NiFi → Elasticsearch ↔ PostgreSQL → Power BI

Drag-and-drop ETL + full-text: как мгновенно искать сделки Bitrix24 и рисовать дашборды (версия руководства — 19 июня 2025 г.)

1. Почему именно NiFi → Elasticsearch ↔ PostgreSQL → Power BI

ETL-конструктор вместо «лего из скриптов». Apache NiFi 2.4.0 приносит 100+ улучшений, ускорённый юнит-тест флоу и поддержку OIDC-SSO — визуально тянем линии, а не пишем Python-крючья. Даже junior-аналитик за час собирает поток «Bitrix24 → Postgres + Elasticsearch». (nifi.apache.org)

Две базы — один выстрел. PostgreSQL 16 остаётся «танком» для DWH: транзакции, ACID, window-функции. Elasticsearch 9.0.2 (уже без Lucene 8.x) добавил бинарную квантовку и ускорил k-NN-поиск в 5 раз — идеальная витрина для «найди мне все сделки со словом «срочно» в комментарии». (elastic.co, elastic.co)

Power BI пишет отчёты, Elastic — отвечает «на всём». BI-команда импортирует агрегаты из Postgres, включает Incremental Refresh — партиционирование модели, чтобы обновлять только «горячие» сутки. Для любых текстовых запросов фронтенд дёргает Elastic REST API и отдаёт результат React-виджету. (learn.microsoft.com, learn.microsoft.com)

Типовые сценарии

• Enterprise-агентство. НиFi парсит звонки и комментарии из Bitrix24, в Postgres — аналитика конверсий, в Elastic — мгновенный поиск по жалобам клиентов.
• E-commerce-маркетплейс. Прайсы SKU идут пачками → Elastic обеспечивает автодополнение, Postgres — LTV отчёты, Power BI — витрины SKU-ABC.
• Финтех. НиFi ловит web-хуки о транзакциях, Postgres хранит аудит, Elastic — поиск по AML-словам, Superset шлёт alert при «подозрительном» описании.

2. Компоненты и роли

3. Подготовка окружения

3.1 Что поставить

3.2 Мини-compose (DEV)

version: "3.9"
services:
  nifi:
    image: apache/nifi:2.4.0
    environment:
      NIFI_WEB_HTTP_PORT: 8080
    ports: ["8080:8080"]

  elastic:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:9.0.2
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - xpack.security.enabled=false
      - ES_JAVA_OPTS=-Xms2g -Xmx2g
    ports: ["9200:9200"]

  postgres:
    image: postgres:16
    environment:
      POSTGRES_USER: etl
      POSTGRES_PASSWORD: etl_pwd
      POSTGRES_DB: dwh
    ports: ["5432:5432"]

  superset:
    image: apache/superset:5.0
    env_file: superset.env
    depends_on: [postgres]
    ports: ["8088:8088"]

Запуск:

docker compose up -d

3.3 Доступы и роли

4. Настройка потоков данных

4.1 NiFi Canvas: поток «Bitrix24 → Postgres + Elastic»

1. GenerateTableFetch →

   • URL `https:// .bitrix24.ru/rest/…/crm.deal.list.json`
   • Параметр filter[>DATE_MODIFY] = ${now():minusHours(1):format("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss")}

2. InvokeHTTP — тянет JSON batch 1000.

3. JoltTransformJSON — плоская схема:

   [
    { "operation": "shift",
      "spec": { "*": {
        "ID": "[#].id",
        "TITLE": "[#].title",
        "COMMENTS": "[#].comment",
        "DATE_CREATE": "[#].created_at",
        "DATE_MODIFY": "[#].updated_at"
      }}
    }
   ]

4. PutDatabaseRecord (JDBC Postgres):

   • Schema raw, Table crm_deal.
   • Upsert=ON, Key id.

5. PutElasticsearchJson:

   • Index crm_deal, Id ${id}.
   • Pipeline b24_ru_analyzer (создадим ниже).

6. LogAttribute (отладка) → Null.

Всего шесть процессоров — меньше кофе-брейка.

