go-stash 使用与安装指南
2024-08-10 18:22:57作者:卓艾滢Kingsley
项目目录结构及介绍
go-stash项目遵循简洁明了的目录结构,以下是其主要组成部分:
.
├── dockerignore # Docker构建时忽略的文件列表
├── gitattributes # Git属性配置
├── gitignore # Git忽略文件配置
├── golangci.yml # GolangCI-Lint配置文件,用于代码质量检查
├── go.mod # Go Modules依赖管理文件
├── go.sum # 记录具体版本的依赖校验文件
├── README.md # 主要的项目说明文档
├── README-cn.md # 中文版项目说明文档
└── etc # 示例配置文件目录
└── config.yaml # 配置样例文件,用于设置Kafka输入和ElasticSearch输出等参数
- dockerignore: 在Docker镜像构建过程中排除不需要的文件或目录。
- gitattributes 和 gitignore: 版本控制相关配置,确保正确的文件被纳入版本管理。
- golangci.yml: 自动化代码质量检查配置。
- go.mod 和 go.sum: Go语言项目依赖管理和对应的依赖校验。
- README.md: 项目的主要介绍和快速入门指南。
- etc/config.yaml: 包含应用的配置细节,是运行go-stash服务的关键。
项目的启动文件介绍
go-stash作为一个单二进制文件的应用,启动主要通过命令行执行。有两种主要方式启动它:
本地编译启动
首先,你需要在项目根目录下编译代码:
cd go-stash
go build
./stash -f etc/config.yaml
这将使用指定的配置文件启动go-stash服务。
使用Docker容器启动
如果你偏好Docker,确保你的工作目录包含了正确的配置文件,然后执行:
docker run -d -v $(pwd)/etc:/app/etc kevinwan/go-stash
这条命令将容器化的go-stash服务与主机上的配置文件挂载,并启动服务。
项目的配置文件介绍
配置文件(以config.yaml为例)是go-stash的核心,它定义了数据流的整个处理链路。以下是一些关键部分的简要说明:
Clusters:
- Input:
Kafka:
# ...
Output:
# 配置ElasticSearch输出的信息
Filters:
# 数据过滤规则,比如基于条件的丢弃或字段移除
Processors:
# 数据处理步骤,可以包括日志解析、转换等
- Input: 定义数据来源,如Kafka集群的详细配置,包括Broker地址、主题、消费组等。
- Output: 指定数据目标,通常是ElasticSearch的配置,包括连接信息和索引策略等。
- Filters: 过滤逻辑,允许根据特定的规则(如键值匹配)来决定是否保留或修改记录。
- Processors: 处理步骤,对日志内容进行额外操作,如添加元数据、解码等。
确保在实际应用中调整这些配置以符合你的需求。go-stash设计灵活,能够适应多种数据处理场景,但核心在于这份配置文件的精细定制。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137