
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。
RADAR-Gateway是Apache Kafka的REST网关,功能类似Confluent提供的REST代理,额外集成了认证授权、内容验证和按需数据解压能力。它支持Avro格式数据的JSON序列化及二进制序列化,可作为Docker镜像部署,适用于需要通过REST API安全、合规地向Kafka集群提交数据的场景。
Content-Encoding: gzip)和Apple LZFSE(Content-Encoding: lzfse)编码的压缩数据。application/vnd.radarbase.avro.v1+binary),提升数据传输效率。适用于需通过REST API向Kafka集群提交数据的场景,尤其适合:
认证与授权通过[RADAR-Auth]库实现,具体配置选项请参考其官方文档。该库负责处理OAuth2 JWT令牌验证、权限范围检查及数据源授权管理。
使用docker-compose启动RADAR-Gateway及依赖组件:
shelldocker-compose up -d --build
待kafka-1服务就绪后,创建数据提交所需的Kafka主题:
shellTOPIC=test docker-compose exec kafka-1 kafka-topics --create --topic $TOPIC --bootstrap-server kafka-1:9092
通过ManagementPortal生成JWT访问令牌,令牌需满足:
MEASUREMENT.CREATE作用域(scope),资源为res_gatewaysources数组声明,列出允许提交数据的sourceIdsub字段需与数据key中的userId一致获取主题列表
使用令牌查询可用主题:
shellTOKEN=<从ManagementPortal获取的访问令牌> curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" http://localhost:8090/radar-gateway/topics
提交压缩数据
提交GZIP压缩的Avro数据(需指定媒体类型和压缩头):
shellcurl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \ -H "Content-Type: application/vnd.kafka.avro.v2+json" \ -H "Content-Encoding: gzip" \ --data-binary @data.json.gz \ http://localhost:8090/radar-gateway/topics/test
提交二进制Avro数据
使用二进制Avro格式提交数据(基于RecordSet schema):
shellcurl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \ -H "Content-Type: application/vnd.radarbase.avro.v1+binary" \ --data-binary @record_set_data.avro \ http://localhost:8090/radar-gateway/topics/test
radar-commons库配置:
javaRestClient.Builder.gzipCompression(true);
radar-commons的RestSender配置:
javaRestSender.Builder.useBinaryContent(true);
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。
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