Apache Gravitino™ (孵化中): 高性能地理分布式的元数据湖指南
目录结构及介绍
当你克隆或下载了apache/gravitino仓库后, 你会看到以下主要目录和文件:
bin
此目录包含了用于管理Gravitino服务的脚本文件. 具体包括:
gravitino.sh: 此脚本用于启动(使用start命令), 停止(使用stop命令), 或运行在前端模式下(使用run命令). 若要停止服务运行在前端模式时, 可以通过按下CTRL + C来实现.
LICENSE
这是一个许可证文件, 指明Apache Gravitino遵循的是Apache License 2.0许可版本.
MAINTAINERS.md
此文件提供了负责维护Gravitino的主要贡献者列表以及他们各自的责任范围.
NOTICE
这是一份声明文件, 列出了所有外部软件包及其各自的版权和许可信息.
README.md
这是项目的主读取我文件. 它提供了项目的一般信息, 如简介, 架构概述以及快速入门说明等.
ROADMAP.md
描述了项目未来的发展路线图, 包括即将进行的功能改进, 技术革新和其他重要事项.
SECURITY.md
提供关于如何报告安全问题的信息, 并且阐述了Apache Gravitino的安全政策.
build.gradle.kts
构建项目所需的所有Gradle设置都在这个Kotlin DSL文件中定义.
settings.gradle.kts
用于定义子项目和其他相关构建设置的Gradle配置文件.
启动文件介绍
在bin目录下, 主要存在一个关键的Shell脚本gravitino.sh. 这个脚本是用来管理Gravitino服务的生命周期的. 下面是主要使用的三个命令:
-
启动服务: 使用
start作为参数执行gravitino.sh启动服务./bin/gravitino.sh start -
停止服务: 使用
stop作为参数执行gravitino.sh来优雅地停止正在运行的服务./bin/gravitino.sh stop -
运行在前端模式下: 运行
run命令来启动服务并保持控制台界面开放. 当需要关闭时, 只需按CTRL + C./bin/gravitino.sh run
配置文件介绍
尽管提供的默认配置足以让Gravitino正常工作, 用户可能需要定制一些属性以适应特定环境的需求. 然而, 根据项目结构显示, 配置文件似乎没有被明确列出在标准目录结构中.
配置一般是在application.properties或application.yml之类的文件中, 而这些通常位于项目的config目录内或者根目录下. 不过, 在当前提供的结构中并没有显示具体的配置文件位置, 因此推荐的做法是参照Gravitino的官方网站或查阅官方文档获取更详细的配置选项和示例.
总体而言, 配置文件可以允许调整Gravitino的各种方面, 包括但不限于数据库连接字符串、缓存策略、安全性配置等等. 对于不同的部署场景, 修改对应的配置是非常必要的, 以确保Gravitino能够正确地集成到现有的系统架构中并且满足性能要求.
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00