presto适配arm环境

安装jdk1.8

Presto在java17及更高版本中编译会出现如下报错,需要安装jdk1.8

链接: jdk1.8

[ERROR] Failed to execute goal com.github.spotbugs:spotbugs-maven-plugin:3.1.10:spotbugs (spotbugs) on project hadoop-apache2: Execution spotbugs of goal com.github.spotbugs:spotbugs-maven-plugin:3.1.10:spotbugs failed: Unable to load the mojo 'spotbugs' in the plugin 'com.github.spotbugs:spotbugs-maven-plugin:3.1.10'. A required class is missing: Could not initialize class org.codehaus.groovy.vmplugin.v7.Java7
cd /usr/local
tar -zxvf jdk-8u361-linux-aarch64.tar.gz
#vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

source /etc/profile
java -version

在这里插入图片描述

安装maven3

链接: apache-maven-3.8.6-bin.tar.gz

cd /usr/local
tar -zxvf apache-maven-3.8.6-bin.tar.gz
vim /etc/profile

export MAVEN_HOME=/usr/local/apache-maven-3.8.6
export MAVEN_OPTS="-Xss64m -Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=1g"
export PATH=$MAVEN_HOME/bin:$PATH

source /etc/profile
mvn -version

在这里插入图片描述

安装protobuf 2.5

presto适配arm环境需要presto-hadoop-apache2,presto-hadoop-apache2的编译需要在protobuf 2.5版本中执行。protobuf2.5版本官方没有适配arm环境,需要通过第三方patch打补丁后安装。

参考: ARM64 系统中编译安装Hadoop · Issue #12 · liusheng/liusheng.github.io · GitHub

protobuf 2.5
ARM64 系统中编译安装Hadoop · Issue #12 · liusheng/liusheng.github.io · GitHub
yum install -y build-essential autoconf automake libtool cmake zlib1g-dev pkg-config libssl-dev libsasl2-dev
wget -O protobuf-2.5.0-arm64.patch https://git.io/JeObp
wget https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/download/v2.5.0/protobuf-2.5.0.tar.bz2

#因为缺少bzip包
yum install -y bzip2
tar xvfj protobuf-2.5.0.tar.bz2

#因为缺少patch包
cd protobuf-2.5.0
yum -y install patch
patch -p1 < ../protobuf-2.5.0-arm64.patch

./autogen.sh
./configure --prefix=/usr
#报错configure: error: C++ preprocessor "/lib/cpp" fails sanity check
yum install gcc-c++
make
make check
make install
protoc --version

在这里插入图片描述

编译presto-hadoop-apache2

git clone https://github.com/prestodb/presto-hadoop-apache2.git

需要最新版:presto-hadoop-apache2:2.7.4-12-SNAPSHOT

mvn install

编译报错需要检查jdk版本是否过高 或者跳过测试:

mvn install -DskipTests

编译后可以在本地仓库找到对应的包:

#pwd
/root/.m2/repository/com/facebook/presto/hadoop/hadoop-apache2

在这里插入图片描述

编译presto

参考: Support ARM in Presto by ChunxuTang · Pull Request #18960 · prestodb/presto (github.com)
下载presto源代码压缩包解压:

#https://github.com/prestodb/presto
tar -zxvf presto-0.280.tar.gz 

pom.xml添加

            <dependency>
                <groupId>org.fusesource.jansi</groupId>
                <artifactId>jansi</artifactId>
                <version>1.8</version>
            </dependency>
            <plugin>
                    <groupId>pl.project13.maven</groupId>
                    <artifactId>git-commit-id-plugin</artifactId>
                    <configuration>
                        <failOnNoGitDirectory>false</failOnNoGitDirectory>
                        <runOnlyOnce>true</runOnlyOnce>
                        <injectAllReactorProjects>true</injectAllReactorProjects>
                        <offline>true</offline>
                        <useNativeGit>true</useNativeGit>
                    </configuration>
            </plugin>

修改:版本与presto-hadoop-apache2对应

            <dependency>
                <groupId>com.facebook.presto.hadoop</groupId>
                <artifactId>hadoop-apache2</artifactId>
                <version>2.7.4-12-SNAPSHOT</version>
            </dependency>

presto-cli/pom.xml添加

        <dependency>
            <groupId>org.fusesource.jansi</groupId>
            <artifactId>jansi</artifactId>
        </dependency>
            <plugin>
                <groupId>org.basepom.maven</groupId>
                <artifactId>duplicate-finder-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <ignoredDependencies>
                        <dependency>
                            <groupId>org.fusesource.jansi</groupId>
                            <artifactId>jansi</artifactId>
                        </dependency>
                    </ignoredDependencies>
                </configuration>
            </plugin>

修改:presto-main/src/main/java/com/facebook/presto/server/PrestoSystemRequirements.java

            if (!"amd64".equals(osArch) && !"ppc64le".equals(osArch) && !"aarch64".equals(osArch)) {
                failRequirement("Presto requires amd64 or ppc64le or aarch64 on Linux (found %s)", osArch);
           if (!"x86_64".equals(osArch) && !"aarch64".equals(osArch)) {
                failRequirement("Presto requires x86_64 or aarch64 on Mac OS X (found %s)", osArch);

编译:

mvn clean package -DskipTests -Dmaven.javadoc.skip=true  -pl '!:presto-docs'
<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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