Apache NiFi漏斗与同一处理器的多个连接之间的区别
创始人
2024-09-04 13:00:43
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Apache NiFi中的漏斗和同一处理器的多个连接之间的区别如下:

  1. 漏斗:漏斗是将多个流数据合并为单个流数据的组件。它可以用于聚合多个流数据,以便进行进一步的处理或分析。漏斗在图形界面中表示为一个特殊的处理器图标,可以将多个输入连接到该处理器,并从处理器的输出连接发送合并的数据流。

  2. 多个连接:同一处理器的多个连接是指将同一个处理器的输出连接到不同的处理器或目标。这种连接允许将同一个处理器的输出数据流发送到多个不同的目标或执行不同的操作。例如,可以将一个处理器的输出分别连接到数据库和文件系统,以将数据同时写入两个目标。

以下是使用Apache NiFi的Java代码示例,演示了漏斗和多个连接的用法:

import org.apache.nifi.api.processor.Processor;
import org.apache.nifi.api.processor.ProcessContext;
import org.apache.nifi.api.processor.ProcessSession;
import org.apache.nifi.api.processor.ProcessSessionFactory;
import org.apache.nifi.api.processor.ProcessorInitializationContext;
import org.apache.nifi.api.processor.Relationship;
import org.apache.nifi.api.processor.annotation.CapabilityDescription;
import org.apache.nifi.api.processor.annotation.EventDriven;
import org.apache.nifi.api.processor.annotation.InputRequirement;
import org.apache.nifi.api.processor.annotation.MatchesRequirement;
import org.apache.nifi.api.processor.annotation.ProcessInput;
import org.apache.nifi.api.processor.annotation.RelationshipType;
import org.apache.nifi.api.processor.annotation.Tags;

import java.util.List;
import java.util.Set;

@EventDriven
@CapabilityDescription("Custom Processor with funnel and multiple connections")
@Tags({"example", "processor", "funnel", "multiple connections"})
@InputRequirement(InputRequirement.Requirement.INPUT_ALLOWED)
@RelationshipType(name = "success", description = "Success relationship")
public class CustomProcessor implements Processor {

    private ProcessSessionFactory sessionFactory;

    @Override
    public void initialize(ProcessorInitializationContext context) {
        // Initialize the processor
    }

    @Override
    public void onTrigger(ProcessContext context, ProcessSession session) {
        // Process the incoming flow files

        // Get the incoming flow files
        List flowFiles = session.get(1);

        // Perform some processing on the flow files

        // Merge the flow files into a single flow file using a funnel
        FlowFile funnelFlowFile = session.create();

        for (FlowFile flowFile : flowFiles) {
            funnelFlowFile = session.write(funnelFlowFile, out -> {
                // Write the content of each flow file to the funnel flow file
                session.exportTo(flowFile, out);
            });
        }

        // Transfer the funnel flow file to multiple connections
        Set connections = context.getAvailableRelationships();

        for (Relationship connection : connections) {
            session.transfer(funnelFlowFile, connection);
        }
    }

    @ProcessInput
    @MatchesRequirement("Input requirement")
    public void processInput(ProcessSession session, @InputRequirement.InputRequirementRequirement InputRequirementRequirement) {
        // Process the incoming flow files
    }

    @Override
    public void onPropertyModified(String property, String oldValue, String newValue) {
        // Handle property modifications
    }

    @Override
    public void onTrigger(ProcessContext context, ProcessSessionFactory sessionFactory) {
        this.sessionFactory = sessionFactory;
    }

    @Override
    public List getSupportedPropertyDescriptors() {
        // Return the supported property descriptors
    }

    @Override
    public Set getRelationships() {
        // Define the relationships
    }
}

该示例代码演示了一个自定义处理器,该处理器接收多个输入连接的数据流,并使用漏斗将它们合并为单个数据流。然后,该处理器将合并的数据流传输到多个输出连接。请注意,代码示例中的某些方法可能需要根据具体要求进行更改和实现。

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