4.2 Elastic индекс и анализатор

PUT crm_deal
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "ru_text": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["lowercase","russian_stop","russian_keywords","russian_stemmer"]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":     { "type": "text", "analyzer": "ru_text" },
      "comment":   { "type": "text", "analyzer": "ru_text" },
      "stage":     { "type": "keyword" },
      "amount":    { "type": "scaled_float", "scaling_factor": 100 },
      "created_at":{ "type": "date" },
      "updated_at":{ "type": "date" }
    }
  }
}

4.3 SQL-upsert в Postgres

CREATE TABLE IF NOT EXISTS raw.crm_deal (
  id           bigint PRIMARY KEY,
  title        text,
  comment      text,
  amount       numeric(14,2),
  stage_id     text,
  created_at   timestamptz,
  updated_at   timestamptz
);

-- индекс для инкремента
CREATE INDEX IF NOT EXISTS ix_deal_updated
  ON raw.crm_deal(updated_at DESC);

5. Трансформации и моделирование

5.1 dbt incremental-stage

models/stg_bitrix24/stg_deal.sql

{{ config(materialized='incremental', unique_key='id') }}

SELECT
    id,
    title,
    comment,
    stage_id,
    amount,
    created_at,
    updated_at
FROM {{ source('raw','crm_deal') }}
{% if is_incremental() %}
  WHERE updated_at >= (SELECT max(updated_at) FROM {{ this }})
{% endif %}

5.2 Факт-воронка

models/mart_sales/fct_deal_funnel.sql

SELECT
  date_trunc('day', created_at)::date AS day,
  stage_id,
  COUNT(*) AS deals_cnt,
  SUM(amount) AS pipeline
FROM {{ ref('stg_deal') }}
GROUP BY 1,2;

dbt run после каждого PutDatabaseRecord-коммита — триггерим через NiFi ExecuteProcess или Airflow-callback.

6. Визуализация в Power BI и Superset

6.1 Power BI: Incremental Refresh

1. Get Data → PostgreSQL (DSN postgres:5432/dwh).
2. Параметры RangeStart / RangeEnd типа DateTime.
3. Фильтр на колонку updated_at.

4. Table → Incremental refresh:

   • Store rows = 60 months.
   • Refresh rows = 2 days.
   • Detect change = updated_at.
5. Publish; первый рефреш партиционирует модель, далее Power BI дергает лишь «горячее».

6.2 Superset 5.0: live-дашборд

1. Database → + — URI postgresql://bi_user:pwd@postgres:5432/dwh.
2. Dataset → + — mart.fct_deal_funnel.
3. Чарт Time Series Line: Time = day, Metrics = pipeline.
4. Алерт «pipeline < план/день» — Superset шлёт письмо CEO в 1-е число.

6.3 Elastic API — быстрый поиск

POST crm_deal/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must":   { "match": { "comment": "срочно" } },
      "filter": { "term":  { "stage": "PROPOSAL" } }
    }
  },
  "highlight": { "fields": { "comment": {} } },
  "size": 20
}

В UI зовём через React-hook, показываем подсветку — результат в 100 мс, пока Postgres крутил JOIN-ы.

7. Мониторинг и автоматизация

Cron-скрипт curl -sL /nifi-api/flow/status | jq в Slack-алёрт — ловим упавший процессор до жалоб руководства.

8. Типичные ошибки и лайфхаки

1. NiFi «HTTP 429» от Bitrix24 — добавьте ControlRate (2 req/s) + BackPressure.
2. Elasticsearch ругается на поле text vs keyword — уточните mapping заранее, либо включите dynamic_templates для строк.
3. Power BI «не видит» новые колонки — Transform data → Refresh preview или перепубликуйте semantic-model.
4. Superset дублирует связи при Sync — перед «Sync Columns» выключите Expose in SQL Lab, иначе таблица объявится дважды.
5. NiFi heap-out-of-memory при загрузке больших файлов — в bootstrap.conf поставьте java.arg.2=-Xmx4g и включите swap-out-content-repository на диск SSD.

9. Заключение

Связка NiFi → Elasticsearch ↔ PostgreSQL → Power BI превращает массивы Bitrix24 в быстрый поиск и живые дашборды:

Плюсы

• Drag-and-drop — минимум кода, максимум прозрачности.
• Два хранилища обслуживаются одной трубой: SQL-аналитика + полнотекст.
• Поиск не грузит DWH: Elastic открыл API, Postgres спит.

Минусы

• Двойная запись = двойная отладка.
• Elastic > 50 GB — следите за shards и ILM-политикой, иначе cluster yellow.
• Incremental Refresh требует Power BI Pro/Premium.

Когда масштабировать?

• 1 млн events/час — переход на NiFi cluster + ECK (Elastic on K8s).

• Deep-analytics — ClickHouse вместо части Postgres marts.
• Мультирегион — Cross-Cluster Replication в Elastic, logical-replication в Postgres.

Полезные ссылки

• NiFi Docs
• Elasticsearch REST
• PostgreSQL 16
• Superset 5.0
• Power BI Incremental Refresh
• Bitrix24 API

В итоге — менеджер ищет «срочный возврат» в Elastic, аналитик кликает F5 в Power BI, а NiFi послушно гонит свежие сделки по двум рельсам. Бизнес доволен, DevOps спит, данные — работают.