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jsoneventsourcing/pincette-json-streams Docker 镜像 - 轩辕镜像

pincette-json-streams
jsoneventsourcing/pincette-json-streams
一种声明式方式描述JSON数据管道的工具,用于定义和管理JSON数据处理流程,简化数据转换、处理和流转的配置与维护。
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JSON数据管道声明式工具镜像

镜像概述

本Docker镜像提供了一种声明式方式来描述和管理JSON数据管道,旨在简化JSON格式数据的处理流程配置。通过预定义的声明式语法,用户可快速定义数据转换、过滤、聚合及流转规则,无需编写复杂代码即可实现灵活的数据处理逻辑,适用于各类JSON数据处理场景。

核心功能与特性

1. 声明式配置
  • 支持通过YAML/JSON配置文件定义数据管道,语法简洁直观
  • 配置文件中可声明数据处理步骤、输入输出源、转换规则等核心要素
  • 支持配置热更新,无需重启容器即可应用新的管道定义
2. JSON数据处理能力
  • 内置常用JSON数据操作:字段映射、格式转换、条件过滤、数据聚合
  • 支持JSONPath表达式,用于精确提取和操作JSON数据节点
  • 提供自定义函数扩展,支持复杂业务逻辑的数据处理
3. 流程编排与管理
  • 支持多步骤流水线定义,步骤间可设置依赖关系
  • 内置错误处理机制,支持失败重试、异常捕获与告警配置
  • 提供管道执行状态监控,支持日志输出与执行报告生成
4. 多环境适配
  • 轻量级设计,容器启动快速,资源占用低
  • 支持与主流数据存储(如Redis、Kafka、文件系统)集成
  • 兼容Docker Compose、Kubernetes等容器编排平台

使用场景与适用范围

典型应用场景
  • 数据ETL流程:声明式定义JSON格式数据的抽取、转换、加载流程
  • API数据转换:在API网关与服务间转换JSON请求/响应格式
  • 日志数据处理:解析JSON格式日志,过滤关键信息并转发至存储或分析系统
  • 数据集成:连接不同系统间的JSON数据流转,实现跨平台数据同步
适用用户
  • 数据工程师:简化ETL流程配置
  • 后端开发者:快速实现API数据格式转换
  • 运维工程师:自动化日志与监控数据处理
  • 数据分析师:定义数据预处理管道,准备分析数据

使用方法与配置说明

基本使用
1. 拉取镜像
bash
docker pull [镜像仓库地址]/json-data-pipeline:latest
2. 基本运行命令
bash
docker run -d \
  --name json-pipeline \
  -v /path/to/pipelines:/app/pipelines \  # 挂载管道配置文件目录
  -e LOG_LEVEL=info \                     # 设置日志级别
  [镜像仓库地址]/json-data-pipeline:latest
配置说明
环境变量
环境变量名说明默认值
LOG_LEVEL日志级别(debug/info/warn/error)info
PIPELINE_DIR管道配置文件目录路径/app/pipelines
POLL_INTERVAL配置文件变更检查间隔(秒)30
MAX_RETRIES步骤执行失败最大重试次数3
管道配置文件格式

管道配置文件为YAML格式,放置于PIPELINE_DIR目录下,示例:

yaml
# example-pipeline.yaml
name: "user-data-transform"
description: "转换用户数据格式并输出至API"
steps:
  - name: "input"
    type: "http"
    config:
      url: "[***]"
      method: "GET"
  
  - name: "filter-active-users"
    type: "filter"
    input: "input"
    config:
      condition: "$.status == 'active'"
  
  - name: "transform-format"
    type: "transform"
    input: "filter-active-users"
    config:
      mapping:
        user_id: "$.id"
        username: "$.name"
        *** "$.contact.email"
        join_date: "$.created_at | strftime('%Y-%m-%d')"
  
  - name: "output"
    type: "http"
    input: "transform-format"
    config:
      url: "[***]"
      method: "POST"
      headers:
        Content-Type: "application/json"
示例:实现简单JSON数据转换管道
  1. 创建管道配置文件/local/pipelines/simple-transform.yaml:
yaml
name: "simple-json-transform"
steps:
  - name: "input"
    type: "inline"
    config:
      data: '[{"id": 1, "name": "Alice", "age": 30}, {"id": 2, "name": "Bob", "age": 25}]'
  
  - name: "filter-adults"
    type: "filter"
    input: "input"
    config:
      condition: "$.age >= 18"
  
  - name: "format-output"
    type: "transform"
    input: "filter-adults"
    config:
      mapping:
        user_id: "$.id"
        full_name: "$.name"
        is_adult: "true"
  
  - name: "output-to-stdout"
    type: "stdout"
    input: "format-output"
  1. 启动容器:
bash
docker run -it \
  --name demo-pipeline \
  -v $(pwd)/pipelines:/app/pipelines \
  [镜像仓库地址]/json-data-pipeline:latest
  1. 容器将输出转换后的JSON数据:
json
[{"user_id": 1, "full_name": "Alice", "is_adult": true}, {"user_id": 2, "full_name": "Bob", "is_adult": true}]

注意事项

  • 配置文件需使用UTF-8编码,且文件名以.yaml或.yml结尾
  • 复杂转换逻辑建议通过自定义函数扩展实现,函数文件需挂载至/app/functions目录
  • 生产环境建议使用持久化存储挂载配置文件目录,避免容器重启后配置丢失
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