Как работает SQL в Apache NiFi: потоковая обработка Big Data с помощью структурированных запросов

Автор Анна Вичуговав категории NiFi, Use Cases, Блог
обработка данных, большие данные, Big Data, NiFi, ETL, SQL, Impala, курсы по Apache NiFi, обучение инженеров Data Flow, курсы дата-инженеров, обучение инженеров Big Data

Сегодня рассмотрим, как можно фильтровать потоки больших данных в Apache NiFi через типовой механизм SQL-запросов. Читайте далее, чем эта ETL-платформа стриминговой маршрутизации Big Data отличается от других систем, которые используют язык структурированных запросов вне СУБД, какие процессоры позволяют работать с потоковыми файлами (FlowFile) как с таблицами базы данных и при чем здесь Apache Calcite.

5 особенностей работы с SQL-запросами в Apache NiFi

Итак, в Apache NiFi есть обработчики (процессоры), которые позволяют пользователям писать SQL-операторы SELECT для обработки их данных по мере прохождения через систему. При этом каждый потоковый файл (FlowFile) в NiFi можно рассматривать как таблицу базы данных с именем FLOWFILE. Этот подход позволяет фильтровать данные по столбцам, полям или строкам, переименовывать их, выполнять вычисления, агрегацию и маршрутизацию данных с помощью типовых SQL-запросов. Примечательно, что по сравнению с другими системами, которые предоставляют механизм SQL для произвольных данных вне СУБД, Apache NiFi обладает следующими отличительными характеристиками [1]:

  • локальное выполнение запросов без отправки данных в какой-либо внешний сервис, например, Amazon Это позволяет обойтись без облачного хранилища, а также экономит время и средства на передачу трафика или создание временных «промежуточных таблиц» в СУБД.
  • запросы встраиваются в конвейеры передачи и обработки данных (data pipeline). В частности, поскольку данные уже передаются через NiFi, можно просто добавить к существующему data pipiline’у новый процессор, такой как QueryRecord, который оценивает SQL-запрос относительно содержимого FlowFile и передает результат его выполнения в выходной поток.
  • результаты выполнения запроса могут быть записаны в любом формате. Эту возможность обеспечивает конфигурируемый процессор со служебными контроллерами чтения и записи: «Record Reader» Controller Service и «Record Writer» Controller Service. По умолчанию он может считывать форматы CSV, JSON, AVRO и даже лог-файлы. Результаты запроса могут быть записаны в CSV, JSON, AVRO или в тексте произвольной формы, например, в формате лога с использованием встроенного языка выражений NiFi (Expression Language). Если данные находятся в другом формате, можно написать собственную реализацию служебного контроллера чтения или записи данных в уникальном формате. Также есть возможность обернуть существующую библиотеку возврата объектов типа запись (Record) из входящего потока (InputStream), что позволяет запускать SQL поверх любого формата данных.
  • высокая скорость выполнения запросов, которая во многом зависит от производительности дисков и их количества. Данные должны быть прочитаны с диска, запрошены, а затем результаты записаны на диск. Однако в большинстве случаев чтения данных с диска можно избежать благодаря кэшированию на уровне операционной системы.
  • Возможность отслеживать происхождение данных (Data Provenance), что позволяет понять, как именно выглядели данные в каждой точке потока, и точно определить, что и когда стало некорректным, а также идентифицировать, откуда эти данные и куда они пошли. При обновлении потока, данные можно легко воспроизвести снова и проверить новые результаты.

Далее мы подробнее рассмотрим, как процессор QueryRecord Processor работает с данными через механизм SQL-запросов.

Как работают процессоры для SQL-запросов в Apache NiFi

С точки зрения реализации, процессор QueryRecord основан на Apache Calcite – cтандартном SQL-анализаторе, валидаторе и JDBC-драйвере, широко используемом в промышленной разработке. Он позволяет подключаться к внешним источникам данных, просматривать метаданные и оптимизировать запросы с помощью правил реляционной алгебры. Можно сказать, этот фреймворк представляет собой среду управления динамическими данными со множеством элементов типичной СУБД, но без некоторых ее функций, таких как хранение, алгоритмы обработки и репозиторий для хранения метаданных. Поскольку Calcite намеренно не участвует в хранении и обработке данных, это делает его отличным средством для посредничества между приложениями, хранилищами данных и механизмами их обработки. Кроме того, это идеальная основа для создания базы данных, куда их нужно просто добавить [2].

Для работы с процессором QueryRecord его следует просто добавить на граф конвейера обработки потоковых данных. Как обычно в Apache NiFi, это делается в рамках наглядного веб-GUI. Далее следует настроить службу контроллера для чтения данных и записи результатов, выбрав нужный формат, а также задать необходимый SQL-запрос. Перед запуском SQL-запроса следует задать схему данных для их считывания. Для этого можно использовать атрибут FlowFile, который включает схему в формате AVRO. Или обратиться к реестру схем для хранения уникальной схемы и доступа к ней по имени или по идентификатору и версии. Это задается через соответствующее свойство при настройке службы контроллера [1].

NiFi, SQL, Обработка данных, Big Data
Настройка SQL-процессоров в Apache NiFi

Подробные примеры выполнения SQL-запросов и конфигурационных параметров QueryRecord для работы с CSV-файлами в [1].

Подводя итог работе с SQL-запросами в Apache NiFi, отметим еще один процессор – ExecuteSQL, который предоставляет запрос SQL SELECT с выдачей результатов в формате AVRO. Его запуск можно запланировать по расписанию (таймеру) или cron-выражению или от входящего FlowFile. В последнем случае атрибуты этого потокового файла будут доступны при оценке запроса. В частности, атрибут FlowFile ‘executesql.row.count‘ указывает количество выбранных строк [3]. На практике именно может ExecuteSQL процессор использоваться для соединения Apache NiFi с Cloudera Impala через JDBC-драйвер [4]. Разумеется, все рассмотренные SQL-процессоры могут быть добавлены в потоковый ETL-конвейер обработки и маршрутизации Big Data на базе Apache NiFi, Kafka и Spark Streaming подобно тому, как мы рассматривали здесь. В следующей статье мы продолжим разговор про потоковую обработку больших данных и рассмотрим кейс китайской компании Fano Labs, которая построила на Apache Kafka конвейер для своей NLP-системы речевой аналитики с помощью алгоритмов машинного обучения. 

Больше подробностей по администрированию и эксплуатации Apache NiFi для потоковой обработки и аналитики больших данных в проектах цифровизации своего бизнеса, а также государственных и муниципальных предприятий, вы узнаете на специализированных курсах в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации для разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве:

 

Источники

  1. https://community.cloudera.com/t5/Community-Articles/Real-Time-SQL-On-Event-Streams/ta-p/246336
  2. https://calcite.apache.org/docs/
  3. https://nifi.apache.org/docs/nifi-docs/components/org.apache.nifi/nifi-standard-nar/1.5.0/org.apache.nifi.processors.standard.ExecuteSQL/index.html
  4. https://community.cloudera.com/t5/Community-Articles/Connecting-Nifi-to-Impala-using-Simba-JDBC-driver/ta-p/294226

 

 

Публикации по теме
Поиск по сайту