Apache NiFiと 他プロダクトのつなぎ方
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2016/07/27 Apache NiFi 勉強会 ～データフローの自動化～ での発表資料です。
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Apache NiFiと 他プロダクトのつなぎ方
- 1. Apache NiFiと 他プロダクトのつなぎ方 2016/07/27 Apache NiFi 勉強会 〜データフローの自動化〜 木村宗太郎（@kimutansk） https://www.flickr.com/photos/neokratz/4913885458
- 2. 自己紹介 • 木村 宗太郎（Sotaro Kimura） • ビッグデータ界隈に生息する何でも屋 • バックエンドからフロントエンド、技術検証から運用、 ドキュメント書きまで色々 • ストリーム処理基盤を調べているうちに NiFiにたどり着き、色々試しています。 • Twitter他 : @kimutansk 1
- 3. アジェンダ 1. NiFiと他プロダクトの連携手段 2. 外部データストアを使用する方法 3. Input・Output Portを使用する方法 4. Flinkとの接続サンプル 2
- 4. アジェンダ 1. NiFiと他プロダクトの連携手段 2. 外部データストアを使用する方法 3. Input・Output Portを使用する方法 4. Flinkとの接続サンプル 3 Apache NiFi自体の説明は 前発表にあるため、省きます。
- 5. 4 1. NiFiと他プロダクトの連携手段 • NiFiを他プロダクトと連携させるには、 大きく2つの方法がある。 1. 外部データストアを使用する方法 2. Input・Output Portを使用する方法
- 6. 5 2. 外部データストアを使用する方法 • データストアを介して他プロダクトと連携 • NiFiはデータストアにデータを保存 • 連携先プロダクトはデータストアから取得 センサー データ ログ アプリ 履歴 データ発生元 NiFi データストア 連携先プロダクト データストアに一度保存してそこから取得
- 7. 6 2. 外部データストアを使用する方法 • NiFi、連携先共にコンポーネントが必要 • NiFi側の保持Processorは下記のように多彩 • AMQP • JMS • Kafka • MQTT • Cassandra • Couchbase • Elasticsearch • etc...
- 8. 7 2. 外部データストアを使用する方法 • 利点 • 並列化で容易にスケールが可能 • データストアの耐障害性を利用可能 • 欠点 • 管理するプロセスが増大し、複雑化 • NiFi、連携先双方で対応コンポーネントが必要
- 9. 8 3. Input・Output Portを使用する方法 • NiFiの持つInput・Output Portを介して 他プロダクトと連携 • NiFiから連携先プロダクトが直接取得 センサー データ ログ アプリ 履歴 データ発生元 NiFi 連携先プロダクト
- 10. 9 3. Input・Output Portを使用する方法 • Input・Output Portとは？ • NiFiプロセス同士が通信するための機構 • Input PortにPushしてNiFiにデータ投入 • Output PortにPullしてNiFiからデータを取得 • 通信路の暗号化も可能（オプション）
- 11. 10 3. Input・Output Portを使用する方法 • NiFiの画面上ではヘッダ部に存在 • NiFiプロセスで複数のPortを管理利用可能 ここからドラッグして使用
- 12. 11 3. Input・Output Portを使用する方法 • NiFiプロセスで複数のPortを管理利用可能 接続先のNiFi情報 Input Port一覧 Output Port一覧
- 13. 12 3. Input・Output Portを使用する方法 • 他プロダクトから用いるには？ • Site-To-Site Clientという 再利用可能なクライアントとしてNiFiから提供 • ※Java製 • https://github.com/apache/nifi/tree/master/nifi-commons/nifi-site-to-site-client • これを用いることで任意のJavaプロセスが NiFiと直接通信する処理を容易に記述可能 • 使用したExampleも色々ある • Apache Flink • Apache Apex • etc...
