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在C环境中从GitHub查找可成功编译的代码

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简介:
本文章介绍了如何在C语言环境下于GitHub中搜索并找到能够顺利编译执行的代码资源,助力开发者便捷获取项目素材。 从GitHub上找到在C环境下完成编译的代码,并且经过编译后没有任何错误,可以顺利运行。

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  • CGitHub
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    本文章介绍了如何在C语言环境下于GitHub中搜索并找到能够顺利编译执行的代码资源,助力开发者便捷获取项目素材。 从GitHub上找到在C环境下完成编译的代码,并且经过编译后没有任何错误,可以顺利运行。
  • Flink 1.10.1CDH 6.3.2
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    简介:本文介绍了在Cloudera Distribution Hadoop 6.3.2版本环境中成功编译Apache Flink 1.10.1的过程,为使用CDH平台的用户提供了一个详细的指南。 在大数据处理领域,Apache Flink是一个强大的流处理和批处理框架,以其高效的实时计算能力和对大规模数据的卓越处理能力而受到广泛推崇。本段落将详细探讨如何在CDH6.3.2(Cloudera Data Hub)环境下成功编译Flink1.10.1版本,并分析该版本的优势及应用价值。 首先了解CDH6.3.2:它是Cloudera公司提供的一种全面的Hadoop发行版,包含多个生态系统项目如HDFS、HBase和Spark等。作为最后一个免费版本,它为许多使用CDH的企业提供了稳定的性能与丰富的功能支持,在大数据分析中发挥着重要作用。 接下来关注Flink1.10.1:这一重要里程碑引入了多项改进及优化措施,例如增强了SQL支持,并提升了流批一体处理能力以及状态管理的控制。这些特性使得该版本在实时数据处理和复杂事件处理领域表现出色。此外,在CDH6.3.2环境下编译过的Flink能够无缝集成到整个生态系统中与其他组件如Hive、HBase协同工作,实现高效的数据流转与处理。 为了成功地在此环境中编译Flink1.10.1版本,请遵循以下步骤: - **环境准备**:确保安装了Java开发工具集(JDK)并设置好相应的环境变量。 - **获取源码**:从Apache Flink官方网站下载或通过Git克隆项目仓库,以获得该版本的源代码文件。 - **配置CDH版本信息**:在Flink项目的`pom.xml`中修改依赖库的版本号使之与CDH6.3.2中的组件相匹配。 - **编译和构建**:利用Maven执行命令来生成可运行的二进制包。 - **测试验证**:部署到实际环境中,通过简单的Flink任务检查其是否能正常工作。 在具体应用中,使用该版本可能涵盖但不限于以下方面: 1. 实时数据处理:低延迟特性使其适用于实时数据分析场景如监控和报警系统; 2. 批量作业:尽管以流式计算闻名,但它的批量处理能力同样强大且适合大量历史记录的分析任务。 3. 事件驱动应用开发:利用复杂的事件时间窗口及规则引擎实现高级业务逻辑设计; 4. 数据集成操作:通过各种连接器轻松地将数据传输至HDFS、Kafka等不同存储系统。 综上所述,CDH6.3.2环境下编译成功的Flink1.10.1版本为用户提供了稳定且高效的解决方案。无论是在实时流分析还是复杂的事件处理和大数据集成场景中都能发挥出色性能,只需简单部署即可享受到强大的数据处理能力及丰富的生态支持。
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    本项目提供在Windows环境下构建gRPC C++静态库的方法和相关配置,旨在简化开发流程并提高跨平台兼容性。 在Windows环境下,gRPC是一个非常重要的工具,它是一个开源的框架,用于构建高效、可靠的分布式系统。基于HTTP2协议,并支持多种语言开发,包括C++,这使得它成为跨平台开发的理想选择。本资源提供了适用于64位系统的gRPC C++静态库版本,并包含了Debug和Release两种配置。 gRPC的核心概念之一是远程过程调用(Remote Procedure Call, RPC),这是一种通信协议,允许程序调用远程计算机上的函数或方法,就像本地一样执行这些操作。这种抽象简化了分布式系统开发的复杂性,因为它隐藏了网络通信的具体细节。gRPC使用Protocol Buffers(protobuf)作为其消息编码标准,protobuf是一种数据序列化协议,可以将结构化的数据转换为二进制格式,并便于在网络上传输。 在Windows上编译gRPC C++静态库时需要安装以下依赖项: 1. **C++编译器**:如Microsoft Visual Studio。 2. **CMake**:一个跨平台的构建系统工具,用于管理项目的构建过程。 3. **Protobuf编译器**:用于处理protobuf定义文件(.proto)并生成相应的C++接口代码。 4. **zlib**:一种常用的压缩库,gRPC需要它来进行某些数据处理操作。 5. **OpenSSL**:提供安全套接字层功能,用于加密通信。 具体步骤如下: 1. 安装所有依赖项,并确保它们的路径已添加到系统PATH环境变量中。 2. 下载并安装gRPC源代码。 3. 创建一个构建目录,在该目录内运行命令行工具。 4. 使用CMake生成项目文件。在命令行中,输入`cmake `来配置,并执行`cmake --build . --config DebugRelease`以编译特定的库版本(Debug或Release)。 5. 编译完成后,在指定目录下找到静态库文件,例如libgrpc++.lib和libgrpc++_unsecure.lib等。 这些静态库可以被链接到你的C++项目中,以便使用gRPC的功能。对于不同的配置选择相应的库:Debug版本用于开发调试阶段,而Release版本则适用于优化性能的生产环境部署。 在实际应用过程中,你可以创建.proto文件来定义服务接口和服务消息类型,并利用protobuf编译器将这些定义转换为C++代码;生成的服务接口和消息类可以被实现并启动gRPC服务器。客户端可以通过相同的接口与服务器进行通信。 这个资源提供的64位Windows版本的gRPC C++静态库简化了开发流程,使开发者可以直接在项目中使用它们而无需从头开始编译gRPC框架。这不仅加速了项目的进度还帮助构建高性能微服务架构的应用程序。
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