安装的是c++版本protobuf 到下面去下载想要的版本 https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases 我下载的是protobuf-cpp-3.20.1.tar.gz sudo apt-get install autoconf automake libtool curl make g++ unzip tar xvfz protobu

ubuntu20.04 cmake 升级阿里云自带的是3.16的， 有坑！ 不要升级内核 sudo apt install build-essential libssl-dev不推荐执行，升级内核有可能造成服务器异常 apt-get autoremove cmake不推荐执行,会把之前安装的一些库包都删除了，以后如果要卸载什么包，最好用命令：sudo apt remove package_name

对于3A来说的话，整体实现并不是很难，在paper中主要对应的是 section8。这次的实验就是实现在lab2中raft服务层的上一层service与client的交互。 我们需要进行在client中去编写make,put/get/append等关于RPC又或者clerk初始化的函数。 然后这个函数的RPC会传到server中对应的put/get/append函数中，再由这些函数调用raft

CentOS7.6 安装g++ 11 和gcc 11yum install centos-release-scl yum list dev\*gcc //用于查看可以安装的版本 yum install devtoolset-11-gcc devtoolset-11-gcc-c++ source /opt/rh/devtoolset-11/

先给个我的makefile学习链接 常用命令make -j$(nproc) 概述学习makefile是关于程序编译的必经之路，对于C++来说，编译的过程是这样的，先将C++的代码编译成object 中间文件，在windows是.obj，Linux是.o文件，这就是编译，有了中间文件后，把中间文件整合到一起，变成可执行文件，这个过程叫链接。这个过程涉及到程序的全局变量，函数声明，语言语法语义正确

基本语法 大小写敏感 使用缩进表示层级关系 缩进不允许使用tab，只允许空格 缩进的空格数不重要，只要相同层级的元素左对齐即可 ‘#’表示注释 数据类型YAML 支持以下几种数据类型： 对象：键值对的集合，又称为映射（mapping）/ 哈希（hashes） / 字典（dictionary） 数组：一组按次序排列的值，又称为序列（sequence） / 列表（list） 纯量（scalars

常用docker命令记录

key-value pair可以存点数据，入边数据以及出边数据，用5byte的vid和1byte作为VERTEX_ONLY和PACKED_DATA数据的key，以及2个byte的空间作为数据对齐。 一共有四种key，PACKED_DATA，VERTEX_ONLY，OUT_EDGE，IN_EDGE，当一个点刚加入的时候，是PACKED_DATA node，到后来这个PACKED_DATA对应的va

Nebula编译安装源码安装buildapt-get install -y m4 git wget unzip xz-utils curl lsb-core build-essential libreadline-dev ncurses-dev bzip2 git clone --branch release-3.3 https://gitee.com/Codebe

和Quecc一个思路，将该思路实现到数据库上进行实验测试，简单来说可以看成是一个将原先确定性数据库的事务单线程加锁或排序问题看成并发加锁排序。论文对比Calvin确定性数据库利用单线程进行schedule事务的思路，利用提高batchsize来达到Calvin的单点瓶颈，以展现自身性能。

图数据库的内部结构原生图处理如果图数据库存在免索引邻接属性，那么就说它有原生处理能力,也就是使用免索引邻接的数据库引擎中每个节点都会维护其对相邻节点的引用。所以每个节点都是其附近节点的微索引，这种比使用全局索引代价小很多。也就意味着查询时间和图的整体规模无关，仅仅与搜索图的数量成正比。 而非原生图数据库引擎使用全局索引连接各个节点，这些索引对每个遍历都添加一个间接层，就会导致更大的计算成本。 找A

懒得写了 论文链接 中翻链接 就说一下mapreduce的思路吧 首先MapReduce大体来看就是一个分治思想，将任务拆分成小任务交给Worker，Worker经过处理后得到各自的结果，然后通过再经过Reduce将结果输出。 详细过程如上图。用户程序将拆分好的文件作为inputFiles，每个inputFile可以看成一个MapTask，由Worker执行。但是这个分配任务的过程是由Mapre