
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
这是一个轻量工具,用于加载CF DSG合规的netCDF文件,并以batch(批量)或stream(流)模式将数据回放至Kafka主题。支持多种数据序列化格式,可通过配置参数控制原始文件中的时间戳和时间间隔。
batch和stream两种回放模式nco-json元数据到每条消息中该工具使用Click实现CLI接口,主要参数如下:
基础参数
shncreplay [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... Options: --filename PATH netCDF文件路径(必填) --brokers TEXT Kafka broker字符串(逗号分隔,必填) --topic TEXT 目标Kafka主题(必填) --packing [json|avro|msgpack] 数据序列化方式(默认json) --registry TEXT Avro序列化时的Schema Registry URL --uid TEXT uid字段的变量名、全局属性或值 --gid TEXT gid字段的变量名、全局属性或值 --meta / --no-meta 是否包含nco-json元数据 --help 显示帮助信息
子命令:batch
批量处理netCDF文件,每处理[chunk]条记录暂停[delta]秒,可调整时间参数:
shncreplay batch [OPTIONS] Options: -s, --starting <时间格式> 起始时间(支持%Y-%m-%d等格式) -f, --factor FLOAT 时间因子 -o, --offset FLOAT 时间偏移量 -d, --delta FLOAT 每批处理后的暂停时间(秒) -c, --chunk INTEGER 每批处理的记录数
子命令:stream
按[delta]秒间隔流式回放每条唯一时间步的数据:
shncreplay stream [OPTIONS] Options: -s, --starting <时间格式> 起始时间 -f, --factor FLOAT 时间因子 -o, --offset FLOAT 时间偏移量 -d, --delta FLOAT 每条记录的间隔时间(秒)
环境变量配置
所有参数可通过环境变量设置,格式为NCREPLAY_[参数名],子命令参数需加BATCH_或STREAM_前缀,例如:
bashNCREPLAY_FILENAME=/foo.nc \ NCREPLAY_BROKERS=localhost:4001 \ NCREPLAY_PACKING=msgpack \ ncreplay batch
启动测试Kafka环境
bashdocker run -d --net=host \ -e ZK_PORT=50000 \ -e BROKER_PORT=4001 \ -e REGISTRY_PORT=4002 \ -e REST_PORT=4003 \ -e CONNECT_PORT=4004 \ -e WEB_PORT=4005 \ -e RUNTESTS=0 \ -e DISABLE=elastic,hbase \ -e DISABLE_JMX=1 \ -e FORWARDLOGS=0 \ -e SAMPLEDATA=0 \ --name ncreplayer-testing \ landoop/fast-data-dev:1.0.1
启动Kafka消费者
bashdocker run -it --rm --net=host \ landoop/fast-data-dev:1.0.1 \ kafka-console-consumer \ --bootstrap-server localhost:4001 \ --topic axds-ncreplayer-data
批量回放数据
bashncreplay --filename tests/data/gda_example.nc batch -d 10 -c 10
流式回放数据
bashncreplay --filename tests/data/gda_example.nc stream -d 10
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