Apache Arrow ADBC 项目下载及安装教程
2024-11-30 16:42:10作者:殷蕙予
1、项目介绍
Apache Arrow ADBC(Arrow Database Connectivity)是一个数据库连接的API标准及库,用于C、Go和Java语言。ADBC利用Apache Arrow进行结果集和查询参数的处理,使得应用程序可以针对该API进行开发,并链接到实现标准的驱动程序。这种设计允许应用程序通过一个通用的API访问多种数据库,而ADBC特别专注于通过 Arrow-based API实现大量列数据的检索和加载。
2、项目下载位置
项目托管在Apache的GitHub仓库中,下载位置为:https://github.com/apache/arrow-adbc.git
3、项目安装环境配置
在开始安装之前,请确保您的系统中已安装以下依赖:
- GCC 4.9 或更高版本(用于编译C/C++代码)
- Python 3.5 或更高版本(用于构建和测试)
- Apache Arrow (需要与ADBC兼容的版本)
以下是环境配置的步骤,以下是配置环境的示例图片(假设使用Linux系统):

图1:安装编译工具

图2:安装Python和Apache Arrow
请将 /path/to/image1.png 和 /path/to/image2.png 替换为实际的图片路径。
4、项目安装方式
以下是项目安装的步骤:
-
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/apache/arrow-adbc.git -
进入项目目录:
cd arrow-adbc -
编译项目:
mkdir build && cd build cmake .. make -
安装项目(如果需要的话):
make install
5、项目处理脚本
ADBC 的使用通常涉及编写特定的代码来与数据库进行交互。以下是一个简单的示例脚本,展示了如何使用ADBC进行数据库操作(以C语言为例):
// 示例代码:使用ADBC连接数据库
#include <adbc.h>
int main() {
ADBC Driver;
ADBC Connection;
// 初始化驱动和连接逻辑...
// 使用ADBC API进行数据库操作...
return 0;
}
在实际使用中,您需要根据ADBC的API文档编写具体的代码逻辑,来完成与数据库的交互操作。
以上就是Apache Arrow ADBC项目的下载和安装教程。按照上述步骤操作,您应该能够成功地在本地搭建起ADBC的开发环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
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。C038
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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TSX0118
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
434
3.29 K
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++
694
367
Ascend Extension for PyTorch
Python
240
272
暂无简介
Dart
693
162
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
269
328
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
673
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869