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Budget Key数据处理管道,用于从20多个数据源收集、清洗、标准化、验证和分析以色列财政数据,通过YAML定义的管道将数据存储到磁盘、关系数据库和Elasticsearch,支持网站和数据分析需求。
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budgetkey-data-pipelines 官方文档

budgetkey-data-pipelines

![Build Status]([***]

Budget Key数据处理管道

概述和主要用途

Budget Key项目的核心是其丰富、最新的高质量数据集。该数据从20多个不同数据源收集,经过清洗、标准化、验证、合并和分析,形成以色列最全面的财政数据存储库。

为获取这些数据,系统包含大量下载器和爬虫,从***出版物和其他网站获取数据。获取的数据经过处理和合并后,最终保存到磁盘(方便用户下载原始数据)、加载到关系数据库(供分析师进行深度查询)以及推送到键值存储(Elasticsearch),为主要网站(obudget.org)提供数据支持。

实现这一过程的框架是datapackage-pipelines,该框架允许编写简单的“管道”,每个管道由一组预定义处理步骤组成。这些管道无需编码,而是通过一组YAML文件定义。大多数管道使用通用构建块,部分使用自定义处理器(主要是针对特殊数据源的自定义爬虫)。

要查看各管道的当前处理状态,可访问仪表盘。

核心功能和特性

  • 多数据源处理:支持从20多个***和公共数据源收集数据
  • 声明式管道定义:通过YAML文件定义数据处理流程,无需编码
  • 多样化数据处理:包含数据清洗、标准化、验证、合并和分析功能
  • 多目标存储:数据可保存到磁盘、关系数据库和Elasticsearch
  • 状态监控:通过仪表盘实时查看各管道处理状态
  • 可扩展框架:支持通用构建块和自定义处理器扩展

使用场景和适用范围

  • 财政数据分析:为分析师提供结构化财政数据,支持深度查询
  • 数据公开:提供原始数据下载,促进财政数据透明化
  • 网站数据服务:为obudget.org网站提供Elasticsearch支持的高效数据查询
  • 数据研究:支持学术和政策研究,提供标准化的以色列财政数据集
  • 数据管道开发:作为datapackage-pipelines框架的应用示例,供开发者参考

目录结构

所有管道定义位于datapackage_pipelines_budgetkey_data_pipeline/pipelines目录下,主要结构如下:

  • budget/
    • national/
      • original:获取国家预算的管道
      • processed:处理和分析国家预算的管道
      • changes/
        • original:获取国家预算变更信息的管道
        • processed:处理和分析预算变更(检测交易等)的管道
        • explanations:获取和提取国家预算变更说明文档文本的管道
  • entities/
    • associations:获取非***组织(NGO)信息的管道
    • companies:获取公司信息的管道
    • ottoman:获取奥斯曼协会信息的管道
    • special:获取其他实体信息的管道
  • procurement/
    • spending:获取和处理***支出报告的管道
    • tenders:获取***招标流程数据的管道
  • supports/:获取***支持及其相关流程数据的管道

注:如需了解不同类型***支出的区别,可阅读这篇博客文章。

开发新管道

  1. 阅读datapackage-pipelines框架文档
  2. 按照下文“快速开始”部分的说明安装datapackage-pipelines-budgetkey包
  3. 确定变更位置:
    • 是否与现有管道相关?
    • 是否为全新功能?
  4. 参考现有类似管道,了解通用构建块和自定义处理器的使用方法

详细使用方法

安装准备

系统依赖安装

bash
sudo apt-get install build-essential python3-dev libxml2-dev libxslt1-dev libleveldb-dev

Python 3.6+安装

推荐使用pyenv管理Python版本。

Ubuntu系统:

bash
sudo apt-get install git python-pip make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev
sudo pip install virtualenvwrapper

git clone [***] ~/.pyenv
git clone [***] ~/.pyenv/plugins/pyenv-virtualenvwrapper

echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
echo 'pyenv virtualenvwrapper' >> ~/.bashrc

exec $SHELL

OSX系统:

bash
brew install pyenv
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile

安装完成后设置Python版本:

bash
pyenv install 3.6.1
pyenv global 3.6.1

包安装

bash
python --version  # 确保输出Python 3.6.0+
sudo mkdir -p /var/datapackages && sudo chown $USER /var/datapackages/
make install
budgetkey-dpp  # 验证安装,应显示可用管道列表

运行管道

bash
budgetkey-dpp run ./entities/companies/registrar/registry

运行后将创建以下文件:

  • /var/datapackages:数据以datapackage格式保存
  • datapackage_pipelines_budgetkey/.data.db:数据存储到数据库(可通过DPP_DB_ENGINE环境变量设置自定义数据库,格式为SQLAlchemy连接URL)
  • datapackage_pipelines_budgetkey/pipelines/.dpp.db:管道元数据和运行状态

