Apache NiFi, uma plataforma robusta adaptada para gerenciamento de fluxo de dados, oferece muitos recursos que visam aumentar a eficiência e flexibilidade no tratamento de dados. Sua interface de usuário baseada na Web oferece uma experiência perfeita para projetar, controlar e monitorar fluxos de dados.
NiFi suporta a construção de processadores e extensões personalizados, permitindo aos usuários adaptar a plataforma às suas necessidades específicas.
Com uma experiência de usuário multilocatário, o NiFi garante que vários usuários possam interagir com o sistema simultaneamente, cada um com seu próprio conjunto de privilégios de acesso.
Os processadores Python oferecem um meio poderoso de estender a funcionalidade do NiFi, permitindo que os usuários aproveitem o rico ecossistema de bibliotecas e ferramentas Python em seus fluxos de dados. Aqui discutiremos as vantagens de incorporar Python em fluxos de trabalho NiFi e exploraremos casos de uso práticos onde os processadores Python podem agilizar tarefas de processamento de dados, aumentar a flexibilidade e acelerar o desenvolvimento.
Quer você pretenda integrar algoritmos de aprendizado de máquina, realizar transformações de dados personalizadas ou interagir com sistemas externos, a construção de processadores Python no Apache NiFi pode ajudá-lo a atender a essas necessidades de integração de dados.
Um dos recursos de destaque do NiFi é sua natureza altamente configurável, permitindo aos usuários personalizar o roteamento de dados, a transformação e a lógica de mediação do sistema de acordo com seus requisitos específicos. NiFi ajuda os usuários a alcançar os resultados de processamento de dados que desejam, como priorizar a tolerância à perda em vez da entrega garantida ou otimizar para baixa latência versus alto rendimento.
A priorização dinâmica permite o ajuste em tempo real das prioridades dos dados dentro do fluxo, enquanto a capacidade de modificar fluxos em tempo de execução adiciona uma camada de flexibilidade para se adaptar às mudanças nos requisitos. NiFi também incorpora mecanismos de contrapressão para regular as taxas de fluxo de dados e evitar sobrecarga, garantindo uma operação suave e eficiente mesmo sob cargas de trabalho variadas.
NiFi foi projetado para suportar escala vertical e horizontal. Seja ampliando para aproveitar todos os recursos de uma única máquina ou expandindo com um modelo de clustering líder zero, o NiFi pode acomodar tarefas de processamento de dados de qualquer magnitude.
A proveniência dos dados é outro recurso crítico, permitindo aos usuários rastrear a jornada dos dados desde o início até o destino final. Isso fornece informações valiosas para auditoria, solução de problemas e garantia da integridade dos dados durante todo o processo.
A segurança é fundamental no NiFi, com suporte para SSL, SSH, HTTPS e conteúdo criptografado, entre outras medidas de segurança. Mecanismos conectáveis de autenticação e autorização baseados em funções garantem que o acesso aos fluxos de dados seja cuidadosamente controlado, permitindo que várias equipes gerenciem e compartilhem partes específicas do fluxo com segurança.
A filosofia de design do NiFi, inspirada em conceitos como programação baseada em fluxo e arquitetura orientada a eventos encenado, oferece várias vantagens atraentes:
Apache NiFi é uma ferramenta poderosa para ingestão, transformação e roteamento de dados. Os processadores Python em NiFi fornecem uma maneira flexível de estender seus recursos, especialmente para processamento de dados não estruturados ou integração com sistemas externos, como modelos de IA ou armazenamentos de vetores, como o banco de dados de vetores nativo da nuvem Milvus.
Ao lidar com tipos de arquivos não estruturados que ferramentas como Cloudera Data Flow podem ingerir, os processadores Python podem ser inestimáveis para implementar lógica personalizada para analisar e manipular os dados. Por exemplo, você pode usar Python para extrair informações específicas de documentos de texto, realizar análises de sentimentos em dados de texto ou pré-processar imagens antes de análises adicionais.
