Avis et détails du produit Apache NiFi

Le meilleur à propos de NiFi, c'est que c'est un outil puissant à utiliser comme outil ETL qui nous permet de transférer les données selon nos besoins avec différents formats de données, et il est évolutif et facile à utiliser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certains des composants, comme l'intégration de Python et l'exécution de pipelines basés sur d'autres scripts de langage, nécessitent un redéploiement ou un redémarrage de NiFi. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'interface centrée sur l'UI de NiFi pour concevoir des flux de données est un chef-d'œuvre. Elle a permis à notre équipe de composer des flux de travail de données complexes dans une interface simplifiée et facile à gérer.

J'ai utilisé NiFi pour des projets à la fois grands et petits. NiFi s'est bien adapté dans un environnement de traitement de données où nous devions télécharger et exécuter des modèles de détection d'images par apprentissage profond sur des To de données d'images satellites.

Notre plateforme logicielle était ancrée dans des flux NiFi élaborés mais organisés. NiFi était essentiel pour simplifier des pipelines de données complexes impliquant des dizaines de produits d'image avec plusieurs étapes de traitement de données pour chaque source d'image.

NiFi s'est exceptionnellement bien adapté avec un débit élevé et de grands volumes de données, bien que sa latence ne soit pas adaptée au traitement en temps réel.

Je continue à utiliser NiFi non seulement pour des projets intensifs en données mais aussi pour des cas d'utilisation logicielle au quotidien. Sa pléthore de connecteurs facilite l'extraction, le transfert et le chargement de données vers et depuis n'importe quel ensemble de sources de données.

Il a largement remplacé les scripts bash et python comme moyen rapide et simple de connecter des plateformes de données et d'exécuter des étapes de traitement de données simples. Cela est dû au fait que le script dans NiFi et la connexion à diverses sources de données est beaucoup plus rapide que le script en Python. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ma plus grande plainte est que pas assez de développeurs connaissent NiFi et utilisent Airflow à la place. Airflow et d'autres moteurs d'orchestration de données similaires manquent de l'interface utilisateur et de la contrôlabilité que NiFi offre.

Il n'y a pas d'offre cloud NiFi dont je sois au courant. Bien que NiFi soit facile à configurer, cela doit être fait par soi-même. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'interface utilisateur est assez bonne et facile à naviguer dans chaque zone. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Problèmes de stabilité. Espérons qu'ils s'amélioreront dans un avenir proche. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est open-source et soutenu par la communauté, vous pouvez construire tout ce que vous voulez, de l'ingestion de fichiers simples à Kafka, S3, etc...

La capacité de créer des groupes de processus et d'isoler vos charges de travail. Le nombre de processeurs préconstruits.

La programmation basée sur le flux est accompagnée d'une interface utilisateur web conçue pour fournir un moyen facile (glisser-déposer) de gérer le flux de données en temps réel. Elle prend également en charge des moyens puissants et évolutifs de routage et de transformation des données, qui peuvent être exécutés sur un seul serveur ou en mode cluster sur plusieurs serveurs.

Est l'un des meilleurs outils ETL open-source en raison de son architecture bien équilibrée. C'est une solution puissante et facile à utiliser. FlowFile inclut des méta-informations, donc les capacités de l'outil ne se limitent pas aux CSV. Vous pouvez travailler avec des photos, des vidéos, des fichiers audio ou des données binaires.

La politique selon laquelle il restera gratuit, la communauté de pratique est impressionnante. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Problèmes de scalabilité, parfois pour des flux plus importants, cela peut devenir lent et consommer beaucoup de mémoire Heap. Certains pilotes Oracle ont des problèmes. La gestion des erreurs pourrait être meilleure. La création de custom.NAR peut parfois être délicate. Le temps pour voir la fonctionnalité en action n'est PAS le temps de mise sur le marché. Rendre le flux NiFi opérationnel prêt pour la production prend généralement plus de temps que pour d'autres technologies de traitement de données. Il est bon de le préciser à l'avance. Lorsqu'on travaille avec une logique métier réelle, nous préférons utiliser Apache Spark pour des volumes de données plus importants ou des services REST pour des quantités de données plus petites. En d'autres termes, pour une logique personnalisée, nous préférons éviter NiFi. La technologie est encore immature et nécessite beaucoup de travail supplémentaire pour rendre le processus de migration réel automatisé et fiable. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les processeurs les plus puissants prennent en charge tous les types de sources de données, y compris le cloud. La prochaine chose est la catégorisation des flux à l'aide de groupes de processeurs et d'une liste de contrôle d'accès robuste. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La surveillance des nœuds nifi est complexe. Nous avons besoin d'un gestionnaire centralisé qui gère le cluster nifi pour obtenir l'état du cluster en temps réel. Parfois, nous devons redémarrer l'ensemble du cluster si un flux est bloqué avec une utilisation intensive de la mémoire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La meilleure chose à propos de Nifi est que la barre d'outils est située à un endroit pratique pour l'utilisateur afin d'accéder aux outils. La fonctionnalité de glisser-déposer est très utile. La grille offre une mesure parfaite des composants. Le DAG est correctement représenté par des flèches de connexion. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La cascade d'outils rend parfois difficile pour l'utilisateur de choisir les outils qu'il souhaite utiliser. L'utilisateur débutant pourrait ne pas être en mesure d'accéder aux outils qui sont placés en profondeur. Placer un menu déroulant pour lister les fonctionnalités moins utilisées afin de mettre en évidence ces fonctionnalités. Ajouter des détails ou des informations lorsque ces fonctionnalités sont survolées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'utilisation est extrêmement simplifiée car elle n'a pas besoin de code. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certaines actions simples nécessitent plusieurs processus pour être effectuées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Interface utilisateur basée sur le web

Expérience fluide entre conception, contrôle, retour d'information et surveillance Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Priorisation dynamique

Développement et test rapides sans délai Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'interface Apache NiFi est l'une des meilleures pour créer des flux de base afin de visualiser le flux complet de bout en bout dans n'importe quel environnement, que ce soit en développement, en test ou en production. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il est difficile de gérer les utilisateurs sur cette application, il est vraiment difficile de comprendre et de gérer les contrôles des variables globales et locales dans l'interface, ce qui est très fortement requis pour contrôler le flux complet. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La meilleure chose à propos d'Apache NiFi est qu'il s'agit d'un des outils open-source qui offre un grand nombre de sources avec lesquelles se connecter et offre également des options flexibles pour planifier facilement les tâches ETL. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que je n'aime pas chez Apache NiFi, c'est son interface graphique. Elle est élémentaire et pourrait être améliorée. Je me sens compliqué. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.