Apache NiFi - Datenflussmanagement und Orchestrierung

Ziele der Schulung

In dieser 2-tägigen Schulung "Apache NiFi - Datenflussmanagement und Orchestrierung" lernen Sie, wie Sie mit Apache NiFi leistungsfähige Datenflüsse modellieren, automatisieren und optimieren. Das Training kombiniert fundiertes Architekturwissen mit praxisnahen Übungen zur Erstellung, Steuerung und Versionierung von NiFi-Flows – von der ersten Datenaufnahme bis zum produktiven Clusterbetrieb. Sie gewinnen ein tiefes Verständnis für Wiederverwendbarkeit, Performance und Automatisierung und sind anschließend in der Lage, NiFi gezielt als zentrale Plattform für moderne Datenintegration einzusetzen.

Zielgruppe Seminar

• Data Engineers
• Integration Specialists
• DevOps Engineers
• Architects

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Datenverarbeitung, ETL-Konzepten und verteilten Systemen werden empfohlen.
• Erfahrung im Umgang mit Tools oder Plattformen zur Datenintegration ist hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
• Grundlegendes Verständnis von Netzwerken und Datenformaten (CSV, JSON, ...) erleichtert den Praxisteil.

Seminarinhalt

Einführung in Apache NiFi

• Überblick über Architektur und datengesteuertes Flussmodell von Apache NiFi
• NiFi als zentrale Plattform zur Orchestrierung von Datenströmen
• Einsatzszenarien: IoT, ETL-Pipelines, Echtzeitanalysen, Systemintegration
• Vergleich mit Kafka Streams und Apache Spark – Vorteile des NiFi-Ansatzes
• Visuelle Demonstration eines durchgängigen Beispiel-Datenflusses

Grundlagen und Benutzeroberfläche

• Einführung in die NiFi-Oberfläche: Arbeitsfläche, Komponenten, Templates
• Aufbau eines einfachen Datenflusses: Einlesen, Transformieren, Weiterleiten
• Verständnis der FlowFile-Struktur, Queues und Prioritäten
• Mechanismen zur Flusskontrolle: Backpressure und Data Provenance
• Nachvollziehbarkeit und Kontrolle von Datenströmen in der Praxis

Fortgeschrittenes Flow Design & Expression Language

• Struktur und Attribute von FlowFiles im Detail
• Nutzung von Standardprozessoren: SplitText, ReplaceText, UpdateAttribute, RouteOnAttribute
• Einführung in die NiFi Expression Language: Syntax, Funktionen, dynamische Eigenschaften
• Verwendung von Variablen, Parameter Contexts und Controller Services
• Gestaltung flexibler, kontextabhängiger und wiederverwendbarer Flows

Anwendungsentwicklung und Wiederverwendbarkeit

• Aufbau modularer und wiederverwendbarer Datenflüsse
• Nutzung von Prozessgruppen und Templates zur Strukturierung komplexer Workflows
• Strategien zur Fehlerbehandlung: Dead-Letter-Queues, Retry-Pfade, dynamisches Routing
• Einsatz von NiFi Registry und Git zur Versionierung und Rollback-Verwaltung
• Praktische Umsetzung kollaborativer Flow-Entwicklung

Performanceoptimierung und Clustering

• Optimierung von Thread-Pools, Speicherzuweisungen und Backpressure-Einstellungen
• Best Practices für hohe Datenlasten und effiziente Verarbeitung
• Einführung in das Multinode-Clustering: Aufbau und Koordination von Clustern
• Strategien zur Datenverteilung und Lastverteilung in produktiven Umgebungen

Deployment-Strategien und Best Practices

• Unterschiede zwischen Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen
• Analyse von Standalone- und Cluster-Deployments
• Einsatz des NiFi Registry zur Versionierung und Wiederherstellung von Flows
• Erstellung und Verwaltung von Flow-Snapshots
• Empfehlungen und Best Practices für den stabilen Betrieb von NiFi

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