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Redhat 5.4 Oracle 10g RAC Openfiler+Multipath + RAW+ ASM 安装文档

在Redhat 平台上RAC 装过多次。 本来也没打算整理这篇文章。 但是在搭建这个环境的过程中有了一下新的体会。 而且RAC 架构也不一样。 搭建之后对RAC 也有更深的理解。        实验平台配置信息:              存储: openfiler              服务器: 2套虚拟机,内存900M,硬盘15GB              操作系统:

Oracle DB 12c 新特性

Oracle Database 12c 新增了许多新特性,它将更容易部署和管理于云数据库。 Oracle 12c 是一个可插拔的数据库环境,我们可以插入多个数据库到数据库的实例中。 所有的数据库将使用同样的后台进程和内存,将减管理多个数据库的压力。我整理了一些Oracle DB 12c的新特性,下面主要的15个性特性是为Oracle的开发者和自己的作为参考。1. 序列作为默认值

一步一步在Linux上安装Oracle 11gR2 RAC (1)

1 概述和说明1.1 概述    本文档用于记录在OEL 5.5 X86_64位系统上安装配置Oracle 11gR2(11.2.0.3.0) RAC的详细步骤。安装平台选择VMware公司的VMware ESXi Version 4.0的虚拟主机,通过在该虚拟机上配置两台OEL 5.5 X86_64位Linux系统的机器,然后在这两台Linux机器上配置Oracle 11gR2 RA

windows 下安装配置 mysql cluster -2

1、环境规划(我是在虚拟机环境下安装的)win03 192.168.2.57(管理节点,存储节点,sql节点)win03 192.168.2.56(存储节点,sql节点) 2、安装程序在两台机器上面同时进行第一步:下载安装软件地址:https://edelivery.oracle.com/EPD/Search/handle_go我的用的版本是MySQL Clus

Openfiler之一:Openfiler的安装 - 虚拟机

注:FreeNAS适合于家庭用户,Openfiler 适用于企业用户。Openfiler是一款非常好的存储管理操作系统,开源免费,通过web界面对存储磁盘的管理,支持现在流行的网络存储技术IP-SAN和NAS,支持iSCSI、NFS、SMB/CIFS及FTP等协议。Openfiler能把标准x86/64架构的系统变成一个强大的NAS、SAN存储和IP存储网关,为管理员提供一个强大的管理

通过VirtualBox实现CentOS上Oracle数据库11g第2版RAC安装

参考文档:《Oracle Database 11g Release 2 RAC OnLinux Using VirtualBox》如对Oracle RAC需要更多了解请参考:《Oracle RAC集群体系结构》本文描述在没有共享磁盘设备的情况下,同过使用虚拟机VirtualBox实现Centos上Oracle 11g R2数据库集群(RAC)安装。一、准备1、目标

Serverless架构的优缺点

Serverless架构或Serverless计算是软件架构风格向分布式系统发展结果,而当前建立一个系统的标准是面向服务架构(SOA)或者是SOA之微服务架构。在微服务架构中,应用/服务被开发出来然后部署,每个服务组相关一些函数,在Serverless架构中,函数是被开发并部署到独立的平台,这个平台会照顾执行这些函数响应一些事件,举例:当有HTTP请求访问时,也许有一个函数计算计算出一个响

通过VirtualBox实现CentOS上Oracle数据库11g第2版RAC安装

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kafka2.9.2的伪分布式集群安装和demo(java api)测试

已有 308 次阅读2014-8-5 14:15 |个人分类:网络技术| ubuntu, kafka, zookeeper, 大数据, LinkedIn---------------------------------------博文作者:迦壹博客地址:http://idoall.org/home.php?mod=space&uid=1&do=blog&id=547

Spark Streaming 的原理以及应用场景介绍

什么是Spark StreamingSpark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强这两个特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用 Spark的高度抽象原语如:map、re

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