Windows Server 2008 R2与SQL 2008集群配置指南

Window_2008_+_sql_2008.doc
5星 · 超过95%的资源 需积分: 9 16 下载量 130 浏览量 更新于2024-07-28 2 收藏 9.5MB DOC 举报
"Window_2008_+_sql_2008.doc 集群" 本文档详细阐述了在Windows Server 2008 R2环境下如何部署和配置域控制器、集群服务以及SQL Server 2008的集群设置。整个过程包括了虚拟机系统安装、域控制器配置、服务器集群的建立以及SQL Server 2008的高可用性配置。 一、部署Windows Server 2008 R2系统域控制器 1、虚拟机系统安装：使用64位Windows Server 2008 R2操作系统进行虚拟机的安装，这通常是在VMware或Hyper-V等虚拟化平台上进行。 2、域控制器配置：安装AD（活动目录）角色，创建新的森林和域结构，设置DNS服务，并将服务器提升为域控制器，以便管理网络中的用户、计算机和其他安全对象。 3、帐号管理：创建和管理用户和组账户，设定权限和访问控制，确保网络安全和合规性。 二、部署Windows Server 2008 R2 Cluster 1、服务器网络配置：设置服务器的网络接口，包括IP地址、子网掩码和默认网关，确保服务器间的通信。 2、服务器加入域环境：将服务器加入到已经配置好的域中，以利用域的集中式管理和安全特性。 3、服务器登录角色转换：在域环境中，服务器可能需要根据需求改变其角色，如从成员服务器变为域控制器或集群服务器。 4、添加群集服务：安装并配置Windows Server Failover Clustering，提供高可用性和故障转移能力。 5、磁盘阵列挂载：通过RAID技术创建磁盘阵列，提供冗余和性能提升。 6、群集建立：包括验证配置、添加节点、设置仲裁、启动共享磁盘卷以及修改网络配置等步骤，以确保集群的稳定运行。 三、部署Windows Server 2008 R2 Cluster MSDTC资源 MSDTC（Microsoft Distributed Transaction Coordinator）是分布式事务处理的关键组件，将其作为集群资源可以保证跨服务器的事务一致性。在Windows Server 2008 R2中，MSDTC不再在单个节点上运行，而是作为一个独立的应用服务在集群中部署，占用一个单独的IP地址和逻辑硬盘。 四、部署Windows SQL Server 2008 Cluster 1、集成SQL Server 2008 SP1的操作方法：先安装SQL Server 2008 Service Pack 1以获取最新更新和补丁，提高系统的稳定性和安全性。 2、安装SQL Server 2008 Cluster： - 安装节点1：在第一台服务器上配置SQL Server 2008的群集实例，包括共享的存储、网络设置和群集服务。 - 安装节点2：在第二台服务器上完成剩余的群集配置，确保所有组件都已复制并同步，形成完整的故障转移集群。 整个过程旨在创建一个高可用性的数据库环境，当主服务器出现故障时，服务可以无缝地切换到备用服务器，确保业务连续性。此外，文中还提及了硬件配置，如IBM x3650 M3服务器，以及存储解决方案，如EMC CX4-120和PowerPath软件，这些都对构建高效、可靠的数据库集群至关重要。

tomcat6.0_+_myeclipse8.5_+_jdk_1.6完整配置环境与数据库连接(很详细).doc

2018-04-28 上传
- 在 MyEclipse 中选择 “Window” -> “Preferences” -> “Servers” -> “Runtime Environments”，然后点击 “Add” 按钮来添加 Tomcat 服务器。 3. **创建并部署项目**: - 使用 MyEclipse 创建一个新的 ...

MyEclipse连接sqlserver2008具体流程(附截图).zip_jdbc_myeclipse_sqlserver

2022-09-23 上传
7. **截图辅助**：提供的文档" MyEclipse连接sqlserver2008具体流程(附截图).doc "中，应包含每个步骤的截图，有助于直观理解操作流程，避免文字描述可能带来的理解困难。 总的来说，使用MyEclipse连接SQL Server ...

class TimeWindowSequence(Sequence): def __init__(self, x, y, batch_size, window_size): self.x = x self.y = y self.batch_size = batch_size self.window_size = window_size self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size)) def __len__(self): return int(np.ceil(self.x.shape[0] / self.batch_size)) def __getitem__(self, idx): batch_x = np.zeros((self.batch_size, self.window_size, self.x.shape[1])) batch_y = np.zeros((self.batch_size, self.y.shape[1])) for i in range(self.batch_size): j = idx * self.batch_size + i if j >= self.window_count: break window_x = self.x[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] window_y = self.y[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] batch_x[i, :window_x.shape[0], :] = window_x batch_y[i, :] = window_y[-1, :] return batch_x, batch_y出现

2023-06-11 上传
window_x = self.x[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] window_y = self.y[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] batch_x[i, :window_x.shape[0], :] = window_x batch_y[i, :] = window_...

void calculate_coefficients(int window_size, int poly_order, double* coeffs) { int i, j; for (i = 0; i < window_size; i++) { coeffs[i] = 0; for (j = 0; j <= poly_order; j++) { coeffs[i] += pow(i - window_size/2, j); } coeffs[i] /= pow(window_size, poly_order); } }

2023-07-12 上传
它采用窗口大小（window_size）、多项式阶数（poly_order）和一个用于存储系数的数组（coeffs）作为输入参数。下面是函数的详细解释： ```c void calculate_coefficients(int window_size, int poly_order, double*...

