轻松搞定：Linux下LMDB安装全指南 (linux lmdb 安装)

LMDB是一个高效的键值存储库，适用于许多应用程序，包括数据库，电子邮件客户端和网络服务器。它是轻量级，快速，具有极低的内存占用和高读/写吞吐量。不幸的是，有很多Linux用户在安装和配置LMDB时遇到了一些挑战。本篇文章将为您提供Linux下LMDB安装的全指南，帮助您轻松解决安装和配置LMDB的问题。

步骤1：安装依赖

在开始安装LMDB之前，请确保已安装以下依赖项：

– Autoconf

– Automake

– Libtool

– GCC

– Make

这些软件包可以使用Linux发行版的包管理器轻松安装。例如，在Debian或Ubuntu系统上，可以使用以下命令：

“`

sudo apt-get install autoconf automake libtool gcc make

“`

步骤2：下载LMDB

在安装LMDB之前，需要下载源代码。您可以从LMDB的官方网站（https://symas.com/lmdb/）下载最新版本的源代码。您可以使用wget命令下载：

“`

wget https://download.openldap.org/pub/OpenLDAP/openldap-release/openldap-2.4.48.tgz

“`

步骤3：解压LMDB源代码

下载后，使用以下命令解压LMDB源代码：

“`

tar -xzvf openldap-2.4.48.tgz

“`

步骤4：构建和安装LMDB

一旦您已经解压了LMDB源代码，即可开始构建和安装LMDB。以下是构建和安装LMDB的步骤：

1.使用以下命令切换至LMDB源代码目录：

“`

cd openldap-2.4.48/

“`

2.使用以下命令为LMDB源代码生成makefile：

“`

./configure

“`

3.使用以下命令开始构建LMDB：

“`

make

“`

4.使用以下命令将LMDB安装到系统中：

“`

sudo make install

“`

步骤5：测试LMDB安装

一旦您已经安装了LMDB，您可以通过运行以下命令来测试LMDB是否已正确安装：

“`

make test

“`

步骤6：配置LMDB

配置LMDB是使用LMDB的重要部分。在LMDB中，您可以使用多个数据库，每个数据库可以有多个键和值。以下是配置LMDB的步骤：

1.创建一个新目录，该目录将用于存储LMDB数据库文件：

“`

mkdir /var/lib/lmdb

“`

2.使用以下命令为该目录设置正确的权限：

“`

sudo chown -R yourusername:yourusername /var/lib/lmdb

“`

3.使用以下命令创建一个新的LMDB数据库：

“`

lmdb-replicate -m create /var/lib/lmdb/mydatabase

“`

4.使用以下命令添加一个新键/值对到您的数据库中：

“`

lmdb-replicate -m put /var/lib/lmdb/mydatabase mykey myvalue

“`

5.使用以下命令检索一个键/值对：

“`

lmdb-replicate -m get /var/lib/lmdb/mydatabase mykey

“`

6.使用以下命令删除一个键/值对：

“`

lmdb-replicate -m delete /var/lib/lmdb/mydatabase mykey

“`

步骤7：应用LMDB到您的应用程序

一旦您已经安装并成功配置了LMDB，即可将其应用到您的应用程序中。为此，您需要链接到LMDB库并使用LMDB API读取和写入数据。以下是一个简单的使用LMDB的C++应用程序示例：

“`

#include

int mn()

{

// Open the LMDB environment

MDB_env* env;

mdb_env_create(&env);

mdb_env_open(env, “/var/lib/lmdb”, 0, 0664);

// Open the database

MDB_dbi dbi;

mdb_txn_begin(env, NULL, 0, &txn);

mdb_dbi_open(txn, “mydatabase”, 0, &dbi);

// Write a value

MDB_val key = { sizeof(“mykey”), “mykey” };

MDB_val value = { sizeof(“myvalue”), “myvalue” };

mdb_put(txn, dbi, &key, &value, 0);

// Read a value

MDB_val valueRead;

mdb_get(txn, dbi, &key, &valueRead);

// Print the value

std::cout

// Cleanup

mdb_dbi_close(env, dbi);

mdb_txn_commit(txn);

mdb_env_close(env);

return 0;

}

“`

相关问题拓展阅读：

• ubuntu 哪个版本再装caffe

ubuntu 哪个版本再装caffe

配置

操作系统：14.04 Ubuntu Kylin 64位

cuda版本：7.5

GPU：k20c

一、cuda 安装

我们采用的是.ded包安装方式，网上还有利猛尺用一种手动安装虚销.run文件的方式，但是由于楼主之一次采用该种方式安装导致各种驱动的问题，系统重新安装了N次，所以这次换了个安装方法。

1.在nvidia官网上下载.ded安装包（当然根据自己的系统选择版本）

2. install repository meta-data

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntulocal_7.5-18_amd64.deb

3. Update the Apt repository cache

sudo apt-get update

4. Install CUDA

sudo apt-get install cuda

二、环境变量设置

1.设置PATH

在/etc/profile中添加环境变量，在文件最后添加

PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH

export PATH

保存后如下命令，使得立即生效

source /etc/profile

2.添加lib库

在/etc/ld.so.conf.d/加入文件cuda.conf

/usr/local/cuda-7.5/lib64

输入命令sudo ldconfig使得立即生效

执行如下命令,确定驱动成功安装

cat /pror/driver/nvidia/version

NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 352.63 Sat Nov 7 21:25:42 PST 2023

GCC version: gcc version 4.8.4 (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04)

拷贝样例程序到dir，样例程序在/usr/local/cuda/samples中是有一份的，只是copy一份出来编译

cuda-install-samples-7.5.sh

3.安装Opencv

这个尽量不要手动安装，Github上有人已经写好了完整的安装脚本：

chmod +x *.sh

sudo./opencv2_4_9.sh

4.安装依赖库

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

5.安装Python

sudo apt-get install python-dev python-pip

然后执行如下命令安装编译caffe python wrapper 所需要的额外包

for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done

建议安装Anaconda包，这个包能独立于系统自带的python库，并且提供大部分Caffe需要的科学运算Python库。

并且在~/.bashrc中添加library path

# add library path

LD_LIBRARY_PATH=your_anaconda_path/lib:$LD_LIBRARY_PATH

export LD_LIBRARY_PATH

6.安装cuDNN（枝誉高可选）

CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe，ConvNet, Torch7等。下载

基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里， 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以。这里把他们加到CUDA的文件夹下

tar-xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgzcd cudnn-6.5-linux-R1

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ （该命令是在解压后的文件夹中运行终端）

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

执行后发现还是找不到库， 报错

error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory

而lib文件夹是在系统路径里的，用ls -al发现是文件权限的问题，因此用下述命令先删除软连接

cd /usr/local/cuda/lib64/

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5

修改文件权限，并创建新的软连接

sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18

sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18libcudnn.so.6.5

sudo ln -s libcudnn.so.6.5libcudnn.so

7.安装OpenBLAS

下载编译openBLAS

默认安装目录 /opt/OpenBLAS

在~/.bashrc 中添加路径

LD_LIBRARY_PATH=/opt/OpenBLAS/lib:$LD_LIBRARY_PATH

export LD_LIBRARY_PATH

也可以在/etc/ld.so.conf中添加文件

把路径/opt/OpenBLAS/lib添加到文件中,运行sudo ld config

8.修改Makefile.conf(根据官网和Makefile.conf.example中注释修改)

Make all -j12

Make test

Make runtest

编译Matlab wrapper

makematcaffe

编译Python wrapper

makepycaffe

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