Apache Arrow项目在CentOS 9和AlmaLinux 9上的构建问题分析与解决
在构建Apache Arrow项目时,CentOS 9和AlmaLinux 9系统上出现了一个与位置无关代码(PIE)相关的编译错误。该错误发生在构建arrow-glib组件的过程中,具体表现为链接器报错"relocation R_X86_64_32 against .rodata can not be used when making a PIE object"。
这个问题的本质是现代Linux发行版默认启用了PIE(位置无关可执行文件)安全特性,而项目中的某些代码没有正确适配这一要求。PIE是一种安全增强技术,它使可执行文件和共享库能够被加载到内存中的随机位置,从而增加潜在风险的难度。
错误信息明确指出,在构建过程中生成的Arrow-1.0.o文件尝试使用32位绝对地址重定位(R_X86_64_32),这与PIE要求的位置无关特性相冲突。链接器建议重新编译时加上-fPIE选项,这表明构建系统没有正确传递必要的编译标志。
该问题在Apache Arrow项目中通过修改构建配置得到解决。解决方案类似于之前在Apache Arrow ADBC项目中采用的方法(PR #2758),即在构建系统中明确添加必要的PIE相关编译选项。这种修改确保了在启用PIE的现代Linux系统上能够成功构建项目。
对于开发者而言,这个案例提供了几个有价值的经验:
- 现代Linux发行版的安全增强特性可能影响传统构建流程
- 跨发行版兼容性需要特别注意编译器和链接器的默认行为差异
- 构建系统需要正确处理安全相关的编译标志
这个问题也反映了开源生态系统中持续集成(CI)系统的重要性,它能够及时发现并报告这类平台相关的构建问题。通过在不同发行版上运行自动化测试,项目维护者可以快速识别和解决兼容性问题。
对于遇到类似问题的用户,建议检查项目的构建系统是否正确处理了PIE相关的编译选项,特别是在较新的Linux发行版上构建时。在大多数情况下,添加-fPIE或-fPIC标志可以解决这类重定位错误。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00