public-datasets-pipelines

(★ 180)

Cloud-native, data onboarding architecture for Google Cloud Datasets

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)
  • .flake8
  • .gitignore
  • .pre-commit-config.yaml
  • .yamllint.yaml
  • CHANGELOG.md
  • CODE_OF_CONDUCT.md
  • header-checker-lint.yml
  • LICENSE
  • OWNERS
  • poetry.lock
  • pyproject.toml
  • README.md
  • renovate.json
  • version.txt

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/public-datasets-pipelines

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd public-datasets-pipelines

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Docker

쉬움 추천
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.
docker build -f datasets/america_health_rankings/pipelines/_images/run_csv_transform_kub/Dockerfile -t public-datasets-pipelines .

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

docker run -p 8080:80 public-datasets-pipelines

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

3. Python

쉬움
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).
⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.
pip install -r datasets/america_health_rankings/pipelines/_images/run_csv_transform_kub/requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

jupyter notebook

브라우저에서 노트북(.ipynb) 파일들을 열람하고 실행할 수 있는 Jupyter 화면을 켭니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

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// repository documentation