Apache NiFi Anti-Patterns, Part 1

Summary

In diesem Video beginnt Marc Payne eine Serie über Apache NiFi Anti-Patterns. Er zeigt häufige Fehler in Datenflussdesigns, die die Effizienz von NiFi beeinträchtigen. Anhand eines Beispiels erklärt er, wie Nutzer CSV-Daten effizienter verarbeiten können, indem sie reguläre Ausdrücke durch richtige Parser ersetzen, unnötige Datenaufteilungen vermeiden und Attribute von Inhalten trennen. Marc veranschaulicht, wie eine verbesserte Datenflussarchitektur nicht nur einfacher zu verstehen und zu pflegen ist, sondern auch die Verarbeitungszeit drastisch verkürzt – von 47 Sekunden auf unter eine Sekunde.

Takeaways

• 🔪 Apache NiFi bietet viele Möglichkeiten zur Datenverarbeitung, aber es gibt wiederkehrende Fehler, die als Anti-Muster bezeichnet werden.
• 📈 Marc Payne beginnt eine Serie über Apache NiFi Anti-Muster, um häufige, aber ineffiziente Datenflüsse zu untersuchen und zu verbessern.
• 📋 Der Diskurs konzentriert sich auf einen Datenfluss, der CSV-Daten aus einem Dateisystem mit einem ListFile- und FetchFile-Processor liest.
• 🔎 Der ursprüngliche Datenfluss verwendet reguläre Ausdrücke für die Datenextraktion, was zu Leistungsengpässen und Schwierigkeiten bei der Wartung führt.
• 📝 Ein Anti-Muster ist das Verwenden von regulären Ausdrücken anstatt eines korrekten CSV-Parsers für strukturierte oder halbstrukturierte Daten.
• 🔑 Ein weiteres Problem ist das Verwenden von FlowFile-Attributen, um Daten zu routen und zu verarbeiten, anstatt sie im FlowFile-Inhalt beizubehalten.
• 🔄 Das Teilen und Zusammenführen von Daten (Splitten und Mergen) ist ein weiteres ineffizientes Anti-Muster, das die Verarbeitung und Speicherung erschwert.
• 📉 Die ineffizienten Datenflüsse führen zu einer erhöhten Verarbeitungszeit und einer verschlechterten Nachverfolgbarkeit der Daten.
• 🛠 Eine verbesserte Version des Datenflusses verwendet QueryRecord-Processoren, um die Datenverarbeitung zu vereinfachen und zu beschleunigen.
• 📈 Durch die Verwendung von QueryRecord-Processoren und einer korrekten Datenverarbeitung wird die Verarbeitungszeit von 47,5 Sekunden auf 885 Millisekunden reduziert.
• 📚 Der optimierte Datenfluss ist nicht nur performanter, sondern auch leichter zu verstehen, zu warten und korrekter in der Datenbehandlung.

Q & A

Was ist das Hauptthema des von Marc Payne gezeigten Video-Skripts?

Das Hauptthema des Skripts ist die Einführung in Apache NiFi Anti-Muster und deren Verbesserung, insbesondere im Zusammenhang mit der Verarbeitung von CSV-Daten mit Apache NiFi.

Was sind die Anti-Muster, die Marc Payne im Video-Skript identifiziert?

Die identifizierten Anti-Muster sind das Verwenden von regulären Ausdrücken anstelle eines korrekten CSV-Parsers, das Verschmieren der Grenzen zwischen Flow-File-Inhalten und -Attributen sowie das Aufteilen und Wiedervereinen von Daten.

Was ist das Problem mit dem Einsatz von regulären Ausdrücken zur Analyse von CSV-Daten?

Reguläre Ausdrücke können schwierig zu schreiben und zu pflegen sein, und sie ignorieren möglicherweise zitierte oder escapete Kommas in den Feldern der CSV-Daten, was zu unsauberen oder ineffizienten Datenanalyse führen kann.

Welche Rolle spielen die 'QueryRecord'-Prozessoren im verbesserten Datenfluss?

Die 'QueryRecord'-Prozessoren ermöglichen es, Datensätze in einem einzigen FlowFile zu analysieren und zu verarbeiten, ohne sie aufzuteilen und wieder zusammenzufügen, was zu einer effizienteren Datenverarbeitung führt.

Was ist der Hauptvorteil des Einsatzes von 'QueryRecord'-Prozessoren?

Der Hauptvorteil ist, dass sie die Datenverarbeitung vereinfachen und beschleunigen, indem sie die Notwendigkeit von Datenaufteilung und -wiedervereinigung vermeiden und eine effiziente Verarbeitung von Datensätzen in einem FlowFile ermöglichen.

Wie wird die Leistung des verbesserten Datenflusses im Vergleich zum ursprünglichen Datenfluss gemessen?

Die Leistung wird durch die Verarbeitungszeit gemessen, die im verbesserten Datenfluss von etwa 47 Sekunden auf weniger als eine Sekunde reduziert wurde, was eine signifikante Verbesserung darstellt.

Was ist der Zweck des 'PutEmail'-Prozessors im Datenfluss?

Der 'PutEmail'-Prozessor wird verwendet, um eine E-Mail zu senden, wenn Datensätze mit einem Kaufvolumen von mehr als 1000 USD erkannt werden.

Welche Rolle spielen die 'RecordReader'- und 'RecordWriter'-Komponenten in der 'QueryRecord'-Prozessor-Konfiguration?

Die 'RecordReader'-Komponente ist für das Parsen der eingehenden Daten verantwortlich, während die 'RecordWriter'-Komponente dafür sorgt, dass die verarbeiteten Daten in der gewünschten Ausgabeform (z. B. CSV oder JSON) geschrieben werden.

Was ist der Unterschied zwischen FlowFile-Inhalten und FlowFile-Attributen in Apache NiFi?

FlowFile-Inhalte beinhalten die tatsächlichen Daten, während FlowFile-Attribute Schlüssel-Wert-Paare enthalten, die Metadaten und Verarbeitungsinformationen bereitstellen und den Daten Kontext geben.

Wie kann man die Verarbeitungszeit in Apache NiFi verbessern?

Die Verarbeitungszeit kann verbessert werden, indem man Anti-Muster vermeidet, effiziente Prozessoren wie 'QueryRecord' verwendet und die Datenverarbeitung optimiert, um die Leistung zu steigern und die Verarbeitung korrekter zu gewährleisten.