Os tipos de arquivos estruturados, por outro lado, muitas vezes podem ser processados usando os processadores integrados do NiFi sem a necessidade de código Python personalizado. NiFi fornece uma ampla gama de processadores para lidar com formatos de dados estruturados como CSV, JSON, Avro, etc., bem como para interagir com bancos de dados, APIs e outros sistemas corporativos.
Quando você precisa fazer interface com modelos de IA ou outros sistemas externos como Milvus, os processadores Python oferecem uma maneira conveniente de integrar essa funcionalidade em seus fluxos de dados NiFi. Para tarefas como processamento de texto para texto, texto para imagem ou texto para fala, você pode escrever código Python para interagir com os modelos ou serviços relevantes e incorporar esse processamento em seus pipelines NiFi.
Apache NiFi 2.0.0 introduziu algumas melhorias significativas na plataforma, especialmente em termos de integração Python e melhorias de desempenho. A capacidade de integrar perfeitamente scripts Python em fluxos de dados NiFi abre uma ampla gama de possibilidades para trabalhar com diversas fontes de dados e aproveitar o poder da IA generativa.
Antes desta versão, embora fosse possível trabalhar com Python em NiFi, a flexibilidade pode ter sido limitada e a execução de scripts Python pode não ter sido tão simplificada quanto os usuários gostariam. Com a versão mais recente, no entanto, a integração do Python foi bastante melhorada, permitindo uma execução mais perfeita do código Python em pipelines NiFi.
Além disso, o suporte para JDK 21+ traz melhorias de desempenho, tornando o NiFi mais rápido e eficiente, principalmente no tratamento de tarefas multithreading. Isto pode melhorar significativamente a escalabilidade e a capacidade de resposta dos fluxos de dados NiFi, especialmente ao lidar com grandes volumes de dados ou tarefas de processamento complexas.
A introdução de recursos como Run Process Group as Stateless e Rules Engine for Development Assistance aprimora ainda mais os recursos e a usabilidade do NiFi, fornecendo aos desenvolvedores mais flexibilidade e ferramentas para construir pipelines de fluxo de dados robustos.
Este código Python define um processador NiFi chamado CallWatsonXAI que interage com os serviços IBM WatsonX AI para gerar respostas com base em prompts de entrada. Observe tudo com NiFi 2.0.0 – Python3.10+ é o mínimo.
Vamos decompor o código e explicar cada parte.
Estas são as importações necessárias para o script:
json e re são módulos integrados do Python para lidar com dados JSON e expressões regulares, respectivamente.FlowFileTransform e FlowFileTransformResult são classes de um módulo customizado (nifiapi.flowfiletransform) relacionado ao processamento NiFi.PropertyDescriptor, StandardValidatorse ExpressionLanguageScope são classes de outro módulo customizado (nifiapi.properties) usado para definir propriedades do processador.CallWatsonXAI que estende o FlowFileTransform classe, que presumivelmente lida com a transformação de dados dentro do NiFi.PROMPT_TEXT, WATSONXAI_API_KEYe WATSONXAI_PROJECT_ID.context objeto contendo informações sobre o ambiente de execução do processador e um flowfile object contendo os dados a serem processados.NiFi 2.0.0 vem com um conjunto diversificado de processadores Python que oferecem uma ampla gama de funcionalidades.
Priorizar a integração do Python no Apache NiFi é um marco significativo na redução da lacuna entre engenheiros de dados e cientistas de dados, ao mesmo tempo em que expande a versatilidade e aplicabilidade da plataforma.
Ao permitir que os aficionados do Python desenvolvam componentes NiFi perfeitamente em Python, os ciclos de desenvolvimento são simplificados, acelerando a implementação de pipelines de dados e fluxos de trabalho.
É um momento emocionante para os processadores Python em NiFi, e contribuir para o ecossistema pode ser imensamente valioso. O desenvolvimento e o compartilhamento de processadores Python podem ampliar os recursos do NiFi e abordar casos de uso específicos.
Para começar a usar o NiFi, os usuários podem consultar o guia de início rápido para desenvolvimento e o Guia do desenvolvedor NiFi para obter informações mais abrangentes sobre como contribuir para o projeto.
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