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radar-output-restructure Docker 镜像下载 - 轩辕镜像

radar-output-restructure 镜像详细信息和使用指南

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radar-output-restructure 镜像拉取命令和加速下载

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将Kafka Connector输出的数据重组为RADAR-base导向的目录结构(projectId/userId/topic/date_hour.csv),按时间(UTC)提取日期和小时,支持HDFS/S3源与本地/S3目标存储,通过Redis管理锁定和偏移量,适用于数据结构化整理与存储。
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radar-output-restructure 镜像详细说明

radar-output-restructure 使用指南

radar-output-restructure 配置说明

radar-output-restructure 官方文档

Restructure Kafka 连接器输出文件

![构建状态]([***]

Kafka Connector流式传输的数据将转换为RADAR-base导向的输出目录,按项目、用户和收集日期组织。它支持由RADAR HDFS 接收器连接器写入的数据,这些数据仅基于主题名称流式传输到文件中。此工具将该输出转换为本地目录结构:projectId/userId/topic/date_hour.csv。日期和小时从每条记录的time字段提取,并以UTC时间格式化。该工具包含在RADAR-Docker仓库的dcompose/radar-cp-hadoop-stack/bin/hdfs-restructure脚本中。

升级说明

升级到1.2.0版本时,请遵循以下说明:

  • 使用本地目标存储时,确保:
    1. 存储可由用户101写入,或使用docker命令行标志--user更改运行时用户为可写入目标存储的用户;
    2. 本地存储属性userId和groupId设置为可写入目标存储的值。

从0.6.0版本升级到1.0.0或更高版本时,请遵循以下说明:

  • 该工具现在依赖Redis进行锁定和偏移量管理。请安装Redis或使用docker-compose.yml文件启动它。
  • 编写restructure.yml配置文件以匹配0.6.0版本使用的设置:
    • HDFS设置已移至source。在nameNodes属性中指定所有名称节点。name属性不再使用。

      yaml
      source:
        type: hdfs
        hdfs:
          nameNodes: [hdfs-namenode]
      
    • 添加redis块:

      yaml
      redis:
        uri: redis://localhost:6379
      
    • 当radar-output处理主题时,偏移量会计将自动从基于文件的存储迁移到Redis条目。请在偏移量目录为空之前不要删除它。

    • 存储设置已移至target块。使用本地输出目录:

      yaml
      target:
        type: local
        local:
          # 写入数据的用户ID。仅当显式将运行时用户设置为root时才有效。
          userId: 123
          # 写入数据的组ID。仅当显式将运行时用户设置为root时才有效。
          groupId: 123
      

      使用S3StorageDriver时,使用以下配置:

      yaml
      target:
        type: s3
        s3:
          endpoint: [***]  # 本地minio使用http://localhost:9000
          accessToken: ABA...
          secretKey: CSD...
          bucket: myBucketName
      

从0.5.x或更早版本升级到0.6.0版本时,请遵循以下说明:

  • 编写restructure.yml配置文件以匹配0.5.x版本使用的命令行设置。
  • 如有需要,将offsets.csv的所有条目移动到offsets/<topic>.csv中的每个主题文件。首先进入输出目录,然后运行bin/migrate-offsets-to-0.6.0.sh脚本。

Docker使用

该工具以Docker镜像radarbase/radar-output-restructure提供。镜像的入口点是当前应用程序。因此,在所有使用命令中,将radar-output-restructure替换为例如:

shell
docker run --rm -t --network hadoop -v "$PWD/output:/output" radarbase/radar-output-restructure:1.2.0 -n hdfs-namenode -o /output /myTopic

命令行使用

安装应用程序后,可按如下方式使用:

shell
radar-output-restructure --nameservice <hdfs_node> --output-directory <output_folder> <input_path_1> [<input_path_2> ...]

或使用简短形式:

shell
radar-output-restructure -n <hdfs_node> -o <output_folder> <input_path_1> [<input_path_2> ...]

要显示使用方法和所有可用选项,可使用帮助选项:

shell
radar-output-restructure --help

注意,上述输出中前面带*的选项是运行应用程序所需的必填项。此外,可以有多个输入路径从中读取文件。例如 - /topicAndroidNew/topic1 /topicAndroidNew/topic2 ...。至少提供一个输入路径。

每个参数以及更多选项都可以在配置文件中提供。配置文件的默认名称为restructure.yml。请参考当前目录中的restructure.yml了解所有可用选项。可使用-F标志指定替代文件。

文件格式

默认情况下,输出数据为CSV格式。如果需要JSON格式,可使用以下命令:

shell
radar-output-restructure --format json --nameservice <hdfs_node> --output-directory <output_folder>  <input_path_1> [<input_path_2> ...]

