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开发指南
本文档为 DeepData 提供全面的本地开发环境搭建和工作流程指南,涵盖 Java、Python、React 三种语言。
概述
DeepData 是由多语言(Java 后端、Python 运行时、React 前端)组成的微服务项目,通过 Docker Compose 进行本地开发协调。
前置条件
- Git (用于拉取源码)
- Make (用于构建和安装)
- Docker (用于构建镜像和部署服务)
- Docker Compose (用于部署服务 - docker 方式)
- Kubernetes (用于部署服务 - k8s 方式)
- Helm (用于部署服务 - k8s 方式)
注意:
- 确保 Java 和 Python 环境在系统 PATH 中(如适用)
- Docker Compose 将编排本地开发栈
快速开始
1. 克隆仓库并安装依赖
git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
cd deepdata
2. 启动基础服务
make install
本项目支持 docker-compose 和 helm 两种方式部署,请在执行命令后输入部署部署方式的对应编号,命令回显如下所示:
Choose a deployment method:
1. Docker/Docker-Compose
2. Kubernetes/Helm
Enter choice:
若您使用的机器没有 make,您也可以执行如下命令部署: git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git docker compose -f deployment/docker/deepdata/docker-compose.yml --profile milvus up -d
当容器运行后,请在浏览器打开 http://localhost:30000 查看前端界面。
### 3. 本地开发部署
本地代码修改后,请执行以下命令构建镜像并使用本地镜像部署:
git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
make build
make install dev=true
4. 卸载服务
git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git make uninstall
在运行 `make uninstall` 时,卸载流程会只询问一次是否删除卷(数据),该选择会应用到所有组件。卸载顺序为:milvus -> label-studio -> deepdata,确保在移除 deepdata 网络前,所有使用该网络的服务已先停止。
## 项目结构
DeepData/ ├── backend/ # Java 后端 │ ├── api-gateway/ # API Gateway │ ├── services/ # 核心服务 │ └── shared/ # 共享库 ├── runtime/ # Python 运行时 │ ├── deepdata-python/ # FastAPI 后端 │ ├── python-executor/ # Ray 执行器 │ ├── ops/ # 算子生态 │ ├── datax/ # DataX 框架 │ └── deepflow # DeepFlow 服务 ├── frontend/ # React 前端 ├── deployment/ # 部署配置 └── docs/ # 文档
## 开发工作流程
### Java 后端开发
git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
# 构建
cd backend
mvn clean install
# 运行测试
mvn test
# 运行特定服务
cd backend/services/main-application
mvn spring-boot:run
Python 运行时开发
git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
安装依赖
cd runtime/deepdata-python poetry install
运行服务
poetry run uvicorn app.main:app --reload --port 18000
运行测试
poetry run pytest
### React 前端开发
git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
# 安装依赖
cd frontend
npm ci
# 运行开发服务器
npm run dev
# 构建生产版本
npm run build
Docker Compose 开发
git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
启动所有服务
docker compose up -d
查看日志
docker compose logs -f [service-name]
停止所有服务
docker compose down
## 环境配置
每个组件可以有自己的环境变量文件。不要提交包含密钥的 .env 文件。
### 后端(Java)
- **路径**: `backend/.env`
- **典型密钥**:
- `DB_URL`: 数据库连接字符串
- `DB_USER`: 数据库用户名
- `DB_PASSWORD`: 数据库密码
- `REDIS_URL`: Redis 连接字符串
- `REDIS_PASSWORD`: Redis 密码
- `JWT_SECRET`: JWT 密钥
### 运行时(Python)
- **路径**: `runtime/deepdata-python/.env`
- **典型密钥**:
- `DATABASE_URL`: PostgreSQL 连接字符串
- `RAY_ENABLED`: 是否启用 Ray 执行器
- `RAY_ADDRESS`: Ray 集群地址
- `LABEL_STUDIO_BASE_URL`: Label Studio 基础 URL
### 前端(React)
- **路径**: `frontend/.env`
- **典型密钥**:
- `VITE_API_BASE_URL`: API 基础 URL
- `VITE_RUNTIME_API_URL`: 运行时 API 基础 URL
## 测试
### Java(JUnit 5)
git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
cd backend
mvn test
Python(pytest)
git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git cd runtime/deepdata-python poetry run pytest
### 前端
当前未配置测试框架。
## 调试
### Java 后端
git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
# 启用 JDWP 调试端口 5005
export JAVA_TOOL_OPTIONS='-agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=*:5005'
java -jar backend/main-application/target/*.jar
Python 运行时
git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
启用 debugpy 监听端口 5678
cd runtime/deepdata-python python -m debugpy --listen 5678 --wait-for-client -m uvicorn app.main:app --reload --port 18000 --host 0.0.0.0
### React 前端
使用浏览器开发者工具或 VS Code 调试器。
## 常见问题
### 端口冲突
检查哪个进程正在使用端口:
git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
lsof -i TCP:8080
lsof -i TCP:18000
lsof -i TCP:5173
停止或重新配置冲突的服务。
数据库连接失败
确保 .env 包含正确的 DATABASE_URL 和凭据;确保数据库服务在 Docker Compose 中已启动。
Ray 集群问题
确保 Ray 已正确启动;检查 Ray 工作进程日志;确保 RAY_ADDRESS 配置正确。
文档
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核心文档:
- ARCHITECTURE.md - 系统架构、微服务通信、数据流
- DEVELOPMENT.md - 本地开发环境搭建和工作流程
- AGENTS.md - AI 助手指南和代码规范
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后端文档:
- backend/README.md - 后端架构、服务和技术栈
- backend/api-gateway/README.md - API Gateway 配置和路由
- backend/services/main-application/README.md - 主应用模块
- backend/shared/README.md - 共享库(domain-common, security-common)
-
运行时文档:
- runtime/README.md - 运行时架构和组件
- runtime/deepdata-python/README.md - FastAPI 后端服务
- runtime/python-executor/README.md - Ray 执行器框架
- runtime/ops/README.md - 算子生态
- runtime/datax/README.md - DataX 数据框架
- runtime/deepflow/README.md - DeepFlow LLM 服务
-
前端文档:
- frontend/README.md - React 前端应用
贡献指南
感谢您对本项目的关注!我们非常欢迎社区的贡献,无论是提交 Bug 报告、提出功能建议,还是直接参与代码开发,都能帮助项目变得更好。
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许可证
DeepData 基于 MIT 开源,您可以在遵守许可证条款的前提下自由使用、修改和分发本项目的代码。