- 14. 13 3. Input・Output Portを使用する方法 • 下記のような構成で使用可能 • 複数のNiFiプロセスから取得・投入可能（？） • 取得側がクラスタの場合も対応可能だが、 ロードバランスの方式は考える必要あり？ • ※現状GitHub上のコードでは1Client：1Host接続の実装しかない・・・ Java Program Site-To-Site Client NiFi Process 1 Output Port NiFi Process 2 Output Port
- 15. 14 3. Input・Output Portを使用する方法 • 利点 • NiFiと直接やり取りが可能で構成がシンプル • Site-to-Siteクライアントを用いることで 幅広いプロダクトで使用可能 • 欠点 • 並列化への対応が不完全（？） • 耐障害性はNiFiの個々プロセスに依存 • あくまでデータフローを構築するための機構で、 データを保持するための機構ではない。
- 16. 15 4. Flinkとの接続サンプル • 実際に接続した例で何ができるかを見る。 • 具体的にどういう構成になるのか？ • 下記のサンプルを基に説明 • https://github.com/bbende/nifi-streaming-examples
- 17. NiFi Process 1 NiFi Process 1 16 4. Flinkとの接続サンプル • サンプルを構築した際の構成 Core NiFi Input Port Flink StSClient StSClient Output Port Input Port Http Endpoint Edge NiFi StS Client Http Client ログ解析を行い、 結果を返信 ログを Edgeから集約 解析結果を取得 集約・転送を実施
- 21. 20 4. Flinkとの接続サンプル • Flinkアプリケーションの構築コード // NiFiDataPacket(NiFi提供)を実行単位とするNiFi用Source生成し、実行環境に設定 SourceFunction<NiFiDataPacket> nifiSource = new NiFiSource(sourceConfig); DataStream<NiFiDataPacket> streamSource = env.addSource(nifiSource); // ログレベル抽出Mapper生成 LogLevelFlatMap logLevelFlatMap = new LogLevelFlatMap(props.getLogLevelAttribute()); // ログレベルWindowCounter生成 LogLevelWindowCounter windowCounter = new LogLevelWindowCounter(); // 統計結果集計Builder生成 NiFiDataPacketBuilder<LogLevels> builder = new DictionaryBuilder(windowSize, rateThreshold); // アプリケーション構築 streamSource.flatMap(logLevelFlatMap) .timeWindowAll(Time.of(windowSize, TimeUnit.MILLISECONDS)) .apply(new LogLevelWindowCounter()).addSink(new NiFiSink<>(sinkConfig, builder)); // ストリーム処理アプリケーション起動 env.execute("WindowLogLevelCount");
- 22. 21 4. Flinkとの接続サンプル • Flinkアプリケーションの構築コード // NiFiDataPacket(NiFi提供)を実行単位とするNiFi用Source生成し、実行環境に設定 SourceFunction<NiFiDataPacket> nifiSource = new NiFiSource(sourceConfig); DataStream<NiFiDataPacket> streamSource = env.addSource(nifiSource); // ログレベル抽出Mapper生成 LogLevelFlatMap logLevelFlatMap = new LogLevelFlatMap(props.getLogLevelAttribute()); // ログレベルWindowCounter生成 LogLevelWindowCounter windowCounter = new LogLevelWindowCounter(); // 統計結果集計Builder生成 NiFiDataPacketBuilder<LogLevels> builder = new DictionaryBuilder(windowSize, rateThreshold); // アプリケーション構築 streamSource.flatMap(logLevelFlatMap) .timeWindowAll(Time.of(windowSize, TimeUnit.MILLISECONDS)) .apply(new LogLevelWindowCounter()).addSink(new NiFiSink<>(sinkConfig, builder)); // ストリーム処理アプリケーション起動 env.execute("WindowLogLevelCount"); Apexアプリケーションでも ほぼ同じコード量で同等の機能が実現可能。
- 23. まとめ • NiFiと他プロダクトと連携する手段は２つ ① 外部データストアを使用する方法 ② Input・Output Portを使用する方法 • 利点欠点は両方ある • Input・Output Portを利用するための SiteToSiteClientがNiFiから提供 • FlinkやApexのサンプルが存在 • Flink、Apex共に、 SiteToSiteClientを使えば 数十行のコードでNiFiと接続し、 アプリケーション構築可能 22
- 24. Enjoy Apache NiFi ! https://www.flickr.com/photos/99408200@N05/11646500835