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v1-suggestor

coco/v1-suggestor

coco
自动构建

该镜像用于处理来自QMI系统的内容元数据(V1注释),将其过滤转换为UP标准JSON格式,并通过Kafka REST代理发送到指定Kafka主题,支持配置化部署与管理。

下载次数: 0状态:自动构建维护者:coco仓库类型:镜像最近更新:8 年前
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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。

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V1 Suggestor服务

V1 Suggestor服务用于处理来自QMI系统(又称V1注释)的内容元数据,通过Kafka REST代理与Kafka交互,完成元数据的读取、转换和转发。

核心功能

  • 从Kafka源主题NativeCmsMetadataPublicationEvents读取文章的V1元数据
  • 将元数据过滤并转换为UP标准JSON格式
  • 将转换后的结果发送到Kafka目标主题ConceptSuggestions
  • 支持通过环境变量配置Kafka交互参数
  • 提供健康检查、状态查询等管理端点

使用场景

  • 内容管理系统(如媒体平台)中,对内容元数据进行标准化处理
  • 数据 pipeline 中,将非标准元数据转换为统一格式以便后续分析
  • 与Kafka生态集成,实现元数据的流式处理

配置说明

启动参数

参数生产环境值说明
SRC_ADDRhttp://localhost:8080接收Kafka消息的HTTP REST代理地址
SRC_GROUPv1SuggestorKafka消费组名称
SRC_TOPICNativeCmsMetadataPublicationEvents消费消息的Kafka主题
SRC_CONCURRENT_PROCESSINGfalse是否并发处理消息
DEST_ADDRESShttp://localhost:8080发送Kafka消息的HTTP REST代理地址
DEST_TOPICConceptSuggestions发送消息的Kafka主题

前提条件

  • 需部署Kafka/Zookeeper及Kafka REST代理,并确保网络可达
  • 需提供Kafka REST代理的地址和端口作为启动参数

本地运行

设置环境变量:

bash
export SRC_ADDR=http://kafkahost:8080
export SRC_GROUP=FooGroup
export SRC_TOPIC=FooBarEvents
export SRC_CONCURRENT_PROCESSING=true
export DEST_ADDRESS=http://kafkahost:8080
export DEST_TOPIC=DestTopic
export ENVIRONMENT=coco-semantic
export DOCKER_APP_VERSION=latest

运行服务:

bash
./v1-suggestor

Docker构建

bash
git config remote.origin.url https://github.com/Financial-Times/v1-suggestor.git
docker build -t coco/v1-suggestor:$DOCKER_APP_VERSION .
git config remote.origin.url git@github.com:Financial-Times/v1-suggestor.git

Docker运行

bash
docker run --name v1-suggestor -p 8080 \
--env "SRC_ADDR=http://kafka:8080" \
--env "SRC_GROUP=v1Suggestor" \
--env "SRC_TOPIC=NativeCmsMetadataPublicationEvents" \
--env "SRC_CONCURRENT_PROCESSING=false" \
--env "DEST_ADDRESS=http://kafka:8080" \
--env "DEST_TOPIC=ConceptSuggestions" \
--env "ENVIRONMENT=coco-$ENVIRONMENT_TAG" \
coco/v1-suggestor:$DOCKER_APP_VERSION

管理端点

端点说明
/__health检查服务与Kafka REST代理的通信状态
/__ping返回状态200,响应体"pong"
/ping与/__ping相同,兼容Dropwizard Java应用
/__gtg返回200(正常)或503(异常)
/__build-info返回构建信息(版本、仓库URL、提交ID等)
/build-info与/__build-info相同,兼容Dropwizard Java应用

示例输入消息

原始消息

FTMSG/1.0  
Content-Type: application/json  
Message-Id: 266c7604-b582-47a3-9b7e-c8aad93f1ec9  
Message-Timestamp: 2016-12-29T14:54:10.160Z  
Message-Type: cms-content-published  
Origin-System-Id: http://cmdb.ft.com/systems/binding-service  
X-Request-Id: tid_9rvfuynl4b  
{"value":"<base64 encoded message body>"}  

解码后的消息体

xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?>  
<ns5:contentRef ns5:created="2016-12-29T14:54:10.000Z" ns5:id="3505101" 
xmlns:ns14="http://metadata.internal.ft.com/metadata/xsd/metadata_concept_v1.0.xsd" 
xmlns:ns9="http://metadata.internal.ft.com/metadata/xsd/metadata_taxonomy_v1.0.xsd" 
xmlns:ns5="http://metadata.internal.ft.com/metadata/xsd/metadata_content_reference_v1.0.xsd" 
xmlns:ns12="http://metadata.internal.ft.com/metadata/xsd/metadata_notification_v1.0.xsd" 
xmlns:ns13="http://metadata.internal.ft.com/metadata/xsd/metadata_search_v1.0.xsd" 
xmlns:ns6="http://metadata.internal.ft.com/metadata/xsd/metadata_tag_v1.0.xsd" 
xmlns:ns7="http://metadata.internal.ft.com/metadata/xsd/metadata_binding_v1.0.xsd" 
xmlns:ns10="http://metadata.internal.ft.com/metadata/xsd/metadata_suggestion_v1.0.xsd" 
xmlns:ns8="http://metadata.internal.ft.com/metadata/xsd/metadata_property_v1.0.xsd" 
xmlns:ns11="http://metadata.internal.ft.com/metadata/xsd/metadata_count_response_v1.0.xsd" 
xmlns:ns2="http://metadata.internal.ft.com/metadata/xsd/metadata_party_v1.0.xsd" 
xmlns:ns1="http://metadata.internal.ft.com/metadata/xsd/metadata_base_v1.0.xsd" 
xmlns:ns4="http://metadata.internal.ft.com/metadata/xsd/metadata_term_v1.0.xsd" 
xmlns:ns3="http://metadata.internal.ft.com/metadata/xsd/metadata_lifecycle_v1.0.xsd">  
<ns5:primarySection ns4:status="ACTIVE" ns4:externalTermId="116" ns4:taxonomy="Sections" ns1:id="MTE2-U2VjdGlvbnM=">  
<ns4:canonicalName>Comment</ns4:canonicalName>  
</ns5:primarySection>  
<ns5:primaryTheme ns4:status="ACTIVE" ns4:externalTermId="a8e4a619-3c38-41fd-9e20-8ac64ed06447" ns4:taxonomy="Topics" ns1:id="YThlNGE2MTktM2MzOC00MWZkLTllMjAtOGFjNjRlZDA2NDQ3-VG9waWNz">  
<ns4:canonicalName>Global politics</ns4:canonicalName>  
</ns5:primaryTheme>  
<!-- 省略部分内容 -->  
</ns5:contentRef>  

注意:Brightcove视频元数据与Methode文章、Wordpress博客的元数据使用相同pipeline,品牌添加方式一致。

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 v1-suggestor 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/coco/v1-suggestor:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull coco/v1-suggestor:<标签>

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docker tag · 重命名

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