YugabyteDB 开源项目安装与使用指南
2024-08-11 11:16:05作者:卓艾滢Kingsley
目录结构及介绍
当你克隆了 YugabyteDB 的 GitHub 仓库(https://github.com/yubabyte/yugabyte-db.git)之后,你会看到以下主要的目录结构:
- cmake: 包含用于构建项目的 CMake 配置文件。
- csrc: 存放 C++ 源代码,包括数据库的核心功能实现。
- python: 包含 Python 脚本和工具,如测试脚本等。
- tools: 包括各种辅助工具和脚本,例如用于编译和打包的脚本。
- build-support: 内含构建过程所需的额外支持文件和脚本。
- docs: 文档目录,包含README和其他相关文档。
其中,尤为重要的几个子目录说明如下:
cmake
此目录中包含了用于构建项目的 CMakeLists.txt 文件以及一些预定义的目标和变量设置,允许通过调用特定的CMake命令来构建和运行测试。
csrc
该目录是核心代码所在的地方,其中包括数据库引擎的主要组件和特性实现,比如多版本并发控制(MVCC),事务处理等。
python
Python 目录存储的是项目的自动化脚本,包括单元测试脚本和集成测试脚本,确保代码的质量和稳定性。
tools
这个目录下有各类工具脚本,可帮助完成从构建到部署的一系列任务,其中包括打包工具,日志分析工具等。
启动文件介绍
在 YugabyteDB 中,启动服务通常涉及到以下几个关键的二进制文件或脚本:
- yb-master: 是一个守护进程,负责协调集群中的元数据操作和故障转移。
- yb-tserver: 它是一台表片服务器,负责执行读写操作并维护数据一致性。
- yb-admin: 提供了一组管理命令,可以用来查看集群状态,修改配置参数和执行其他管理操作。
- run.sh: 这个脚本是用来启动整个集群的,它会顺序地启动 master 和 tserver。
这些二进制文件都在构建后的 bin 目录中找到,而启动脚本则位于相应的 scripts 或者 tools 目录内。
配置文件介绍
YugabyteDB 使用 yaml 格式的配置文件进行参数设定。下面是最常见的几种配置文件及其作用简介:
- master_flags.conf.yaml: 控制 master 守护进程的参数。它可以自定义诸如监听端口、日志级别、备份策略等行为。
- tserver_flags.conf.yaml: 对应 tserver 实例的配置文件。这里可以配置数据复制因子、缓存大小等对性能影响较大的选项。
- common_flags.conf.yaml: 共享配置文件,其中包含适用于所有守护进程的基础参数,如网络接口选择、线程数分配等。
当第一次建立或更新集群时,可以通过修改这些配置文件来调整各个服务器的行为以适应不同的工作负载需求和环境约束。
以上就是基于 https://github.com/yugabyte/yugabyte-db.git 的 YugabyteDB 项目的基本结构和启动使用的概览。希望这份指南能够帮助你更好地理解和操作这个强大的分布式 SQL 数据库系统。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137