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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. Die Kursdauer sollte eigentlich fünf Tage betragen, aber die drei Tage halfen dabei, viele Fragen zu klären, die ich bei der Arbeit mit NiFi bereits hatte.
James - BHG Financial
Kurs - Apache NiFi for Administrators
Maschinelle Übersetzung
Ich fand, dass der Trainer ein gutes Tempo vorgegeben hat. Er ließ keinen Studenten zurück und war sehr unterstützend für uns ANFÄNGER, die vielleicht noch nicht in ihrer Karriere eine Rolle als Systemadministrator oder Infrastrukturverantwortlicher hatten oder diese Fähigkeiten aus einer früheren Phase ihrer Karriere wiederbelebt haben.
Pamdrea Ivory - BHG Financial
Kurs - Apache NiFi for Administrators
Maschinelle Übersetzung
Ich schätze den praktischen Teil sehr. Er half mir, die Informationen besser zu verinnerlichen, indem ich die bereitgestellten Übungen durchführte. Auch die Fähigkeit des Trainers, mit der gesamten Klasse interaktiv zu arbeiten, machte mich sicher genug, Fragen zu stellen, wenn ich unsicher war.
Leila - BHG Financial
Kurs - Apache NiFi for Administrators
Maschinelle Übersetzung
Verwendungsszenarien und Beispiele für die Erstellung von NiFi-Datenflüssen. Wir haben uns mit der Behandlung häufiger Probleme und Fallstricken beschäftigt.
Nelson - BHG Financial
Kurs - Apache NiFi for Administrators
Maschinelle Übersetzung
Ich habe die Struktur geliebt. Am ersten Tag gingen wir in die Grundlagen von NiFi, Konzepte, Anwendungsfälle und so weiter ein. Am zweiten Tag konnten wir das Wissen vom ersten Tag in der Praxis anwenden, indem wir Flows erstellten, um den Anforderungen bestimmter Szenarien gerecht zu werden. Am dritten Tag schauten wir uns NiFi Registry und Versionskontrolle an, diskutierten Multitenanz und beantworteten Fragen im Q&A-Block.
Adam - BHG Financial
Kurs - Apache NiFi for Administrators
Maschinelle Übersetzung
Ich mag, wie er sich über NiFi und dessen Leistungsfähigkeit auslassen konnte. Man kann es grundsätzlich für jede Infrastruktur verwenden und viele verschiedene Programmiersprachen nutzen. Ich war auch froh, dass wir das Problem mit der Verlängerung des NiFi-Zertifikats durch den Truststore beheben konnten.
Joachim Martin - BHG Financial
Kurs - Apache NiFi for Administrators
Maschinelle Übersetzung
allgemeine Kenntnisse und die Möglichkeiten, die das Training in Bezug auf das Tool bietet.
Nalfis Tobar - BHG Financial
Kurs - Apache NiFi for Administrators
Maschinelle Übersetzung
