Все большую популярность набирает NiFi и с каждым новым релизом он получает все больше инструментов для работы с данными. Тем не менее, может появиться необходимость в собственном инструменте для решения какой-то специфичной задачи.



Apache Nifi имеет в базовой поставке более 300 процессоров.

NiFi Processor это основной строительный блок для создания dataflow в экосистеме NiFi. Процессоры предоставляют интерфейс, через который NiFi обеспечивает доступ к flowfile, его атрибутам и содержимому. Собственный кастомный процессор позволит сэкономить силы, время и внимание пользователей, так как вместо множества простейших элементов-процессоров будет отображаться в интерфейсе и выполняться всего один (ну или сколько напишете). Так же, как и стандартные процессоры, кастомный процессор позволяет выполнять различные операции и обрабатывать содержимое flowfile. Сегодня мы поговорим о стандартных инструментах для расширения функционала.

ExecuteScript

ExecuteScript – это универсальный процессор, который предназначен для реализации бизнес- логики на языке программирования (Groovy, Jython, Javascript, JRuby). Такой подход позволяет быстро получить нужную функциональность. Для обеспечения доступа к компонентам NiFi в скрипте есть возможность использовать следующие переменные:

Session: переменная типа org.apache.nifi.processor.ProcessSession. Переменная позволяет выполнять операции с flowfile, такими как create(), putAttribute() и Transfer(), а также read() и write().

Context: org.apache.nifi.processor.ProcessContext. Его можно использовать для получения свойств процессора, отношений, служб контроллера и StateManager.

REL_SUCCESS: Отношение «успех».

REL_FAILURE: Отношение «сбой»

Dynamic Properties: Динамические свойства, определенные в ExecuteScript, передаются механизму сценариев в виде переменных, установленные как объект PropertyValue. Это позволяет получить значение свойства, привести значение к соответствующему типу данных, например, логическому и т. д.

Для использования достаточно выбрать Script Engine и указать расположение файла Script File с нашим скриптом или сам скрипт Script Body.



Рассмотрим парочку примеров:

получить один файл потока из очереди

flowFile = session.get() 
if(!flowFile) return

Сгенерировать новый FlowFile

flowFile = session.create()
// Additional processing here

Добавить атрибут к FlowFile

flowFile = session.get() 
if(!flowFile) return
flowFile = session.putAttribute(flowFile, 'myAttr', 'myValue')

Извлечь и обработать все атрибуты.

flowFile = session.get() if(!flowFile) return
flowFile.getAttributes().each { key,value ->
// Do something with the key/value pair
}

Логгер

log.info('Found these things: {} {} {}', ['Hello',1,true] as Object[])

В ExecuteScript есть можно использовать расширенные возможности, подробнее об этом можно почитать в статье ExecuteScript Cookbook.

ExecuteGroovyScript

ExecuteGroovyScript имеет такой же функционал, что и ExecuteScript, но вместо зоопарка допустимых языков можно использовать только один – groovy. Главное преимущество этого процессора – это более удобное использование служб сервисов. Помимо стандартного набора переменных Session, Context и т.д. можно определить динамические свойства с префиксом CTL и SQL. Начиная с версии 1.11 появилась поддержка RecordReader и Record Writer. Все свойства представляют собой HashMap, у которого в качестве ключа используется «Имя сервиса», а значение – это конкретный объект в зависимости от свойства:

RecordWriter          HashMap<String,RecordSetWriterFactory>
RecordReader         HashMap<String,RecordReaderFactory>
SQL                       HashMap<String,groovy.sql.Sql> 
CTL                       HashMap<String,ControllerService>

Данная информация уже облегчает жизнь, т.к. мы можем заглянуть в исходники или найти документацию по конкретному классу.

Работа с базой данных

Если определить свойство SQL.DB и связать DBCPService, то мы получим доступ к свойству из кода SQL.DB.rows('select * from table')



Процессор автоматически принимает соединение от службы dbcp перед выполнением и обрабатывает транзакцию. Транзакции базы данных автоматически откатываются при возникновении ошибки и фиксируются в случае успеха. В ExecuteGroovyScript можно перехватывать события start и stop, реализовав соответствующие статические методы.

import org.apache.nifi.processor.ProcessContext
...
static onStart(ProcessContext context){
// your code
}
static onStop(ProcessContext context){
// your code
}
REL_SUCCESS << flowFile

InvokeScriptedProcessor

Еще один интересный процессор. Для его использования нужно объявить класс, который реализовывает интерфейс implements, и определить переменную processor. Можно определить любые PropertyDescriptor или Relationship, также получить доступ к родительскому ComponentLog'у и определить методы void onScheduled(ProcessContext context) и void onStopped(ProcessContext context). Эти методы будут вызваны при наступлении события запуска по расписанию в NiFi (onScheduled) и при остановке (onScheduled).

