Apache Nemo 开源项目下载及安装教程
2024-11-29 00:22:45作者:段琳惟
1. 项目介绍
Apache Nemo 是一个用于灵活部署的数据处理系统,支持不同特性的部署方式。它是一个分布式计算框架,旨在提高大数据处理任务的灵活性和效率。Nemo 能够优化资源使用,并支持多种部署模式,如批处理和流处理。
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 Apache Nemo 项目源码:
https://github.com/apache/incubator-nemo.git
3. 项目安装环境配置
在开始安装之前,请确保您的系统已安装以下依赖:
- Java 8 或更高版本
- Maven
- YARN
- Hadoop 2.7.2
- Protobuf 2.5.0
以下是环境配置的步骤和示例:
安装 Java
确保安装 Java 8 或更高版本。您可以通过运行以下命令来检查 Java 版本:
java -version
安装 Maven
通过以下命令安装 Maven:
sudo apt-get install maven
安装 Hadoop 和 YARN
下载 Hadoop 2.7.2 并设置环境变量:
export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop-2.7.2
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
安装 Protobuf
根据您的操作系统,使用以下命令安装 Protobuf:
# Ubuntu 14.04 LTS 及其衍生版本
sudo apt-get install protobuf-compiler
# Ubuntu 16.04 LTS 及其衍生版本
sudo add-apt-repository ppa:snuspl/protobuf-250
sudo apt update
sudo apt install protobuf-compiler=2.5.0-9xenial1
# macOS
wget https://github.com/google/protobuf/releases/download/v2.5.0/protobuf-2.5.0.tar.bz2
tar xvf protobuf-2.5.0.tar.bz2
pushd protobuf-2.5.0
./configure CC=clang CXX=clang++ CXXFLAGS='-std=c++11 -stdlib=libc++ -O3 -g' LDFLAGS='-stdlib=libc++' LIBS="-lc++ -lc++abi"
make -j 4
sudo make install
popd
以下是环境配置的截图示例:
[图片:显示安装 Java、Maven、Hadoop、YARN 和 Protobuf 的终端命令和输出]
4. 项目安装方式
安装 Apache Nemo 的方式如下:
运行以下命令来清理、编译和安装项目:
mvn clean install -T 2C
如果您只想运行单元测试并安装项目,可以使用以下命令:
mvn clean install -DskipITs -T 2C
5. 项目处理脚本
以下是一个示例脚本,用于运行 Apache Beam 应用程序:
/bin/run_beam.sh \
-job_id beam_wordcount \
-optimization_policy org.apache.nemo.compiler.optimizer.policy.DefaultPolicy \
-user_main org.apache.nemo.examples.beam.BeamWordCount \
-user_args "--runner=NemoRunner --inputFile=`pwd`/examples/resources/inputs/test_input_wordcount --output=`pwd`/outputs/wordcount"
以上就是 Apache Nemo 的下载和安装教程,希望对您有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
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
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
539
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
348
414
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++
889
609
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
338
185
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
252
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
169
233
暂无简介
Dart
778
193
🎉 (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
1.34 K
758
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
140