默认情况下,写入后不 deduplicate 文件记录。要启用此行为,指定选项--deduplicate或-d。由于Biovotion数据的问题,默认情况下此选项为false。启用前请参阅issue #16。也可在配置文件中按主题启用或禁用去重。如果需要使用部分字段进行去重(例如,仅sourceId和time定义唯一记录,且仅保留具有重复值的最后一条记录),则指定topics: <topicName>: deduplication: distinctFields: [key.sourceId, value.time]。

压缩

另一个选项是以压缩形式输出数据。所有文件将获得gz后缀,可使用GZIP解码器解压缩。注意,对于少量记录,压缩可能会增加文件大小。也支持Zip压缩。

radar-output-restructure --compression gzip  --nameservice <hdfs_node> --output-directory <output_folder> <input_path_1> [<input_path_2> ...]

Redis

该工具假设运行有Redis服务。有关配置选项,请参见示例restructure.yml。

源和目标

source和target属性包含资源描述。源可以有两种类型:hdfs和s3:

yaml
source:
  type: s3  # hdfs 或 s3
  s3:
    endpoint: http://localhost:9000  # 也可使用AWS S3端点
    bucket: radar
    accessToken: minioadmin
    secretKey: minioadmin
  # 仅当源类型为hdfs时需要
  hdfs:
    nameNodes: [hdfs-namenode-1, hdfs-namenode-2]

目标类似,但不支持HDFS,支持本地文件系统(local)或s3。

yaml
target:
  type: s3  # s3 或 local
  s3:
    endpoint: http://localhost:9000  # 本地minio使用http://localhost:9000,AWS S3使用[***]
    bucket: out
    accessToken: minioadmin
    secretKey: minioadmin
  # 仅当目标类型为local时需要
  local:
    userId: 1000  # 写入数据的用户ID,默认-1使用当前用户
    groupId: 100  # 写入数据的组ID,默认-1使用当前用户

也可通过环境变量提供密钥:

环境变量对应值
SOURCE_S3_ACCESS_TOKENsource.s3.accessToken
SOURCE_S3_SECRET_KEYsource.s3.secretKey
SOURCE_AZURE_USERNAMEsource.azure.username
SOURCE_AZURE_PASSWORDsource.azure.password
SOURCE_AZURE_ACCOUNT_NAMEsource.azure.accountName
SOURCE_AZURE_ACCOUNT_KEYsource.azure.accountKey
SOURCE_AZURE_SAS_TOKENsource.azure.sasToken
REDIS_URLredis.url

将上述变量中的SOURCE替换为TARGET可配置目标存储。

清理器

清理器进程可自动删除源文件。它检查文件是否已提取且超过配置的老化时间。默认情况下未启用此功能。可在cleaner配置部分中配置:

yaml
cleaner:
  # 启用清理旧源文件
  enable: true
  # 清理数据的间隔(秒)
  interval: 1260  # 21分钟
  # 源文件被视为旧文件的天数
  age: 7

也可使用--cleaner命令行标志启用清理器。要将清理器作为与输出重组分离的独立进程运行,启动配置属性worker: enable: false或命令行参数--no-restructure的进程。

服务模式

要将输出生成器作为定期轮询HDFS目录的服务运行,添加--service标志,并可选择使用--interval标志调整轮询间隔,或使用相应的配置文件参数。

本地构建

该工具至少需要Java JDK 8。使用以下命令构建发行版:

shell
./gradlew build

并将包安装到/usr/local,例如:

shell
sudo mkdir -p /usr/local
sudo tar -xzf build/distributions/radar-output-restructure-1.2.0.tar.gz -C /usr/local --strip-components=1

现在radar-output-restructure命令应该可用。

扩展连接器

要实现替代存储路径、存储驱动程序或存储格式,将自定义JAR放在$APP_DIR/lib/radar-output-plugins中。要加载它们,使用以下选项:

参数基类行为默认值
paths: factory: ...org.radarbase.output.path.RecordPathFactory创建输出路径名的工厂。ObservationKeyPathFactory
format: factory: ...org.radarbase.output.format.FormatFactory输出格式的工厂。FormatFactory
compression: factory: ...org.radarbase.output.compression.CompressionFactory数据压缩使用的工厂类。CompressionFactory

相应的<type>: properties: {}配置参数可用于提供工厂的自定义配置。此配置将传递给Plugin#init(Map<String, String>)方法。

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用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

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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

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