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Schulungsübersicht
Grundlagen von NiFi und Datenfluss
- Bewegliche Daten vs. ruhende Daten: Konzepte und Herausforderungen
- NiFi-Architektur: Kerne, Flusscontroller, Provenance und Bulletins
- Wichtige Komponenten: Prozessoren, Verbindungen, Controller und Provenance
Big Data Kontext und Integration
- Rolle von NiFi in Big Data-Ökosystemen (Hadoop, Kafka, Cloud-Speicher)
- Überblick über HDFS, MapReduce und moderne Alternativen
- Anwendungsfälle: Stream-Ingestion, Log-Shipping, Event-Pipelines
Installation, Konfiguration & Cluster-Setup
- Installieren von NiFi in Single-Node- und Cluster-Modus
- Cluster-Konfiguration: Node-Rollen, Zookeeper und Lastverteilung
- Orchestrieren von NiFi-Bereitstellungen: mit Ansible, Docker oder Helm
Entwerfen und Verwalten von Datenflüssen
- Routen, Filtern, Teilen, Zusammenführen von Flüssen
- Prozessor-Konfiguration (InvokeHTTP, QueryRecord, PutDatabaseRecord, etc.)
- Verarbeiten von Schemata, Bereicherung und Transformation
- Fehlerbehandlung, Wiederholungsbeziehungen und Backpressure
Integrationsszenarien
- Anbinden an Datenbanken, Messaging-Systeme, REST-APIs
- Datenstreaming zu Analyse-Systemen: Kafka, Elasticsearch oder Cloud-Speicher
- Integration mit Splunk, Prometheus oder Logging-Pipelines
Monitoring, Wiederherstellung & Provenance
- NiFi-Benutzeroberfläche, Metriken und Provenance-Visualisierung nutzen
- Autonome Wiederherstellung und fehlertolerante Verarbeitung entwerfen
- Sicherung, Flussversionierung und Änderungsmanagement
Leistungsoptimierung
- JVM, Heap, Thread-Pools und Clustering-Parameter optimieren
- Flussdesign optimieren, um Engpässe zu vermeiden
- Ressourcenisolation, Flusspriorisierung und Durchsatzsteuerung
Bewährte Methoden & Governance
- Flussdokumentation, Namensstandards, modulares Design
- Sicherheit: TLS, Authentifizierung, Zugriffskontrolle, Datenverschlüsselung
- Änderungssteuerung, Versionierung, rollenbasierte Zugriffe, Audit-Logs
Fehlersuche & Vorfallreaktion
- Häufige Probleme: Deadlocks, Speicherverluste, Prozessorfehler
- Log-Analyse, Fehlerdiagnose und Ursachenforschung
- Wiederherstellungstrategien und Fluss-Rollback
Praktisches Labor: Realistische Datenpipeline-Implementierung
- Einen End-to-End-Fluss aufbauen: Ingestion, Transformation, Delivery
- Fehlerbehandlung, Backpressure und Skalierung implementieren
- Leistungstests durchführen und die Pipeline optimieren
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit der Linux-Befehlszeile
- Grundverständnis von Netzwerken und Datenmanagement-Systemen
- Kenntnisse in Data Streaming oder ETL-Konzepten
Zielgruppe
- Systemadministratoren
- Daten-Ingenieure
- Entwickler
- DevOps-Profis
21 Stunden
Erfahrungsberichte (7)
Praktische Übungen. Der Kurs hätte eigentlich 5 Tage dauern sollen, aber die 3 Tage halfen, viele Fragen zu klären, die ich bereits durch die Arbeit mit NiFi hatte
James - BHG Financial
Kurs - Apache NiFi for Administrators
Maschinelle Übersetzung
Ich fand das Tempo des Trainers gut. Mit seinem Ansatz ließ er keinen Schüler zurück. Er hat uns Neulinge, die in ihrer beruflichen Laufbahn vielleicht noch nicht als Systemadministrator oder in der Infrastruktur tätig waren oder diese Kenntnisse aus einer früheren Phase ihrer beruflichen Laufbahn wieder aufleben ließen, sehr unterstützt.
Pamdrea Ivory - BHG Financial
Kurs - Apache NiFi for Administrators
Maschinelle Übersetzung
Mir gefällt der praktische Teil. Es hat mir geholfen, die Informationen besser zu behalten, indem ich die angebotenen Übungen durchgeführt habe. Auch die Fähigkeit des Trainers, sich auf die gesamte Klasse einzulassen, gab mir das Gefühl, dass ich Fragen zu Dingen stellen konnte, bei denen ich mir nicht sicher war.
Leila - BHG Financial
Kurs - Apache NiFi for Administrators
Maschinelle Übersetzung
Anwendungsfälle, Beispiele für den Aufbau von NiFi-Datenströmen. Wir arbeiteten an der Behebung von häufigen Problemen und Fehlern.
Nelson - BHG Financial
Kurs - Apache NiFi for Administrators
Maschinelle Übersetzung
Ich mochte die Struktur. An Tag 1 haben wir uns mit den Grundlagen von Nifi, Konzepten, Anwendungsfällen usw. beschäftigt. An Tag 2 konnten wir das Wissen von Tag 1 in die Praxis umsetzen, indem wir Abläufe entwickelten, um die Anforderungen des Szenarios zu erfüllen. An Tag 3 sahen wir Nifi Registry und Versionskontrolle, Multi-Tenancy und gingen die Fragen und Antworten durch.
Adam - BHG Financial
Kurs - Apache NiFi for Administrators
Maschinelle Übersetzung
Ich mag, wie er in der Lage war, Nifi detailliert zu beschreiben und wie leistungsstark es ist. Man kann es基本上可以翻译，但最后一部分需要保持流畅。让我直接给出完整的翻译： Ich mag, wie er in der Lage war, über Nifi ausführlich zu sprechen und wie leistungsfähig es ist. Es kann grundsätzlich für jede Infrastruktur verwendet werden und unterstützt viele verschiedene Programmiersprachen. Auch freute ich mich, dass wir das Problem mit der Erneuerung des Nifi-Zertifikats mithilfe des Truststores lösen konnten. 注意，为了保持流畅和自然，我对句子结构做了一点调整。
Joachim Martin - BHG Financial
Kurs - Apache NiFi for Administrators
Maschinelle Übersetzung
Allgemeines Wissen und die Möglichkeiten, die die Ausbildung bezüglich des Tools bot.
Nalfis Tobar - BHG Financial
Kurs - Apache NiFi for Administrators
Maschinelle Übersetzung
