使用 Docker 构建 Nebula Graph 源码

简介: Nebula Graph 依赖较多,且一些第三方库需本地编译安装,为了方便开发者本地编译项目源码, Nebula Graph 社区为大家提供了一个预安装所有依赖的 docker 镜像

Nebula Graph 介绍

Nebula Graph 是开源的高性能分布式图数据库。项目使用 C++ 语言开发,cmake 工具构建。其中两个重要的依赖是 Facebook 的 Thrift RPC 框架和 folly 库.

由于项目采用了 C++ 14 标准开发,需要使用较新版本的编译器和一些三方库。虽然 Nebula Graph 官方给出了一份开发者构建指南,但是在本地构建完整的编译环境依然不是一件轻松的事。

开发环境构建

Nebula Graph 依赖较多,且一些第三方库需本地编译安装,为了方便开发者本地编译项目源码, Nebula Graph 官方为大家提供了一个预安装所有依赖的 docker 镜像)。开发者只需如下的三步即可快速的编译 Nebula Graph 工程,参与 Nebula Graph 的开源贡献:

   $ docker pull vesoft/nebula-dev
  • 运行 Docker 并挂载 Nebula 源码目录到容器的 /home/nebula 目录
   $ docker run --rm -ti -v {nebula-root-path}:/home/nebula vesoft/nebula-dev bash

感谢社区伙伴@阿东 提的建议,把上面的 {nebula-root-path} 替换成你 Nebula Graph 实际 clone 的目录

为了避免每次退出 docker 容器之后,重新键入上述的命令,我们在 vesoft-inc/nebula-dev-docker 中提供了一个简单的 build.sh 脚本,可通过 ./build.sh /path/to/nebula/root/ 进入容器。

  • 使用 cmake 构建 Nebula 工程
   docker> mkdir _build && cd _build
   docker> cmake .. && make -j2
   docker> ctest # 执行单元测试

提醒

Nebula 项目目前主要采用静态依赖的方式编译,加上附加的一些调试信息,所以生产的一些可执行文件会比较占用磁盘空间,建议小伙伴预留 20G 以上的空闲空间给 Nebula 目录 :)

Docker 加速小 Tips

由于 Docker 镜像文件存储在国外,在 pull 过程中会遇到速度过慢的问题,这里 Nebula Graph 提供一种加速 pull 的方法:通过配置国内地址解决,例如:

Linux 小伙伴可在 /etc/docker/daemon.json 中加入如下内容(若文件不存在,请新建该文件)

{
  "registry-mirrors": [
    "https://dockerhub.azk8s.cn",
    "https://reg-mirror.qiniu.com"
  ]
}

macOS 小伙伴请点击 Docker Desktop 图标 -> Preferences -> Daemon -> Registry mirrors。 在列表中添加 https://dockerhub.azk8s.cnhttps://reg-mirror.qiniu.com 。修改后,点击 Apply & Restart 按钮, 重启 Docker。

Nebula Graph 社区

Nebula Graph 社区是由一群爱好图数据库,共同推进图数据库发展的开发者构成的社区。

本文由 Nebula Graph 社区 Committer 伊兴路贡献,也欢迎阅读本文的你参与到 Nebula Graph 的开发,或向 Nebula Graph 投稿。

