Apache Quickstep 开源项目下载与安装教程
2024-11-29 06:17:59作者:卓艾滢Kingsley
1. 项目介绍
Apache Quickstep 是一个高性能的数据库引擎,旨在充分利用现代计算机硬件的潜能,包括服务器和笔记本电脑。它支持单节点内存环境,即使在数据超过内存限制时也能正常工作。Quickstep 通过解耦数据流和控制流,实现查询执行的无限并行性,从而有效利用所有处理核心。项目起源于 2011 年威斯康星大学的研究项目,并于 2016 年 4 月进入 Apache 软件基金会的孵化阶段。
2. 项目下载位置
项目托管在 GitHub 上,您可以从以下位置克隆项目:
git clone https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/incubator-quickstep.git quickstep
3. 项目安装环境配置
3.1 系统要求
- 操作系统:Linux 或 macOS
- 编译器:CMake
3.2 配置步骤
- 进入项目目录
cd quickstep
- 初始化项目依赖
git submodule init
- 更新项目依赖
git submodule update
- 下载额外的第三方依赖并应用补丁
cd third_party && ./download_and_patch_prerequisites.sh && cd ..
以下是环境配置的示例图片:
图 1:初始化项目依赖
图 2:更新项目依赖
图 3:下载并应用第三方依赖
(请注意,以上图片为示例,实际操作时不会有图片显示)
4. 项目安装方式
- 进入构建目录
cd build
- 创建 Makefile
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
- 构建项目
make -j4
(其中 -j4 可以替换为您的机器核心数)
5. 项目处理脚本
- 启动 Quickstep
/quickstep_cli_shell --initialize_db=true
- 加载数据并发送 SQL 查询
CREATE TABLE Weather (cid INTEGER, recordDate DATE, highTemperature FLOAT, lowTemperature FLOAT);
CREATE TABLE City (cid INTEGER, name VARCHAR(80), state CHAR(2));
INSERT INTO City VALUES (1, 'Madison', 'WI');
INSERT INTO City VALUES (2, 'Palo Alto', 'CA');
INSERT INTO Weather VALUES (1, '2015-11-1', 50, 30);
INSERT INTO Weather VALUES (1, '2015-11-2', 51, 32);
INSERT INTO Weather VALUES (2, '2015-11-1', 60, 50);
SELECT * FROM Weather W JOIN City C ON C.cid = W.cid WHERE C.state = 'CA';
SELECT cid, MIN(lowTemperature), MAX(highTemperature) FROM Weather GROUP BY cid;
SELECT * FROM City C JOIN (SELECT cid, MIN(lowTemperature), MAX(highTemperature) FROM Weather GROUP BY cid) AS T ON C.cid = T.cid;
- 退出 Quickstep
quit
以上就是 Apache Quickstep 开源项目的下载与安装教程。希望对您有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-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。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
646
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
207
220
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++
653
286
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
250
318
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
🎉 (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
1.13 K
637
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
78
101
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873