Oracle RAC 11.2.0.4 安装配置指南

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"Oracle Real Application Clusters (RAC) 是Oracle数据库的一个重要特性，允许多台服务器共享同一数据库实例，提供高可用性和可扩展性。Oracle RAC Administration and Deployment Guide 11.2.0.4 是一份官方文档，详细介绍了在11g Release 2环境下如何安装、配置和迁移RAC服务。这份文档由多个贡献者共同编写，旨在帮助IT专业人员实现RAC环境的有效管理和部署。" 在Oracle RAC中，主要涉及以下关键知识点： 1. **集群概念**：RAC是一种集群数据库技术，通过将数据库分布在多个节点上，实现数据的并行处理和故障转移。每个节点都是一个独立的服务器，它们共享同一物理存储，确保即使单个节点失败，系统也能继续运行。 2. **Grid Infrastructure**：Oracle Grid Infrastructure是支持RAC的基础架构，包括Clusterware（集群软件）和Automatic Storage Management (ASM)。Clusterware负责监控和管理集群的健康状态，而ASM则提供了自动化的磁盘管理和数据存储。 3. **安装RAC**：安装RAC涉及到多个步骤，包括准备硬件和网络环境，安装Grid Infrastructure，然后安装数据库软件。过程中需特别注意网络配置，如Interconnect和Public Network的设置。 4. **配置RAC**：配置RAC包括创建数据库实例、启动和停止服务、设置资源调度策略等。Oracle Clusterware允许通过CRS（Cluster Resource Scheduler）来管理数据库服务，确保高可用性。 5. **数据安全性**：RAC提供了一种称为“快速故障恢复”（Fast Recovery Area, FRA）的机制，用于备份和恢复数据文件。同时，通过ASM的镜像功能，可以实现数据的冗余和保护。 6. **性能优化**：RAC允许并行执行SQL查询，提高处理速度。但这也需要进行性能调优，包括调整并行度、优化网络带宽和Interconnect性能。 7. **故障检测与恢复**：Oracle Clusterware能实时监控节点状态，一旦检测到故障，会自动将服务切换到其他健康节点，确保业务连续性。 8. **迁移与升级**：RAC环境的迁移或升级通常涉及数据的迁移、软件版本的更新以及集群配置的调整。这需要详细规划，以确保过程中的数据完整性和服务中断最小化。 9. **高可用性设计**：包括使用 Voting Disks 和 OCR（Oracle Cluster Registry）来维护集群配置信息，以及通过GNS（Global Name Service）实现数据库服务的全局命名。 10. **管理工具**：如CRSCTL、OCRDB、CLUVFY等，这些工具用于监控、诊断和管理RAC环境，确保其稳定运行。 Oracle RAC Administration and Deployment Guide 11.2.0.4 提供了全面的指导，涵盖了从基础架构到高级特性的各个方面，是理解和操作RAC环境的重要参考资料。

OracleRealApplicationClustersAdministrationAndDeploymentGuide.pdf 英文原版

2019-08-22 上传
Oracle Real Application Clusters Administration And Deployment Guide

Oracle11.2.0.4资源地址

163 浏览量
3. **高可用性**：引入了多种技术来提升系统的可用性，包括Data Guard、RAC (Real Application Clusters)等特性，可以实现故障切换、灾难恢复等功能，保障业务连续性。 4. **简化管理**：提供了丰富的管理工具，如...

解释下面代码的意思from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc_X = StandardScaler() data_means_stander = sc_X.fit_transform(data_means.iloc[:,[1,2,3]]) from sklearn.cluster import KMeans k = 5 kmeans_model = KMeans(n_clusters = k,n_jobs=4,random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(data_means_stander) data_means['count']=data_means['income_risk']+data_means['economic_risk']+data_means.loc[:,'history_credit_risk'] sort_values=data_means.sort_values("count",inplace=False) kmeans_model.cluster_centers_ data_means['lable']=kmeans_model.labels_ r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() data_means.to_csv("mean.csv",index=False,sep=',', encoding="utf_8_sig")

2023-05-31 上传
这段代码主要是对数据进行标准化和聚类分析。首先，导入了标准化工具StandardScaler，对数据集中的收入风险、经济风险和历史信用风险三个字段进行标准化处理。然后，导入了聚类分析工具KMeans，设置聚类数为5，使用...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from scipy.spatial.distance import cdist import matplotlib.pyplot as plt from pandas import DataFrame from sklearn.decomposition import PCA plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 pd.set_option('display.max_rows', None)#显示全部行 pd.set_option('display.max_columns', None)#显示全部列 np.set_printoptions(threshold=np.inf) pd.set_option('display.max_columns', 9000) pd.set_option('display.width', 9000) pd.set_option('display.max_colwidth', 9000) df = pd.read_csv(r'附件1.csv',encoding='gbk') X = np.array(df.iloc[:, 1:]) X=X[0:,1:] k=93 kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(X) # 模型训练 #查看聚类结果 kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_ # 聚类中心 print('各类聚类中心为：\n', kmeans_cc) kmeans_labels = kmeans_model.labels_ # 样本的类别标签 print('各样本的类别标签为：\n', kmeans_labels) r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() # 统计不同类别样本的数目 print('最终每个类别的数目为：\n', r1) # 输出聚类分群的结果 # cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_, # columns=[ str(x) for x in range(1,94)]) # 将聚类中心放在数据框中 # cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_). \ # drop_duplicates().iloc[:, 0] # 将样本类别作为数据框索引 # print(cluster_center)代码解释

2023-06-13 上传
kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(X) ``` 4. 输出聚类结果 ```python kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_ print('各类聚类中心为：\n', kmeans_cc...

