第一步,下载llvm代码: git clone git@github.com:llvm-mirror/llvm.git 第二步,进入llvm/tools目录并下载clang代码 cd llvm/tools    git clone git@github.com:llvm-mirror/clang.git 第三步,进入llvm/projects目录并下载compiler-rt代码: cd ../projects    git clone git@github.com:llvm-mirror/com

在使用Make工具编译LLVM是非常耗时的.往往需要三四个小时.但是使用goolge开源的ninja编译LLVM只需要10到20分钟. 本文以llvm3.3为例,演示在linux上编译和安装过程. 第一步 安装ninja和cmake 1 获取并编译安装 ninja $ git clone git://github.com/martine/ninja.git$ cd ninja$ ./bootstrap.py$ sudo cp ninja /usr/local/bin/Q: warning: A

1 源码包 去LLVM官方网站下载最新的源码,Windows平台下载三个即可(2019.04.24版本为LLVM 8.0.0): LLVM source code (.sig) Clang source code (.sig) compiler-rt source code (.sig) 2 解压源码 (1)解压 llvm-8.0.0.src.tar.xz 到磁盘目录,例如 D:\Software\llvm-8.0.0\llvm-8.0.0.src (2)解压 cfe-8.0.0.src.tar

原文: http://blog.csdn.net/happywjh666/article/details/51415723 编译环境: 系统 --win10 64位 gcc -- version 5.1.0(x86_64-posix-seh-rev0,Build by MinGW-W64 project) cmake -- version 3.6.2 llvm源码 -- llvm-3.8.0.src.tar.xz clang源码 -- cfe-3.8.0.src.tar.xz 编译过程: 1.

今天接到用户的需求,某程序十几个小时没出结果了,很纳闷儿,于是让相关人员取了explain plan等信息,拿到explain plan后,搂一眼,就知道问题出在了哪里,explain plan跑偏了,看了下统计信息,不算陈旧,但还是重新收集了,但explain plan依然跑偏,因为用户急于跑这个程序,时间有些紧迫,于是只能通过加hint搞定,很简单的两个hint,当然,还有很多其他的方法,用户着急,我也不愿意费事,用户说可以加hint,于是,1秒钟出结果,下面是当时的explain plan

LLVM还是做的很好的,可以很方便的编译. 解压LLVM 3.2到[工作目录]/llvm/llvm-3.2.src 解压Clang到[工作目录]/llvm/llvm-3.2.src/tools/clang 安装Python 2.7 对于Release,打开Visual Studio 2008命令行,运行如下bat文件内容: @Echo off cd llvm-3.2.src set LIBDIR=%CD%\..\.. :: create build directorymkdir build\wi

[ 55%] Built target RTInterception.x86_64 [ 55%] Building ASM object projects/compiler-rt/lib/sanitizer_common/CMakeFiles/RTSanitizerCommonNoTermination.x86_64.dir/sanitizer_linux_x86_64.S.o cc: error trying to exec 'cc1': execvp: No such file or dir

准备 cmake, 我目前使用的版本是3.18 llvm 源码, 我下载的是 11.0 我已经具备Vs2015和Vs2017的开发环境. debug模式编译需要较多内存和较多硬盘存储空间. (debug模式,我这边编译后,占用了60+G. 生成了较多的调试文件) release模式编译则不会需要较多的硬盘空间,编译后的大小如下 转天更新 500+项目,编译花了挺长时间,debug模式编译的,clang++ 和 clang 已经成功. 我现在16G内存依然编译失败,提示内存不足(debug编译)

1.小时风云榜 GDHourList.js /** * 小时风云榜 */ import React, { Component } from 'react'; import { StyleSheet, Text, View, TouchableOpacity, Image, ListView, Dimensions, ActivityIndicator, Modal, // 模态 AsyncStorage, // 缓存数据库(数据持久化) } from 'react-native'; // 引入

.NET 中备受追捧和期待已久的功能NativeAOT终于出现在本周的.NET 7 预览版2中,该项目的工作仍在继续,该版本将 NativeAOT 从实验性的 dotnet/runtimelab repo 中移出合并进入稳定的运行时库 dotnet/runtime repo,但尚未在 dotnet SDK 中添加足够的支持,以使用 NativeAOT 发布项目.完成此操作后,可以对实际测试进行完善了. .NET NativeAOT 编译器脱离实验性质正式跟随 .NET 7 Preview 2 发

