Apache Parquet C++ 项目下载与安装教程
2024-12-03 18:24:33作者:宣聪麟
1. 项目介绍
Apache Parquet 是一种列式存储格式,适用于高性能的查询和分析。Parquet C++ 项目是 Apache Parquet 的 C++ 实现,它提供了用于读写 Parquet 文件的库。Parquet C++ 可以与 Apache Arrow 结合使用,为大数据处理提供高性能的列式存储解决方案。
2. 项目下载位置
项目托管在 GitHub 上,您可以访问以下位置下载项目源代码:
https://github.com/apache/parquet-cpp
3. 项目安装环境配置
在安装 Parquet C++ 之前,您需要准备以下环境和依赖项:
- CMake 3.3.2 或更高版本
- GCC 4.9 或更高版本
- Boost(及其开发库)
- Protobuf(及其开发库)
- optionally Apache Arrow C++(及其开发库)
以下是一个环境配置的示例截图:
# 示例图片描述
# 图片中显示了在终端中安装依赖项的过程,如使用包管理器安装 GCC、Boost 和 Protobuf。

注意: 上面的 image_path 应替换为实际的图片路径。
4. 项目安装方式
以下是安装 Parquet C++ 的步骤:
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/apache/parquet-cpp.git cd parquet-cpp -
创建一个构建目录并编译项目:
mkdir build cd build cmake .. make -
如果需要安装到系统路径中,可以使用
make install命令:sudo make install
5. 项目处理脚本
Parquet C++ 提供了多种 API 用于读写 Parquet 文件。以下是一个简单的示例脚本,演示如何使用 Parquet C++ 库读取一个 Parquet 文件:
#include "parquet/arrow/reader.h"
#include "parquet/exception.h"
#include <iostream>
#include <memory>
int main() {
std::string filename = "example.parquet";
std::shared_ptr<arrow::FlightClient> client;
arrow::flight::Connect(filename, &client).Throw();
std::shared_ptr<arrow::FlightInfo> info;
client->GetFlightInfo({"example.parquet"}, &info).Throw();
// 读取 Parquet 文件
for (const auto& schema : info->schemas()) {
std::cout << "Schema:" << std::endl;
schema->Print(std::cout, 4);
}
return 0;
}
在编译上述代码时,确保链接了 Parquet C++ 和 Arrow 的库。
以上就是 Apache Parquet C++ 项目的下载与安装教程。遵循上述步骤,您应该能够成功安装并开始使用这个强大的列式存储库。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0448
源启盛夏_AtomGit暑期开发者成长计划「源启盛夏」暑期校园开发者成长计划旨在激活校园开源力量,通过积分激励、认证扶持、资源倾斜等形式,引导高校组织和开发者完成「入驻 — 建项目 — 做贡献 — 获认证 — 得资源」的完整闭环。无论你是想带领社团入驻平台的组织者,还是希望用代码贡献证明自己的开发者,都能在这里找到属于你的成长路径。Markdown00
jiuwenswarmJiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0766
Hy3Hy3 是由腾讯混元团队研发的快慢思考融合的混合专家模型,总参数量 295B,激活参数 21B,MTP 层参数 3.8B。4 月底发布 Hy3 Preview 后,我们在 50 多个业务中获得了广泛的反馈,修复了各种体验问题,进一步提升了后训练的质量和规模。今天,我们发布 Hy3。它展现出显著强于同尺寸并比肩旗舰(参数规模往往是 Hy3 的 2~5 倍)开源模型的智能水平,显著提升了在各类产品和生产力任务中的实用价值。Python00
AscendNPU-IRAscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优C++0312
DragonOSDragonOS is an operating system developed from scratch using Rust, with Linux compatibility. It is designed for **Serverless** scenarios. 使用Rust从0自研内核,具有Linux兼容性的操作系统,面向云计算Serverless场景而设计。Rust00
项目优选
收起
暂无描述
Markdown
827
5.48 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
494
515
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
783
1.57 K
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
800
1.14 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
970
2.28 K
deepin linux kernel
C
32
16
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
480
312
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.01 K
766
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Markdown
1.26 K
808
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
647
284