mirrors/wikimedia/wikipedia 升级指南：从旧版本迁移到新版本

mirrors/wikimedia/wikipedia 升级指南：从旧版本迁移到新版本

1. 项目概述

mirrors/wikimedia/wikipedia 是 Wikimedia 基金会 Wikipedia 项目的镜像仓库，包含多语言版本的 Wikipedia 数据，以 Parquet 格式存储。项目采用按语言代码（如 en、zh、fr）组织的目录结构，每个语言目录下包含训练数据集文件。

2. 升级准备工作

2.1 环境要求

依赖项	版本要求	说明
Python	≥ 3.8	数据处理脚本运行环境
pandas	≥ 1.3.0	数据统计分析
pyarrow	≥ 5.0.0	Parquet 文件读写
Git LFS	≥ 2.13.0	大文件版本控制

2.2 备份策略

# 克隆当前版本仓库
git clone https://gitcode.com/mirrors/wikimedia/wikipedia old_version
cd old_version

# 备份核心配置与数据
cp -r 20231101.* ../backup/

3. 版本差异分析

3.1 目录结构变化

新版本采用标准化语言代码目录命名（如 20231101.en → en），移除冗余日期前缀。通过以下命令对比差异：

# 生成目录结构对比报告
diff -qr old_version new_version > structure_diff.txt

3.2 数据格式升级

特性	旧版本	新版本
文件格式	混合格式	统一 Parquet
压缩算法	Snappy	ZSTD（压缩率提升30%）
数据分区	无	按语言/日期分区

4. 迁移步骤

4.1 数据迁移流程

4.2 核心操作命令

# 克隆新版本仓库
git clone https://gitcode.com/mirrors/wikimedia/wikipedia new_version
cd new_version

# 启用Git LFS支持大文件
git lfs install

# 迁移指定语言数据（以中文为例）
rsync -av ../old_version/20231101.zh/ zh/

# 运行数据校验
python anomaly_detector.py zh/train-00000-of-00003.parquet

5. 数据验证与异常处理

5.1 自动化检测

使用项目提供的 anomaly_detector.py 进行数据质量校验：

from anomaly_detector import detect_anomalies

# 检测单文件
result = detect_anomalies("en/train-00000-of-00001.parquet")

# 输出关键指标
print("空值统计:\n", result["nulls"])
print("异常值数量:\n", result["anomalies"])

5.2 常见问题修复

异常类型	处理方案
空值超标	df.fillna(method='ffill', limit=5)
数值异常	IQR过滤 df = df[(df[col] >= lower) & (df[col] <= upper)]
格式错误	pq.write_table(pa.Table.from_pandas(df), "cleaned.parquet")

6. 性能优化建议

1. 并行迁移：使用 xargs 加速多语言目录处理

   ls -d */ | xargs -P 4 -I {} rsync -av ../old_version/20231101.{} {}
   

2. 增量更新：通过文件哈希验证避免重复传输

   find . -name "*.parquet" -exec sha256sum {} \; > checksum_new.txt
   diff checksum_old.txt checksum_new.txt | grep "<" | awk '{print $3}' > need_update.txt
   

7. 迁移后验证清单

•  所有语言目录迁移完成
•  Git LFS 跟踪所有 .parquet 文件
•  异常检测通过率100%
•  数据大小偏差率<5%
•  关键语言（en/zh/fr）样本抽查通过

8. 故障恢复方案

当迁移过程中断时，可通过以下步骤恢复：

# 重置当前版本
git reset --hard origin/main

# 清理不完整文件
find . -size 0 -delete

# 从断点继续迁移
rsync -av --partial ../old_version/20231101.* ./

9. 结语

本迁移方案通过标准化流程降低升级风险，建议在非高峰时段执行，总迁移时长取决于数据量（典型场景下100GB数据约需2小时）。完成迁移后，可通过 anomaly_detector.py 定期生成数据质量报告，确保镜像数据与上游保持同步。