Apache MiNiFi 下载与安装教程
2024-11-29 10:59:58作者:舒璇辛Bertina
1. 项目介绍
Apache MiNiFi 是 Apache NiFi 的一个子项目,它专注于在数据产生的源头进行数据收集。MiNiFi 的目标是实现轻量级、小尺寸的运行足迹,提供中心化的代理管理,生成数据来源,并与 NiFi 实现集成,从而实现数据流管理的完整链路。
MiNiFi 主要特点包括:
- 小巧轻量,适合在资源受限的环境下运行。
- 可以集中管理数据收集代理。
- 能够生成数据来源信息。
- 与 Apache NiFi 集成,支持后续数据流管理。
2. 项目下载位置
项目托管在 Apache Software Foundation 的 GitHub 仓库中,你可以通过以下地址访问 MiNiFi 的源代码:
https://github.com/apache/nifi-minifi.git
3. 项目安装环境配置
在开始安装 MiNiFi 之前,确保你的系统已经安装了以下环境:
- JDK 1.8 或更高版本
- Apache Maven 3.1.0 或更高版本
以下是一个示例图片,展示了在终端中使用 Maven 命令编译项目:
<img src="path_to_image.jpg" alt="Maven Build">
注意:你需要将 path_to_image.jpg 替换为实际图片的路径。
4. 项目安装方式
以下是安装 MiNiFi 的步骤:
-
克隆 GitHub 仓库到本地:
git clone https://github.com/apache/nifi-minifi.git -
使用 Maven 编译项目:
cd nifi-minifi mvn clean install -T 2.0C这条命令会进行并行构建,通常可以在两分钟内完成编译。
-
编译成功后,进入
minifi-assembly目录,你可以看到编译后的 MiNiFi 包:cd minifi-assembly ls -lhd target/minifi*.* -
将编译好的 MiNiFi 包解压到你希望部署的位置:
mkdir ~/example-minifi-deploy tar xzf target/minifi-*-bin.tar.gz -C ~/example-minifi-deploy -
进入解压后的目录,启动 MiNiFi:
cd ~/example-minifi-deploy/minifi-* ./bin/minifi.sh start
5. 项目处理脚本
在 MiNiFi 中,数据处理的逻辑是通过 YAML 配置文件来定义的。以下是一个简单的处理流程的 YAML 配置示例:
processors:
- name: LogAttribute
type: org.apache.nifi.processors.LogAttribute
properties:
attribute.value: "Example Value"
这个配置定义了一个名为 LogAttribute 的处理器,它会将 "Example Value" 写入日志。
以上就是 Apache MiNiFi 的下载与安装教程,你可以根据这些步骤来搭建自己的数据收集环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0152- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
733
4.75 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
618
795
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
433
395
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.01 K
1.01 K
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.18 K
152
deepin linux kernel
C
29
16
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
145
237
暂无简介
Dart
983
252
昇腾LLM分布式训练框架
Python
166
198
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.68 K
989