Mark Litwintschik：前几天，MapD 将要开源的消息一传出，我是非常惊讶的。
在我的数据处理、管理系统跑分榜上，MapD 一直霸占着头名。此前，如果想要用 MapD，你得花钱买一个 license，或者在 AWS 上运行 MapD 的 AMI。但现在，其 GPU 驱动的数据库源代码，已经陆续上传到 GitHub。任何人都可以从原始资料编译数据库，运行在有任意数量 GPU 的任何计算设备上。或者，也可以把编译的二进制数据运行在 GPU 支撑的 AWS, 谷歌云或微软 Azure 等云计算平台。
相比我测试过的其他流行分析引擎，MapD 处理工作量的速度要比它们快两个量级。但它的好处不止于此，MapD 还有一个基于网页端的制图检索界面。因此，我非常怀疑，它开源的消息将在数据社区掀起一波海啸。
既然成本门槛已经被移除，更多的开发者将可自由探索 MapD 的各项功能。因此，我也预测它的部署数量将会迎来井喷。只要运行的是 Linux、用的是英伟达的 GPU，现在任何人都可以编译、运行、分析 MapD 的源代码，而它是迄今为止我所发现的最先进的 GPU 数据库。
对于英伟达，这大概是一个很大的利好——MapD 实现其性能用的是 N 卡的 CUDA 平台以及 GPU 硬件。但有一点我要提醒大家，虽然 MapD 在 N 卡上才能发挥真正的性能，但在原则上，没有 GPU 还是能够照常运行、使用 MapD 的各项功能。在没有 GPU 的机器上，英伟达驱动会报告没有找到设备，探后 MapD 会回到 CPU 模式。我从没用 CPU 模式跑过分，所以对于该模式下的性能牺牲幅度，我没法评论。但该模式下MapD 起码看起来功能正常，操作起来没什么问题。
本文中，我将手把手带大家从原始数据上编译、运行 MapD。开始之前雷锋网(公众号：雷锋网)做个友情提醒，大伙儿若遇到任何问题，可到 MapD 社区论坛求助。
我的硬件、系统设置
我的机器用的是英特尔酷睿 i5 4670K，频率是 3.4 GHz；内存为 8 GB DDR3 RAM；硬盘是闪迪 SDSSDHII960G 960 GB SSD；GPU 是英伟达 GTX 1080。
系统是 Ubuntu 16.04.2 Server LTS。我选这个版本，因为它的技术支持会一直到 2021 四月。
安装 MapD's 附件
我会从在 apt 的资源列表中，启用资源库源代码开始。
$ sudo sed -i -- \ 's/# deb-src/deb-src/g' \ /etc/apt/sources.list
之后刷新 apt 资源列表，安装 39 个包。
$ sudo apt update $ sudo apt install \ autoconf \ autoconf-archive \ binutils-dev \ bison++ \ bisonc++ \ build-essential \ clang-3.8 \ clang-format-3.8 \ cmake \ cmake-curses-gui \ default-jdk \ default-jdk-headless \ default-jre \ default-jre-headless \ flex \ git-core \ golang \ google-perftools \ libboost-all-dev \ libcurl4-openssl-dev \ libdouble-conversion-dev \ libevent-dev \ libgdal-dev \ libgflags-dev \ libgoogle-glog-dev \ libgoogle-perftools-dev \ libiberty-dev \ libjemalloc-dev \ libldap2-dev \ liblz4-dev \ liblzma-dev \ libncurses5-dev \ libpng-dev \ libsnappy-dev \ libssl-dev \ llvm-3.8 \ llvm-3.8-dev \ maven \ zlib1g-dev
下一步，我会下载安装 8.0 版本的英伟达 CUDA Toolkit。它会安装显卡驱动，并取代所有已存在的驱动。
$ curl -L -O https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64-deb $ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64-deb $ sudo apt update $ sudo apt install cuda
新驱动装好之后，重启系统
$ sudo reboot
系统备份之后，英伟达的系统管理界面应该显示对你的驱动和 GPU 的检测诊断。
$ nvidia-smi
MapD 利用 Thrift 在客户和服务器之间进行交流。我将从资源哪里安装它。0.10.0 版本的 Thrift 与 MapD 的兼容性是很不错的。
$ sudo apt build-dep thrift-compiler $ curl -O http://apache.claz.org/thrift/0.10.0/thrift-0.10.0.tar.gz $ tar xvf thrift-0.10.0.tar.gz $ pushd thrift-0.10.0 $ ./configure \ --with-lua=no \ --with-python=no \ --with-php=no \ --with-ruby=no \ --prefix=/usr/local/mapd-deps $ make -j $(nproc) $ sudo make install $ popd
