Apache Arrow C++构建中Substrait依赖缺失问题解析
2025-05-17 07:52:36作者:裴麒琰
问题背景
在Apache Arrow C++项目的离线构建过程中,当启用-DARROW_SUBSTRAIT=ON编译选项时,构建系统会报错提示缺少Substrait依赖。这个问题主要出现在开发者使用cpp/thirdparty/download_dependencies.sh脚本下载依赖后,Substrait相关的归档文件没有被正确下载。
技术分析
Substrait是一个用于跨系统数据计算的标准化关系代数,在Arrow项目中作为可选组件提供。当用户需要构建支持Substrait的功能时,构建系统会尝试获取以下关键依赖:
- Substrait核心库的源代码包
- 相关的协议缓冲区定义文件
- 必要的验证测试数据
在当前的依赖下载脚本实现中,存在一个逻辑缺陷:虽然构建系统能够识别Substrait选项,但下载脚本没有包含对应的依赖下载逻辑。这导致在离线构建环境下,即使指定了Substrait支持,系统也无法获取必要的构建资源。
影响范围
该问题影响以下使用场景:
- 使用完整离线构建流程的开发环境
- 需要Substrait集成的CI/CD流水线
- 企业内部构建的定制化Arrow分发版本
解决方案
项目团队通过修改依赖下载脚本,增加了对Substrait相关资源的下载支持。具体改进包括:
- 在下载脚本中添加Substrait归档文件的URL定义
- 实现对应的文件校验逻辑(SHA256校验和验证)
- 确保下载内容与构建系统的预期路径匹配
最佳实践建议
对于使用Arrow C++并需要Substrait支持的开发者,建议:
- 始终使用最新版本的依赖下载脚本
- 在离线构建前验证所有必需依赖是否完整
- 对于企业环境,考虑建立本地依赖镜像
- 定期检查构建日志中的依赖警告信息
总结
这个问题展示了开源项目构建系统中依赖管理的重要性。通过这次修复,Arrow项目进一步完善了其离线构建能力,为需要Substrait集成的用户提供了更好的开发体验。这也提醒我们,在复杂项目的构建系统中,可选组件的依赖管理需要特别关注。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler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。C079
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen 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TSX0131
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
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
464
3.45 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
272
310
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
192
79
暂无简介
Dart
714
171
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
284
331
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++
844
424
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
105
120
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
10
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
1.26 K
692