pegasus 的安装和配置教程
2025-04-27 10:05:52作者:董斯意
1. 项目基础介绍和主要编程语言
Pegasus是一个高性能、可扩展的键值存储系统,适用于大数据场景下的实时数据处理。它被设计用于处理大规模数据集,并提供快速的随机读写能力。Pegasus主要用于在线分析处理(OLAP)和实时应用场景。其主要使用C++作为编程语言,同时提供了Python等语言的客户端库。
2. 项目使用的关键技术和框架
Pegasus项目使用了一系列的关键技术和框架来保证其性能和可靠性:
- 分布式架构:Pegasus采用分布式架构,支持水平扩展,可以在多台服务器上部署,共同提供服务。
- 一致性哈希:通过一致性哈希算法实现数据的均匀分布和负载均衡。
- LSM树(Log-Structured Merge-tree):数据存储采用LSM树结构,优化写操作,并提高数据持久化效率。
- Replication:通过数据副本机制提高数据的可用性和容错性。
- Raft协议:使用Raft协议来处理集群成员管理和数据复制的一致性问题。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装Pegasus之前,请确保你的系统满足以下要求:
- 操作系统:Linux或MacOS
- GCC版本:建议使用4.9或更高版本
- CMake:版本至少为3.3.2
- make工具
- Python(可选):用于运行一些辅助脚本和客户端库
安装步骤
-
克隆项目
首先,你需要从GitHub上克隆Pegasus的源代码:
git clone https://github.com/pegasus-isi/pegasus.git cd pegasus -
安装依赖
根据系统环境安装必要的依赖库:
# 对于Ubuntu/Debian系统 sudo apt-get install build-essential libevent-dev libdouble-conversion-dev libgoogle-glog-dev # 对于CentOS/RHEL系统 sudo yum install gcc gcc-c++ make libevent-devel double-conversion-devel glog-devel -
编译Pegasus
使用CMake构建Pegasus:
mkdir build && cd build cmake .. make -
安装Pegasus服务
将编译好的Pegasus服务安装到系统中:
sudo make install -
启动和停止服务
使用以下命令来启动、停止和查看Pegasus服务的状态:
sudo pegasus-start sudo pegasus-stop sudo pegasus-status -
配置和运行
Pegasus的配置文件通常位于
/etc/pegasus目录。根据需要编辑配置文件后,重新启动Pegasus服务以应用新配置。
完成以上步骤后,你的Pegasus服务应该已经成功安装并运行。接下来,你可以根据项目需求进一步进行配置和优化。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
168
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
256
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥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
62
19
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
262
92