来自引用: http://www.cnblogs.com/dudu/p/4294374.html 编译llvm几乎耗费了1个小时-.. 编译CoreCLR需要Clang 3.5,而CentOS上安装的是Clang 3.4.2(yum repos中最新版也是这个),只能自己手工编译LLVM的源代码进行安装. (注:CentOS的版本是6.6) 一.安装libstdc++4.7 (注:如果是CentOS 7.0,不需要这步) wget http://people.centos.org/tru/dev

[本文可能涉及到Ubuntu安装以下工具:] A.g++ B.gcc C.make D.cmake E.clang(10.0.1)(必须) F.llvm(10.0.1)(必须) G.lldb(10.0.1)(可选) H.libcxx(10.0.1)(必须) I.libcxx abi(10.0.1)(必须) J.compiler-rt(可选) [心累] 我目前有两台虚拟机: A.Ubuntu[ubuntu-20.04.1-desktop-amd64.iso], B.fedora[Fedora-Wo

下载ccache rpm包wget https://centos.pkgs.org/6/epel-x86_64/ccache-3.1.6-2.el6.x86_64.rpm.htmlyum -y install ccache.rpm 下载llvm的源代码wget -c http://llvm.org/releases/3.5.0/llvm-3.5.0.src.tar.xztar xf llvm-3.5.0.src.tar.xzmv llvm-3.5.0.src llvm 下载clang的源代码,然

1. 最好在gitee上查找llvm的源码或者直接git clone https://gitee.com/uniquesquirrel/llvm-project.git,是和github上的llvm项目同步的,使用gitee下载的会更快一些: 2. 可以查看llvm-project下面的README.MD文件,里面是编译llvm过程的详细步骤,新建好build文件夹后,在编译开始之前有关于选择generator的指令cmake -G <generator> [options] ../llvm,

参考连接:https://www.cnblogs.com/BinBinStory/p/7499527.html https://blog.csdn.net/llwy1428/article/details/95473542 https://blog.csdn.net/u011181989/article/details/91334478 环境:centos 7.6 最小化安装 需要准备的包以及说明 Centos 7.6 everything 包 用于挂载本地镜像安装相关依赖包 llvm-8.0.

clang++: error: unable to execute command: Killedclang++: error: assembler command failed due to signal (use -v to see invocation)clang version 3.5Target: i386--linux-gnuThread model: posixclang++: note: diagnostic msg: PLEASE submit a bug report to

1.引言 岁月真是个养猪场,这几年,人胖了,微信代码也翻了. 记得 14 年转岗来微信时,用自己笔记本编译微信工程才十来分钟.如今用公司配的 17 年款 27-inch iMac 编译要接近半小时:偶然间更新完代码,又莫名其妙需要全新编译.在这么低的编译效率下,开发心情受到严重影响. 于是年初我向上头请示,优化微信编译效率,上头也同意了.     2.现有方案 在动手之前,先搜索目前已有方案,大概情况如下. 2.1 优化工程配置 1)将 Debug Information Format 改为 D

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .编译Spark .时间不一样,SBT是白天编译,Maven是深夜进行的,获取依赖包速度不同 2.maven下载大文件是多线程进行,而SBT是单进程),Maven编译成功前后花了3.4个小时. 1.1 编译Spark(SBT) 1.1.1 安装git并编译安装 1.  从如下地址下载git安装包 http://www.onlinedown.net/softdown/169333_2.htm http

一 Hadoop简介 1.1Hadoop产生的背景 1. HADOOP最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问,如何解决数十亿网页的存储和索引问题. 2. 2003年开始谷歌陆续发表的三篇论文为该问题提供了可行的解决方案. 分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储 分布式计算框架MAPREDUCE,可用于处理海量网页的索引计算问题. BigTable 数据库:OLTP 联机事

1. 下载和编译 LLVM LLVM 下载地址 http://releases.llvm.org/download.html,目前最新版是 6.0.0,下载完成之后,执行 tar 解压 llvm 包:   1 2 tar -xzvf llvm-6.0.0.src.tar.xz   再下载 Clang 解压:   1 2 tar -xzvf cfe-6.0.0.src.tar.xz   将 cfe-6.0.0.src 目录复制到 llvm-6.0.0.src/tools,重命名为 clang.通过