编写测试

单元测试

bash
make test

运行特定测试/修改测试参数

bash
# 运行特定测试文件
tox tests/tenders/test_fixtures.py

# 直接使用py.test(需先安装pytest)
pip install pytest
py.test tests/tenders/test_fixtures.py -svk test_tenders_fixtures_publishers

使用Docker Compose

Docker Compose可用于运行包含所有必要服务的完整环境,类似生产环境。

安装

  1. 安装Docker和Docker Compose(参考Docker***文档)
  2. (可选)从当前目录构建镜像:docker-compose build pipelines
  3. 后台启动最小化必要服务:
    bash
    docker-compose up -d redis db pipelines
    

可用服务端点

  • 管道仪表盘:http://localhost:5000/(默认不运行工作节点)
  • 数据库:postgresql://postgres:***@localhost:***/postgres

在容器内运行命令

bash
docker-compose exec pipelines sh -c "budgetkey-dpp"

启动Elasticsearch和Kibana

bash
docker-compose up -d elasticsearch kibana

从本地连接容器服务

bash
source .env.example
dpp

加载数据到Elasticsearch

以下步骤将datapackage加载到Elasticsearch,供Kibana探索数据(注意:会删除本地Docker Compose卷,确保无重要数据):

bash
# 启动基础服务
docker-compose down -v && docker-compose pull elasticsearch db && docker-compose up -d elasticsearch db

# 设置环境变量
export DPP_DB_ENGINE="postgresql://postgres:***@localhost:***/postgres"
export DPP_ELASTICSEARCH="localhost:***"

# 加载数据(默认加载每个管道前100行,可修改ES_LIMIT_ROWS或移除)
for doctype in `budgetkey-dpp | grep .budgetkey/elasticsearch/index_ | cut -d"_" -f2 - | cut -d" " -f1 -`; do
    echo " > 加载 ${doctype}"
    ES_LOAD_FROM_URL=1 ES_LIMIT_ROWS=100 budgetkey-dpp run ./budgetkey/elasticsearch/index_$doctype
done

启动Kibana探索数据:

bash
docker-compose up -d kibana

Kibana可通过http://localhost:***/访问(启动可能需要几分钟),索引名称为budgetkey。

查看更多 budgetkey-data-pipelines 相关镜像 →
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by Netdata
认证
这是Netdata的官方镜像,专门用于监控系统、容器及应用程序;作为一款开源实时监控工具,它可提供全面的性能数据采集与分析功能,支持对服务器资源占用、容器运行状态、应用程序响应速度等多维度指标进行实时追踪,帮助用户直观掌握系统运行状况,快速定位并解决潜在问题,适用于各类IT环境的监控需求,确保业务稳定高效运行。
563500M+ pulls
上次更新:17 小时前
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by Datadog
认证
新Datadog Agent的Docker容器,用于运行该代理以收集、处理并发送监控数据至Datadog平台。
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上次更新:3 小时前
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datadog/datadog-agent-runner-circle
by Datadog
认证
该镜像是已弃用的Docker镜像,不再维护,已由datadog/agent-buildimages-circleci-runner替代。
500K+ pulls
上次更新:2 年前
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datadog/docker-dd-agent
by Datadog
认证
Datadog Agent的Docker容器,用于收集、聚合系统及应用程序性能数据并发送至Datadog平台,实现监控与分析。
99100M+ pulls
上次更新:5 年前

用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang的头像

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

查看全部问题→

轩辕镜像下载加速使用手册

探索更多轩辕镜像的使用方法,找到最适合您系统的配置方式

登录仓库拉取

通过 Docker 登录认证访问私有仓库

Linux

在 Linux 系统配置镜像加速服务

Windows/Mac

在 Docker Desktop 配置镜像加速

Docker Compose

Docker Compose 项目配置加速

K8s Containerd

Kubernetes 集群配置 Containerd

宝塔面板

在宝塔面板一键配置镜像加速

群晖

Synology 群晖 NAS 配置加速

飞牛

飞牛 fnOS 系统配置镜像加速

极空间

极空间 NAS 系统配置加速服务

爱快路由

爱快 iKuai 路由系统配置加速

绿联

绿联 NAS 系统配置镜像加速

威联通

QNAP 威联通 NAS 配置加速

Podman

Podman 容器引擎配置加速

Singularity/Apptainer

HPC 科学计算容器配置加速

其他仓库配置

ghcr、Quay、nvcr 等镜像仓库

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无需登录使用专属域名加速

需要其他帮助?请查看我们的 常见问题 或 官方QQ群: 13763429

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