class GroovyProcessor implements Processor {
          @Override
          void initialize(ProcessorInitializationContext context) { log = context.getLogger()
          }

          @Override
          void onTrigger(ProcessContext context, ProcessSessionFactory sessionFactory) thr

          @Override
          Collection<ValidationResult> validate(ValidationContext context) { return null 

          @Override
          PropertyDescriptor getPropertyDescriptor(String name) { return null	}

          @Override
          void onPropertyModified(PropertyDescriptor descriptor, String oldValue, String n

          @Override
          List<PropertyDescriptor> getPropertyDescriptors() { return null }

          @Override
          String getIdentifier() { return null }
}

Логику надо реализовать в методе void onTrigger(ProcessContext context, ProcessSessionFactory sessionFactory)

 @Override
void onTrigger(ProcessContext context, ProcessSessionFactory sessionFactory) throw s ProcessException {
            final ProcessSession session = sessionFactory.createSession(); def 
            flowFile = session.create()
           if (!flowFile) return
                 // your code
           try 
                 { session.commit();
           } catch (final Throwable t) { 
                 session.rollback(true); 
                 throw t;
           }
}

Описывать все методы, декларированные в интерфейсе излишне, так что обойдемся одним абстрактным классом, в котором объявим следующий метод:

abstract void executeScript(ProcessContext context, ProcessSession session)

Метод мы будем вызывать в

void onTrigger(ProcessContext context, ProcessSessionFactory sessionFactory)

import org.apache.nifi.components.PropertyDescriptor import org.apache.nifi.components.ValidationContext import org.apache.nifi.components.ValidationResult import org.apache.nifi.logging.ComponentLog
import org.apache.nifi.processor.ProcessContext import org.apache.nifi.processor.ProcessSession
import org.apache.nifi.processor.ProcessSessionFactory import org.apache.nifi.processor.Processor
import org.apache.nifi.processor.ProcessorInitializationContext import org.apache.nifi.processor.Relationship
import org.apache.nifi.processor.exception.ProcessException 

abstract class BaseGroovyProcessor implements Processor {

	public ComponentLog log

	public Set<Relationship> relationships; 

	@Override
	void initialize(ProcessorInitializationContext context) { log = context.getLogger()
	}

	@Override
	void onTrigger(ProcessContext context, ProcessSessionFactory sessionFactory) thr final ProcessSession session = sessionFactory.createSession();
	try {
		executeScript(context, session); 
		session.commit();
	} catch (final Throwable t) { 
		session.rollback(true); 
		throw t;
	}
}

	abstract void executeScript(ProcessContext context, ProcessSession session) thro

	@Override
	Collection<ValidationResult> validate(ValidationContext context) { return null }

	@Override
	PropertyDescriptor getPropertyDescriptor(String name) { return null	} 

	@Override
	void onPropertyModified(PropertyDescriptor descriptor, String oldValue, String n

	@Override
	List<PropertyDescriptor> getPropertyDescriptors() { return null }
	
	@Override
	String getIdentifier() { return null }

}

Теперь объявим класс-наследник BaseGroovyProcessorи опишем наш executeScript, также добавим Relationship RELSUCCESS и RELFAILURE.

import org.apache.commons.lang3.tuple.Pair
import org.apache.nifi.expression.ExpressionLanguageScope import org.apache.nifi.processor.util.StandardValidators import ru.rt.nifi.common.BaseGroovyProcessor

import org.apache.nifi.components.PropertyDescriptor import org.apache.nifi.dbcp.DBCPService
import org.apache.nifi.processor.ProcessContext import org.apache.nifi.processor.ProcessSession
import org.apache.nifi.processor.exception.ProcessException import org.quartz.CronExpression

import java.sql.Connection
import java.sql.PreparedStatement import java.sql.ResultSet
import java.sql.SQLException import java.sql.Statement

class InvokeScripted extends BaseGroovyProcessor {
	public static final REL_SUCCESS = new Relationship.Builder()
		.name("success")
		.description("If the cache was successfully communicated with it will be rou
		.build()

	public static final REL_FAILURE = new Relationship.Builder()
		.name("failure")
		.description("If unable to communicate with the cache or if the cache entry
		.build()

	@Override
	void executeScript(ProcessContext context, ProcessSession session) throws Proces 	def flowFile = session.create()
		if (!flowFile) return

		try {
				// your code

			session.transfer(flowFile, REL_SUCCESS)
		} catch(ProcessException | SQLException e) { 
			session.transfer(flowFile, REL_FAILURE)
			log.error("Unable to execute SQL select query {} due to {}. No FlowFile
		}
	}
}

В конец кода добавим processor = new InvokeScripted()

Такой подход похож на создание кастомного процессора.

Заключение

Создание кастомного процессора не самая простая вещь – в первый раз придется поднапрячься, чтобы разобраться, зато польза от этого действия неоспорима.

Пост подготовлен Командой управления данными Ростелекома