Folly 是一个有 11 个组件的 C++ 算法库。它由 Facebook 发布，在 MapD 源代码中到处都有使用。下面是从资源编译、创建该算法库的步骤：
$ curl -O -L https://github.com/facebook/folly/archive/v2017.04.10.00.tar.gz $ tar xvf v2017.04.10.00.tar.gz $ pushd folly-2017.04.10.00/folly $ autoreconf -ivf $ ./configure \ --prefix=/usr/local/mapd-deps $ make -j $(nproc) $ sudo make install $ popd
Bison 是 MapD 生成 SQL 解析器（parser）的两个库之一。下面是编译、创建步骤：
$ curl -O -L https://github.com/jarro2783/bisonpp/archive/1.21-45.tar.gz $ tar xvf 1.21-45.tar.gz $ pushd bisonpp-1.21-45 $ ./configure $ make -j $(nproc) $ sudo make install $ popd
下面，在 MapD 编译之前，要确保我们用的是想要的那个 LLVM 二进制版本。
$ for BIN in llvm-config llc clang clang++ clang-format do sudo update-alternatives \ --install \ /usr/bin/$BIN \ $BIN \ /usr/lib/llvm-3.8/bin/$BIN \ 1 done
我会用如下代码，在环境变量中添加可执行文件和库文件的路径。
$ sudo vi /etc/profile.d/mapd-deps.sh LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/jvm/default-java/jre/lib/amd64/server:$LD_LIBRARY_PATH LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/mapd-deps/lib:$LD_LIBRARY_PATH LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/mapd-deps/lib64:$LD_LIBRARY_PATH PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH PATH=/usr/local/mapd-deps/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH PATH $ sudo chmod +x /etc/profile.d/mapd-deps.sh $ source /etc/profile.d/mapd-deps.sh
编译 MapD
我会复制 MapD 的核心源代码资源库，然后检查 21fc39 commit。只用比较好的发布版本或者 master branch 是一个好主意。但出于让这些指令前后一致的考虑，这里的代码实现只针对那一特定的 commit。
$ git clone https://github.com/mapd/mapd-core.git $ cd mapd-core $ git checkout 21fc39
我会为 MapD 创建一个 build 文件夹，在开启修补漏洞的前提下编译源代码。
$ cd ~/mapd-core/build $ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=debug .. $ make -j $(nproc)
运行 MapD
经过 MapD 的二进制编译，我会创建一个数据文件夹，初始化，然后设置 MapD 的数据库服务器和它的 Immerse 网络服务器。
$ mkdir ~/mapd-data $ bin/initdb --data ~/mapd-data $ bin/mapd_server --data ~/mapd-data & $ bin/mapd_web_server &
请注意，这些服务与所有网络界面绑定。所以，请确认 TCP 端口 9090、9091 和 9092，对你不想访问的系统用防火墙阻止。Immerse 网络服务器应该在 TCP 端口 9092 上。
$ open http://127.0.0.1:9092/
在 Immerse UI 的顶端，有一个到 SQL 编辑器的链接。哪里，你可以在 MapD 环境里运行 SQL。注意只有检索文本框里的第一行 SQL 命令会被执行，所以下面的三个请求每次单个运行。
CREATE TABLE testing ( pk INTEGER ); INSERT INTO testing (pk) VALUES (123); SELECT * FROM testing LIMIT 1;
如果你从命令行与 MapD 交互，下面的代码会设置它们的 CLI，并使用默认证书和数据库连接到 MapD 服务器。
$ bin/mapdql -p HyperInteractive
学习更多设置数据库的操作，请查询 MapD 官方使用指南以及 GitHub 页面。
