Apache Pegasus 构建过程中CMake版本兼容性问题解析
在构建Apache Pegasus分布式存储系统的过程中,开发人员可能会遇到一个与CMake版本相关的构建错误。这个问题主要出现在构建第三方依赖库时,系统提示无法找到DOWNLOAD_EXTRACT_TIMESTAMP
目标。
问题现象
当使用CMake 3.20.2版本构建Pegasus时,构建过程会在设置第三方依赖阶段失败,并显示以下错误信息:
CMake Error at /usr/share/cmake/Modules/ExternalProject.cmake:3111 (get_property):
get_property could not find TARGET DOWNLOAD_EXTRACT_TIMESTAMP. Perhaps it
has not yet been created.
这个错误表明构建系统尝试访问一个名为DOWNLOAD_EXTRACT_TIMESTAMP
的CMake目标,但该目标在当前CMake版本中并不存在。
根本原因
经过分析,这个问题源于CMake版本兼容性。DOWNLOAD_EXTRACT_TIMESTAMP
是CMake 3.24版本才引入的新特性,用于控制从存档文件中提取内容时是否保留原始时间戳。而在Pegasus项目的构建配置中,默认启用了这个选项,导致在较低版本的CMake(如3.20.2)上构建时会报错。
解决方案
针对这个问题,Pegasus项目团队采取了以下措施:
-
将构建系统的最低CMake版本要求从3.11.0提升到3.24.0,确保所有构建环境都支持
DOWNLOAD_EXTRACT_TIMESTAMP
特性。 -
更新项目文档,明确说明构建环境所需的CMake最低版本要求,避免开发者在低版本环境中尝试构建。
影响分析
这个变更主要影响以下场景:
-
使用较旧Linux发行版的开发者,因为这些系统通常预装较旧版本的CMake。
-
自动化构建环境中未明确指定CMake版本的情况。
对于这些情况,开发者需要手动升级CMake到3.24.0或更高版本才能成功构建Pegasus。
最佳实践建议
为了避免类似问题,建议Pegasus开发者:
-
在开始构建前,使用
cmake --version
命令检查当前CMake版本。 -
如果系统预装的CMake版本过低,可以考虑通过官方包管理器或从源码编译安装新版CMake。
-
在容器化构建环境中,确保基础镜像包含足够新版本的CMake。
-
在团队协作开发时,统一构建环境配置,减少因环境差异导致的问题。
这个问题虽然看似简单,但它提醒我们在使用现代构建工具时需要注意版本兼容性,特别是在依赖新引入特性时。通过明确版本要求,可以避免许多潜在的构建问题。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~058CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0382- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









