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雷鋒網按：本文作者為英國著名大數據分析師 Mark Litwintschik，閱讀原文請戳這里，雷鋒網編譯。
Mark Litwintschik：前幾天，MapD 將要開源的消息一傳出，我是非常驚訝的。
在我的數據處理、管理系統跑分榜上，MapD 一直霸占著頭名。此前，如果想要用 MapD，你得花錢買一個 license，或者在 AWS 上運行 MapD 的 AMI。但現在，其 GPU 驅動的數據庫源代碼，已經陸續上傳到 GitHub。任何人都可以從原始資料編譯數據庫，運行在有任意數量 GPU 的任何計算設備上。或者，也可以把編譯的二進制數據運行在 GPU 支撐的 AWS, 谷歌云或微軟 Azure 等云計算平臺。
相比我測試過的其他流行分析引擎，MapD 處理工作量的速度要比它們快兩個量級。但它的好處不止于此，MapD 還有一個基于網頁端的制圖檢索界面。因此，我非常懷疑，它開源的消息將在數據社區掀起一波海嘯。
既然成本門檻已經被移除，更多的開發者將可自由探索 MapD 的各項功能。因此，我也預測它的部署數量將會迎來井噴。只要運行的是 Linux、用的是英偉達的 GPU，現在任何人都可以編譯、運行、分析 MapD 的源代碼，而它是迄今為止我所發現的最先進的 GPU 數據庫。
對于英偉達，這大概是一個很大的利好——MapD 實現其性能用的是 N 卡的 CUDA 平臺以及 GPU 硬件。但有一點我要提醒大家，雖然 MapD 在 N 卡上才能發揮真正的性能，但在原則上，沒有 GPU 還是能夠照常運行、使用 MapD 的各項功能。在沒有 GPU 的機器上，英偉達驅動會報告沒有找到設備，探后 MapD 會回到 CPU 模式。我從沒用 CPU 模式跑過分，所以對于該模式下的性能犧牲幅度，我沒法評論。但該模式下MapD 起碼看起來功能正常，操作起來沒什么問題。
本文中，我將手把手帶大家從原始數據上編譯、運行 MapD。開始之前雷鋒網做個友情提醒，大伙兒若遇到任何問題，可到 MapD 社區論壇求助。
我的機器用的是英特爾酷睿 i5 4670K，頻率是 3.4 GHz；內存為 8 GB DDR3 RAM；硬盤是閃迪 SDSSDHII960G 960 GB SSD；GPU 是英偉達 GTX 1080。
系統是 Ubuntu 16.04.2 Server LTS。我選這個版本，因為它的技術支持會一直到 2021 四月。
我會從在 apt 的資源列表中，啟用資源庫源代碼開始。
$ sudo sed -i -- \
's/# deb-src/deb-src/g' \
/etc/apt/sources.list
之后刷新 apt 資源列表，安裝 39 個包。
$ 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，我會下載安裝 8.0 版本的英偉達 CUDA Toolkit。它會安裝顯卡驅動，并取代所有已存在的驅動。
$ 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
新驅動裝好之后，重啟系統
$ sudo reboot
系統備份之后，英偉達的系統管理界面應該顯示對你的驅動和 GPU 的檢測診斷。
$ nvidia-smi
MapD 利用 Thrift 在客戶和服務器之間進行交流。我將從資源哪里安裝它。0.10.0 版本的 Thrift 與 MapD 的兼容性是很不錯的。
$ 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 是一個有 11 個組件的 C++ 算法庫。它由 Facebook 發布，在 MapD 源代碼中到處都有使用。下面是從資源編譯、創建該算法庫的步驟：
$ 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）的兩個庫之一。下面是編譯、創建步驟：
$ 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 編譯之前，要確保我們用的是想要的那個 LLVM 二進制版本。
$ 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
我會用如下代碼，在環境變量中添加可執行文件和庫文件的路徑。
$ 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
我會復制 MapD 的核心源代碼資源庫，然后檢查 21fc39 commit。只用比較好的發布版本或者 master branch 是一個好主意。但出于讓這些指令前后一致的考慮，這里的代碼實現只針對那一特定的 commit。
$ git clone https://github.com/mapd/mapd-core.git
$ cd mapd-core
$ git checkout 21fc39
我會為 MapD 創建一個 build 文件夾，在開啟修補漏洞的前提下編譯源代碼。
$ cd ~/mapd-core/build
$ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=debug ..
$ make -j $(nproc)
經過 MapD 的二進制編譯，我會創建一個數據文件夾，初始化，然后設置 MapD 的數據庫服務器和它的 Immerse 網絡服務器。
$ mkdir ~/mapd-data
$ bin/initdb --data ~/mapd-data
$ bin/mapd_server --data ~/mapd-data &
$ bin/mapd_web_server &
請注意，這些服務與所有網絡界面綁定。所以，請確認 TCP 端口 9090、9091 和 9092，對你不想訪問的系統用防火墻阻止。Immerse 網絡服務器應該在 TCP 端口 9092 上。
$ open http://127.0.0.1:9092/
在 Immerse UI 的頂端，有一個到 SQL 編輯器的鏈接。哪里，你可以在 MapD 環境里運行 SQL。注意只有檢索文本框里的第一行 SQL 命令會被執行，所以下面的三個請求每次單個運行。
CREATE TABLE testing (
pk INTEGER
);
INSERT INTO testing (pk)
VALUES (123);
SELECT *
FROM testing
LIMIT 1;
如果你從命令行與 MapD 交互，下面的代碼會設置它們的 CLI，并使用默認證書和數據庫連接到 MapD 服務器。
$ bin/mapdql -p HyperInteractive
學習更多設置數據庫的操作，請查詢 MapD 官方使用指南以及 GitHub 頁面。
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