“現在AI和數據處理密不可分，80%的企業可以利用Apache NiFi輕松解決復雜的數據問題，快速完成場景建設。猶如花上百來塊錢在家享受一頓不亞于五星級西餐廳的法式大餐。對于全棧式的數據分析師或者數據應用的Java研發工程師，NiFi讓其擺脫復雜的數據工程，而是將精力放在分析和應用的創新之上。而NiFi的GUI也著實令人賞心悅目！”

1.Apache NiFi

說到數據平臺，很多人的第一反應要么是ETL/ELT，要么是Spark或Hadoop，要么是Flink，要么是各式各樣的湖倉技術，例如Delta Lake。小編多年來根據不同的業務場景規劃落地不少數據平臺，很清楚的明白維護一套數據處理套件成本不菲。先不說調度引擎、運算引擎、數據治理引擎和存儲引擎，光是數據質量和產出效益就讓很多企業管理者頭疼，況且現代化的技術體系都依托云原生，這也是不小的一塊投入。就算下定決心建設數據平臺，技術路線抉擇和人才儲備則是另一大難題。要知道如何選擇最合適的技術至關重要，和2B產品線的生死掌握在靠譜的產品經理手中一樣。

現在AI時代已經到達，如何快速且以較低的成本進行數據處理和微治理則十分重要。畢竟現在的節奏越來越快，從商業的角度，小投入，快應用，螺旋式的加大投資成為很多人的選擇。回顧過去十年，加之最近在數據領域的咨詢量增加，小編認為是時候介紹一下NiFi，讓它能夠得到最對等的尊重?；仡欉@十年，NiFi走得很穩，正如它的官網所介紹的一樣，NiFi是強大、可靠、簡單易用的處理和分發數據的系統。

Apache NiFi是Apache軟件基金會的一個軟件項目，旨在自動化軟件系統之間的數據流。它利用提取、轉換、加載 （ETL） 的概念，基于美國國家安全局 （NSA） 之前開發的“NiagaraFiles”軟件，該軟件也是其現在名稱的一部分——NiFi 的來源，它在2014年NSA技術轉讓計劃的開源的清單里面。

簡單而言Apache NiFi是一款開源的數據流處理工具，提供了強大的數據采集、傳輸、轉換和處理能力。它可以幫助用戶輕松地構建可擴展、高度可配置的數據流處理管道，支持從各種來源（包括本地磁盤、網絡、傳感器等）獲取數據，并將其路由、轉換、過濾和聚合后輸出到各種目標（包括 Hadoop、HDFS、Kafka、Solr等）。同時，Apache NiFi 還提供了直觀的可視化界面，幫助用戶快速構建和管理數據流處理任務。

Apache NiFi的體系結構基于可插拔的Processor、Controller Service和自定義Extension，使其能夠快速適應不同的場景和需求，同時保持高性能和可靠性。NiFi的里層還依托Java虛擬機，建立在Spring基礎上。根據處理流量的大小，決定了其對系統資源的占用情況以及是否需要硬件支持。

如上圖所示，NiFi支持單機和集群模式。在分布式部署的情況下，ZK作為分布式一致性的中間件。每個節點都建立在JVM的基礎上，中間是各種處理數據的Processor，底層則是NiFi的數據存儲倉庫以及數據監管機制。

上圖為數據流工程的一部分，可以進行分領域設計。簡單、干凈和高可靠。

2.數據模型

NiFi的整體框架下，數據模型被建模為FlowFile，請記住這個術語。它由內容（Content）和屬性（Attribute）兩部分組成。畢竟在物理世界，任何的數據消息都是由消息體和頭部信息組成。一系列的處理組件在相同的規范下互相連接形成處理管道。數據會沿著管道進行流動形成數據流。同時，NiFi的組件很豐富，截止到1.27的版本已經接近400+。<不夠用，沒問題，可以自己定義。>

每個組件都是FlowFile進，FlowFile出。每份數據都會從流的開始傳輸到流的結束。默認情況下，它使用已NiFi的存儲介質作為機制，例如本地磁盤，因此NiFi對于I/O的要求比較高。

FlowFile Content存儲著數據主體信息，可以理解為文本內容，可以是Json格式，也可以是二進制文件等等。而FlowFileAttribute則是添加到每個FlowFile文件上面的Key-Value對，也即為鍵值對。

這些屬性的有一部分是NiFi系統給每個FlowFile加上（例如FlowFile創建時間、FlowFile大小、uuid等等），也可以使用戶自行添加的屬性對，還可以是由Processor（每個處理節點）自己設置，用來標明這些數據的特定屬性或狀態。

每個流的數據都可以在NiFi GUI可視化直觀的跟蹤和顯示，尤其可以追溯每份數據處理的鏈路圖，比如源頭和處理的組件，類似數據的血緣追蹤。

本文轉載自??魯班模錘??，作者： 龐德公 ????