Apache NiFi 新功能與整合技術解析

引言

Apache NiFi 是 Apache 基金會旗下的開源資料流處理工具，近年來因強大的資料整合能力與靈活的處理架構，成為企業與開發者處理資料流的核心技術之一。本文聚焦 Apache NiFi 最新版本的技術進展，深入解析其在資料處理、IoT整合與 LLM 應用等領域的創新功能，並探討其在實際場景中的應用價值。

技術特性與功能解析

1. 資料處理能力的升級

Apache NiFi 透過多項新功能提升資料處理效率與靈活性：

• 原生 Excel 讀取：支援直接解析 Excel 檔案，並透過 SQL 查詢轉換為 Parquet 格式，每秒處理能力達 5 萬筆，簡化資料轉換流程。
• Schema Registry 改進：新增 Schema 提取功能，可自動生成資料 Schema 並儲存為屬性，支援與 Confluent、Porton Works 等系統整合。
• 加密與安全性增強：支援政府級加密標準，並允許自訂加密庫（如 Copertino 方案），搭配狀態無關執行（stateless execution）確保資料隔離。
• Record Path 語言擴展：新增計數功能，支援 Avro、Parquet、Excel 等格式的資料抽取與處理，實現跨格式操作。
• ML 處理器整合：新增 Amazon SageMaker 批次處理功能，支援透過 JSON 憑證觸發模型執行，並提供狀態檢查處理器監控結果。

2. 狀態無關執行與容器化部署

NiFi 支援在 AWS Lambda、Kafka Connect 等環境執行狀態無關處理，避免資料偏移問題，並透過容器化部署實現自動擴展。此特性使 NiFi 能適應雲端與邊緣計算場景，提升系統彈性。

3. Python 整合與開發靈活性

新增 Python 處理器，提供隔離執行環境，自動處理 PIP 依賴，並支援 Java 與 Python 混合開發。此功能降低開發門檻，同時確保處理流程的穩定性。

4. 規則引擎與 LLM 整合

新增規則引擎，支援自訂規則與 LLM/ML 模型整合，提供即時模板生成功能。未來計畫建立 Apache 專案推動 LLM 應用，支援 Hugging Face、IBM Watson X AI 等模型，強化 AI 驅動的資料處理能力。

IoT 與硬體整合實踐

1. Raspberry Pi 400 與熱成像攝影機應用

NiFi 支援與 IoT 裝置整合，例如透過 Raspberry Pi 400 連接熱成像攝影機，實現即時資料流處理。此案例展示如何將感測器資料傳送至 NiFi，並與 LLM 進行分析，例如提取異常溫度模式或生成視覺化報告。

2. 多樣化資料來源整合

NiFi 支援 Google Drive、Box、Dropbox、S3、SFTP 等資料來源，並整合 Salesforce 資料存取與推送功能。此特性使企業能統一管理分散的資料存儲，並透過 NiFi 建立自動化資料流。

部署與擴展性優化

1. 多種部署選項

NiFi 提供 UI 介面、狀態無關執行、命令列、無頭模式（minifi）等部署方式，並支援容器化與 JVM 執行選項。此靈活性使 NiFi 能適應不同規模的應用場景。

2. 版本控制與自訂碼管理

新增 NiFi Registry 進行版本控制，支援自訂 Python/Java 程式碼封裝與共享，並提供公共註冊表供社群使用。此功能提升團隊協作效率，並確保處理流程的可追溯性。

3. 語言與框架支援

逐步淘汰舊版 Kafka、Amari、ECMAScript 等元件，改用參數化配置取代變數，並支援 JDK 17。此更新提升系統穩定性與未來擴展性。

未來方向與技術整合

1. LLM 與 AI 應用潛力

Apache NiFi 計畫建立專案推動 LLM 整合，支援 Hugging Face、IBM Watson X AI 等模型，並強化與 Docker、Kubernetes 等工具的整合。此方向將使 NiFi 成為 AI 驅動的資料處理平臺。

2. 效能與社區發展

透過優化處理器模組化設計（如移除 428 個處理器可提升效能），並增加貢獻者數量，持續優化開發者體驗。此策略有助於 NiFi 在開放源碼生態系中保持競爭力。

總結

Apache NiFi 的最新版本透過強化資料處理能力、IoT 整合與 LLM 支援，進一步擴展其應用場景。其狀態無關執行、容器化部署與多樣化資料來源整合，使其成為企業資料流處理的關鍵工具。開發者可透過 NiFi 的模組化設計與靈活配置，快速建構可擴展的資料處理流程，並結合 AI 技術實現更智能的應用。