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 定义参数空间 param_grid = { 'n_clusters': [2, 3, 4, 5, 6], 'affinity': ['euclidean', 'manhattan', 'cosine'], 'linkage': ['ward', 'complete', 'average'] } scoring = ['adjusted_rand_score', 'adjusted_mutual_info_score', 'homogeneity_score'] # 构建模型 model = AgglomerativeClustering() # 网格搜索 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=10,scoring=scoring) grid_search.fit(X) # 输出最优参数组合 print(grid_search.best_params_) # 训练模型 best_model = AgglomerativeClustering(n_clusters=grid_search.best_params_['n_clusters'], affinity=grid_search.best_params_['affinity'], linkage=grid_search.best_params_['linkage']) best_model.fit(X) # 预测并计算MSE y_pred = best_model.fit_predict(X) mse = mean_squared_error(y_pred, iris.target) print("MSE: ", mse)这段代码为什么报错？请解释原因，并给出正确的可运行的代码

2023-05-25 上传
n_clusters=grid_search.best_params_['n_clusters'], affinity=grid_search.best_params_['affinity'], linkage=grid_search.best_params_['linkage'] ) best_model.fit(X) # 预测并计算MSE y_pred = best_...

oracle11204+rac+asm+centos7

2024-01-11 上传
RAC（Real Application Clusters）是Oracle数据库的一种架构，可以在多台服务器之间共享数据，提高系统的可靠性和性能。ASM（Automatic Storage Management）是Oracle提供的一种存储管理工具，可以简化数据库存储...

from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=5,n_jobs=-1,random_state=1234) # 模型训练 kmeans_fit = kmeans.fit(data_scale) # 聚类中心 kmeans_cluster = kmeans_fit.cluster_centers_ print('聚类中心为\n',kmeans_fit.cluster_centers_) # 聚类后样本的类别标签 kmeans_label = kmeans_fit.labels_ print('聚类后样本标签为\n',kmeans_fit.labels_) # 聚类后各个类别数目 r1 = pd.Series(kmeans_label).value_counts() print('聚类后各个类别数目\n',r1) # 输出聚类分群结果 cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_cluster,columns=['ZL','ZR','ZF','ZM','ZC']) cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_label).drop_duplicates().iloc[:,0] cluster = pd.concat([r1,cluster_center],axis=1) # 修改第一列列名 list_column = list(cluster.columns) list_column[0] = '类别数目' cluster.columns = list_column 将上述代码转换为matlab语言

2023-05-25 上传
kmeans = KMeans('n_clusters',5,'n_jobs',-1,'random_state',1234); % 训练模型 kmeans_fit = kmeans.fit(data_scale); % 获取聚类中心 kmeans_cluster = kmeans_fit.cluster_centers_; disp('聚类中心为：'); ...

在python中如何用循环达成df_A_0 = X[kms.labels_ == 0] df_A_1 = X[kms.labels_ == 1] df_A_2 = X[kms.labels_ == 2] df_A_3 = X[kms.labels_ == 3] df_A_4 = X[kms.labels_ == 4] m = np.shape(df_A_0)[1] df_A_0.insert(df_A_0.shape[1], 'label', 0) # 打标签 df_A_1.insert(df_A_1.shape[1], 'label', 1) df_A_2.insert(df_A_2.shape[1], 'label', 2) df_A_3.insert(df_A_3.shape[1], 'label', 3) df_A_4.insert(df_A_4.shape[1], 'label', 4)

2023-06-12 上传
for i in range(kms.n_clusters): df_A_i = X[kms.labels_ == i] m = np.shape(df_A_i)[1] df_A_i.insert(m, 'label', i) ``` 在这个循环中，我们使用 `range(kms.n_clusters)` 来遍历所有的标签。对于每个标签...

You have access to multiple clusters from your main terminal through kubectl contexts. Write all those context names into /opt/course/1/contexts. Next write a command to display the current context into /opt/course/1/context_default_kubectl.sh, the command should use kubectl. Finally write a second command doing the same thing into /opt/course/1/context_default_no_kubectl.sh, but without the use of kubectl.如何操作

2023-06-03 上传
1. Open your terminal and run the following command to list all the available contexts: ``` kubectl config get-contexts --output=name > /opt/course/1/contexts ``` This command will write all the...

cluster_labels = pd.DataFrame(cluster_labels_k, columns=['clusters']) df1 = pd.concat((df, cluster_labels), axis=1) clusters_percent = df1.groupby('clusters')['排名'].count().reset_index() clusters_percent['percent'] = clusters_percent.排名.map(lambda x:x/clusters_percent.排名.sum()) clusters_percent.columns = ['cluster','count','percent'] clusters_percent

2023-06-08 上传
最后，将'排名'改为'count'，'clusters'改为'cluster'，并将新的DataFrame对象命名为clusters_percent。 该代码的目的是为了进一步分析聚类结果，计算每个聚类中数据点所占的比例，以便更好地理解聚类结果。
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