附录

Nebula Graph:一个开源的分布式图数据库。

GitHub:https://github.com/vesoft-inc/nebula

官方博客:https://nebula-graph.io/cn/posts/

微博:https://weibo.com/nebulagraph

相关实践学习
阿里云图数据库GDB入门与应用
图数据库(Graph Database,简称GDB)是一种支持Property Graph图模型、用于处理高度连接数据查询与存储的实时、可靠的在线数据库服务。它支持Apache TinkerPop Gremlin查询语言,可以帮您快速构建基于高度连接的数据集的应用程序。GDB非常适合社交网络、欺诈检测、推荐引擎、实时图谱、网络/IT运营这类高度互连数据集的场景。 GDB由阿里云自主研发,具备如下优势: 标准图查询语言:支持属性图,高度兼容Gremlin图查询语言。 高度优化的自研引擎:高度优化的自研图计算层和存储层,云盘多副本保障数据超高可靠,支持ACID事务。 服务高可用:支持高可用实例,节点故障迅速转移,保障业务连续性。 易运维:提供备份恢复、自动升级、监控告警、故障切换等丰富的运维功能,大幅降低运维成本。 产品主页:https://www.aliyun.com/product/gdb
目录
相关文章
|
1月前
|
存储 运维 安全
构建高效自动化运维体系:Ansible与Docker的完美结合
【2月更文挑战第31天】 随着云计算和微服务架构的兴起,自动化运维成为保障系统稳定性和提升部署效率的关键手段。本文将详细探讨如何通过Ansible和Docker的结合来构建一个高效、可靠且易于管理的自动化运维体系。首先,介绍自动化运维的必要性及其在现代IT基础设施中的作用;然后,分别阐述Ansible和Docker的技术特点及优势;最后,提供一个基于Ansible和Docker结合使用的实践案例,以及实施过程中遇到的挑战和解决方案。
|
1月前
|
运维 Kubernetes 监控
构建高效自动化运维体系:基于Docker和Kubernetes的实践指南
【2月更文挑战第30天】 在当今快速发展的云计算时代,传统的IT运维模式已难以满足业务的敏捷性和稳定性需求。本文深入探讨了如何通过Docker容器化技术和Kubernetes集群管理工具构建一个高效、可靠的自动化运维体系。文章首先概述了容器化技术和微服务架构的基本概念,随后详细阐述了基于Docker的应用打包、部署流程,以及Kubernetes在自动化部署、扩展和管理容器化应用中的关键作用。最后,文中通过案例分析,展示了如何在实际场景中利用这些技术优化运维流程,提高系统的整体效率和可靠性。
|
1月前
|
运维 安全 网络安全
构建高效自动化运维体系:Ansible与Docker的完美融合
【2月更文挑战第30天】在当今快速迭代和持续部署的软件发展环境中,自动化运维成为确保效率和稳定性的关键。本文将探讨如何通过结合Ansible和Docker技术,构建一个高效的自动化运维体系。我们将分析Ansible的配置管理功能和Docker容器化的优势,并展示它们如何协同工作以简化部署流程,增强应用的可移植性,并提供一致性的系统环境。此外,文章还将介绍一些最佳实践,帮助读者在真实环境中实现这一整合方案。
|
3月前
|
Java 持续交付 Docker
Docker 项目如何使用 Dockerfile 构建镜像?
Docker 简介:讲述 Docker 的起源、它是如何革新现代软件开发的,以及它为开发者和运维团队带来的好处。重点强调 Docker 的轻量级特性和它在提高应用部署、扩展和隔离方面的优势。
|
3月前
|
Linux 开发者 Docker
如何构建在 Docker 容器中运行命令?
【1月更文挑战第6天】
60 0
|
1天前
|
Linux 开发工具 Android开发
Docker系列(1)安装Linux系统编译Android源码
Docker系列(1)安装Linux系统编译Android源码
3 0
|
5天前
|
存储 运维 监控
构建高效稳定的Docker容器监控体系
【4月更文挑战第18天】 在现代微服务架构中,Docker容器已成为部署和运行应用的标准环境。随之而来的挑战是如何有效监控这些容器的性能与健康状况,确保系统的稳定性和可靠性。本文将探讨构建一个高效稳定的Docker容器监控体系的关键技术和方法,包括日志管理、性能指标收集以及异常检测机制,旨在为运维人员提供实用的指导和建议。
10 0
|
25天前
|
运维 Kubernetes 持续交付
构建高效自动化运维体系:基于Docker和Kubernetes的最佳实践
在现代云计算环境中,自动化运维成为保障系统稳定性与提升效率的关键。本文深入探讨了如何利用Docker容器化技术和Kubernetes容器编排工具构建一个高效、可靠的自动化运维体系。文中不仅介绍了相关的技术原理,还结合具体案例分析了实施过程中的常见问题及解决方案,为读者提供了一套行之有效的最佳实践指南。
|
27天前
|
运维 监控 云计算
构建高效稳定的Docker容器监控体系
随着微服务架构的普及,Docker容器作为其核心承载单元,在系统运维中扮演着日益重要的角色。本文旨在探讨如何构建一个高效且稳定的Docker容器监控体系,以确保容器运行的可靠性和系统的高可用性。文章首先分析了容器监控的必要性,接着详细介绍了监控体系的设计理念和组件选择,最后提供了实施过程中的关键步骤与最佳实践。通过本文,读者将掌握构建和维护Docker容器监控体系的有效方法。
|
1月前
|
Kubernetes 开发者 Docker
构建高效微服务架构:Docker与Kubernetes的完美搭档
【2月更文挑战第29天】在当今快速发展的软件开发领域,微服务架构已成为提高系统可维护性、扩展性和敏捷性的关键解决方案。本文将深入探讨如何利用Docker容器化技术和Kubernetes集群管理工具,共同构建一个既高效又可靠的微服务环境。我们将分析Docker和Kubernetes的核心功能,并展示它们如何协同工作以简化部署流程、增强服务发现机制以及实现无缝的服务伸缩。通过实际案例分析,本文旨在为开发者提供一套实用的微服务架构设计和实施指南。