怎么将text组件换成text文件 def show_diary(self): # 创建新窗口 self.show_window = tk.Toplevel(self.master) self.show_window.title("记事本内容") # 设置子窗口大小为300x300，并让窗口居中显示 window_width = 300 window_height = 300 screen_width = self.show_window.winfo_screenwidth() screen_height = self.show_window.winfo_screenheight() x_coordinate = int((screen_width - window_width) / 2) y_coordinate = int((screen_height - window_height) / 2) self.show_window.geometry(f"{window_width}x{window_height}+{x_coordinate}+{y_coordinate}") # 创建 Text 组件 text_widget = tk.Text(self.show_window) text_widget.pack(fill='both', expand=True) # 添加日记内容到 Text 组件中 for i, entry in enumerate(diary): entry_with_number = f"{i + 1}. {entry}" text_widget.insert(tk.END, entry_with_number + '\n\n')

2023-06-08 上传
self.show_window.geometry(f"{window_width}x{window_height}+{x_coordinate}+{y_coordinate}") # 创建 Text 组件 text_widget = tk.Text(self.show_window) text_widget.pack(fill='both', expand=True) ...

改成5之后以上代码出现错误smoothed_data[i - window_size // 2, j] = np.sum(fill_value[i - window_size // 2:i + window_size // 2 + 1] * weights) / np.sum(weights) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5,) (6,)

2023-07-12 上传
weights = np.abs(np.arange(-window_size // 2, window_size // 2 + 1) / window_size) ``` 改为： ```python weights = np.abs(np.arange(-window_size // 2, window_size // 2 + 1) / (window_size - 1)) ``` ...

driver.switch_to.窗口（driver.window_handles[-1]）和driver.switch_to.窗口（driver.window_handles[1]）的区别

2023-06-12 上传
`driver.switch_to.window(driver.window_handles[-1])` 和 `driver.switch_to.window(driver.window_handles[1])` 的区别在于切换的窗口不同。 `driver.switch_to.window(driver.window_handles[-1])` 表示切换到...

self.observation_space = spaces.Box(low=0.0, high=1.0, shape=(self.cluster_feature_dim + self.candidate_task_window_size * self.task_feature_dim,), dtype=np.float32)这段代码什么意思

2023-05-19 上传
这个空间的形状是 `(self.cluster_feature_dim + self.candidate_task_window_size * self.task_feature_dim,)`，也就是由 `self.cluster_feature_dim` 个聚类特征和 `self.candidate_task_window_size * self.task_...

def rts_smooth(data, window_size): data = np.array(data) m, n = data.shape smoothed_data = np.copy(data) # 创建一个与原数组相同的副本，用于存储平滑后的数据 # 遍历每一列 for j in range(n): # 使用原数据填充每一列首尾的窗口大小一半的位置 fill_value = np.concatenate((data[0, j] * np.ones(window_size // 2), data[:, j], data[-1, j] * np.ones(window_size // 2))) # 遍历每一行 for i in range(window_size // 2, m + window_size // 2): # 取窗口内的数据进行RTS平滑处理 weights = np.abs(np.arange(-window_size // 2, window_size // 2 + 1) / window_size) smoothed_data[i - window_size // 2, j] = np.sum(fill_value[i - window_size // 2:i + window_size // 2 + 1] * weights) / np.sum(weights) return smoothed_data以上代码运行出现smoothed_data[i - window_size // 2, j] = np.sum(fill_value[i - window_size // 2:i + window_size // 2 + 1] * weights) / np.sum(weights) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (4,)

2023-07-12 上传
这个错误是由于窗口大小 `window_size` 的值不正确导致的。 根据代码，窗口大小 `window_size` 应该是一个奇数，因为代码中使用了 `window_size // 2` 来确定填充值和平滑数据的位置。但是，根据错误信息，窗口大小...

class Lnput_lnitialization(): def __init__(self, top, Number_of_rows): self.top = top int(data_demo.window_width // 3.9875) int(data_demo.window_height // 1.138) self.frame = tk.Frame(self.top, bg='Black', highlightthickness=2, highlightbackground='Black') self.frame.place(relx=0.739, rely=0.083, width=int(data_demo.window_width // 3.87), height=int(data_demo.window_height // 1.15)) self.canvas = tk.Canvas(self.frame) self.canvas.place(relx=0, rely=0, width=int(data_demo.window_width // 3.9875), height=int(data_demo.window_height // 1.15)) scrollbar = tk.Scrollbar(self.frame, command=self.canvas.yview) scrollbar.pack(side="right", fill="y") self.canvas.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) self.button_frame = tk.Frame(self.canvas, bg='Yellow') self.button_frame.pack_propagate(False) # 禁止自动调整大小 self.button_frame.pack(fill=BOTH, expand=True) # 使其自适应大小 self.canvas.create_window((0, 0), window=self.button_frame, anchor="nw") self.button_frame.columnconfigure(0, weight=1) self.button_frame.columnconfigure(1, weight=1) self.button_frame.columnconfigure(2, weight=1) self.button_frame.columnconfigure(3, weight=1) self.button_frame.columnconfigure(4, weight=1) self.button_frame.columnconfigure(5, weight=1) self.Content(Number_of_rows)为什么用不了滚轮了

2023-06-09 上传
self.frame.place(relx=0.739, rely=0.083, width=int(data_demo.window_width // 3.87), height=int(data_demo.window_height // 1.15)) self.canvas = tk.Canvas(self.frame) self.canvas.place(relx=0, rely=0...
Anday
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