执行的并发任务的数量，并调度处理器。在属性选项卡中，设置Kafka代理URL、请求大小、主题名称等。
第2步：使用Apache NiFi向Amazon Redshift输入数据
下一步是将Apache NiFi连接到Amazon Redshift。为此，你将需要Amazon Kinesis Firehose Delivery Stream来存储数据到Amazon Redshift。你可以使用交付流将数据移动到Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon和ElasticSearch服务。
总结
在这篇博客中，你了解了企业在实施大数据项目时需要的Apache NiFi数据摄取。Apache NiFi的作用就像一个数据流管理器。Apache NiFi数据摄取帮助企业自动提取和传输数据。通过Apache NiFi数据摄取管道，企业可以专注于从数据中提取价值，找到对客户和业务的洞察力。
Hevo Data，一个无代码的数据管道，可以无缝地将数据从庞大的来源（包括Apache Kafka）转移到数据仓库或你选择的目的地，在BI工具中进行可视化。它是一个可靠的、完全自动化的、安全的服务，不需要你写任何代码 Hevo与100多个数据源和商业智能工具（包括40多个免费数据源）紧密结合，使你不仅可以导出和加载数据，还可以转换和丰富你的数据，并使其在短时间内做好分析准备。
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