
justfixnyc/nycdb-k8s-loader本镜像用于探索通过Kubernetes任务或Amazon Fargate填充NYC-DB实例的可能性。它提供了容器化的NYC-DB数据集加载方案,适用于需要部署和维护NYC-DB实例的场景。
需安装Docker。
首先,复制示例环境变量文件创建.env:
bashcp .env.example .env # Windows系统使用: copy .env.example .env
编辑.env文件,根据需求修改环境变量配置。
通过Docker Compose可便捷搭建开发环境,自动配置Postgres服务器:
bashdocker-compose run app bash
进入容器后,可开发和运行load_dataset.py脚本。/app目录挂载本地仓库根目录,文件修改会实时同步到容器环境。
准备Kubernetes集群
本地可通过Docker Desktop启用Kubernetes,建议部署Kubernetes仪表板UI便于任务监控。
构建容器镜像
bashdocker-compose build
生成Kubernetes任务文件
bashdocker-compose run app python k8s_build_jobs.py
生成的任务文件会使用.env中定义的环境变量。
启动Kubernetes任务
bashkubectl create -f ./k8s-jobs
通过Kubernetes仪表板的"任务"部分查看任务状态。
停止或清理任务
bashkubectl delete -f ./k8s-jobs
可将容器部署为Amazon Fargate任务,支持计划任务。部署指南:
任务定义:容器镜像使用justfixnyc/nycdb-k8s-loader:latest,按.env.example配置环境变量。
网络配置:运行任务时需将"Auto-assign public IP"设为ENABLED(容器需访问外部网络,详见aws/amazon-ecs-agent#1128)。
VPC和安全组:确保数据库实例在VPC中可访问,RDS实例安全组入站规则需允许容器IP范围访问(默认安全组可能名为rds-launch-wizard)。
计划任务配置:使用aws_schedule_tasks.py脚本配置定期加载数据集的计划任务。
注意:目前Fargate不支持查看任务级CPU/内存使用率(aws/amazon-ecs-agent#565),且无法使用SSM参数存储作为密钥存储(aws/amazon-ecs-agent#1209),需明文指定数据库URL。
容器通过环境变量配置,详细参数见.env.example。
数据集URL通常包含ETag和Last-Modified元数据,加载器利用这些信息判断数据集是否更新:若未变更,则不重复下载和加载。可通过dbtool.py lastmod:reset命令重置数据集的最后修改元数据。
加载流程:下载更新的数据集→创建临时Postgres schema→加载数据到临时schema→删除公共schema中旧表→将临时schema表移至公共schema。临时schema确保加载过程不影响用户查询。
dbtool.py工具提供数据库状态查询和修改功能。
运行测试套件:
bashdocker-compose run app pytest
Dockerfile中通过NYCDB_REV参数指定NYC-DB Python库的GitHub提交哈希。更新步骤:修改Dockerfile中NYCDB_REV默认值→提交PR→CI验证通过后合并至master分支→Docker Hub自动发布新镜像。
镜像包含wowutil.py工具,用于创建和更新Who Owns What(WoW)所需的NYCDB派生表和函数:
WoW表和函数创建在wow Postgres schema中,需将Postgres schema搜索路径设为wow, public以确保WoW函数正常工作。
需手动确保运行wowutil.py时,数据库中已存在WoW数据依赖的NYCDB数据集。
Dockerfile中WOW_REV参数指定wowutil.py使用的WoW版本。
替代方式:通过load_dataset.py工具加载wow数据集(相当于wowutil.py build的快捷方式)。


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TLS 证书验证失败
DNS 解析超时
410 错误:版本过低
402 错误:流量耗尽
身份认证失败错误
429 限流错误
凭证保存错误
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