非常详细完整的weblogic12集群安装步骤，及安装补丁。还有简单的优化及如何添加计算机在控制台就可以启动weblogic。如果不能弹图形界面安装的朋友可以参考静默安装。https://download.csdn.net/download/ztaizjhmm/10574416 【正文】 本报告详细介绍了在Linux环境下安装WebLogic Server 12C集群的步骤，以及相关的补丁安装和系统优化。WebLogic Server是Oracle公司的一款企业级应用服务器，广泛用于构建、部署和管理企业级Java应用程序。以下是安装过程的关键环节。 ### 第一部分：软硬件现状与环境准备 在开始WebLogic Server 12C集群安装前，首先要确保软硬件环境满足最低要求。这包括但不限于： 1. **操作系统**：通常推荐使用Oracle Linux或Red Hat Enterprise Linux，确保操作系统版本与WebLogic Server兼容。 2. **硬件配置**：根据应用规模，需要充足的内存、CPU和磁盘空间。 3. **网络配置**：所有节点需要在同一网络环境中，并能相互访问。 **环境准备工作**包括： 1. **操作系统检查**：确保系统更新到最新安全补丁，关闭不必要的防火墙和服务，配置合适的时区和主机名解析。 2. **系统设置**：调整内核参数，如增加最大文件描述符数量、打开端口限制等，以适应WebLogic的需求。 3. **安装计划**：规划好节点分配、域名结构和数据存储位置，为后续的集群部署打下基础。 ### 第二部分：WebLogic Server 12.2.1.3.0安装 1. **下载安装包**：从Oracle官网获取WebLogic Server 12.2.1.3.0的安装文件。 2. **解压安装**：将下载的压缩包解压至指定目录，运行安装脚本。 3. **图形化安装**：通过`./runInstaller`启动图形化安装界面，按照提示进行选择，包括产品组件、安装路径、JDK版本等。 4. **静默安装**：若无法弹出图形界面，可参考静默安装，通过提供响应文件自动化安装过程。 ### 第三部分：WebLogic创建域 1. **启动Domain Wizard**：安装完成后，使用`./wlserver/server/bin/config.sh`启动Domain Wizard。 2. **选择域类型**：根据需求选择标准域或生产域模板，创建集群环境。 3. **配置集群**：在创建域的过程中，定义集群名称、节点和服务器实例，配置集群间的通信和负载均衡策略。 4. **设置安全**：配置用户、角色和权限，为WebLogic Server创建管理员账户。 5. **保存并启动**：完成配置后，保存域并启动管理服务器，确保其能够正常运行。 ### 第四部分：补丁安装 1. **下载补丁**：从Oracle Support或My Oracle Support下载适用的补丁集。 2. **应用补丁**：使用`patching utility`（如`opatch`）按照官方指南进行补丁安装，注意补丁的安装顺序。 3. **验证补丁**：安装后，通过`opatch lsinventory`检查补丁是否已成功应用。 ### 第五部分：系统优化 1. **JVM调优**：调整JVM的堆大小、垃圾收集策略等，以适应应用性能需求。 2. **WebLogic配置优化**：例如，调整线程池大小、会话超时、日志级别等。 3. **监控与管理**：启用WebLogic Server的监控功能，定期检查系统性能，以便及时发现和解决问题。 在安装和配置过程中，确保遵循最佳实践和安全规范，同时定期备份配置和数据，以防止意外情况造成的数据丢失。此外，持续关注Oracle的更新和安全公告，确保WebLogic Server始终处于最新且安全的状态。

随着大数据时代的到来，数据治理和元数据管理成为了企业关注的焦点。数据血缘分析是指对数据来源、加工过程及其与其他数据关系的追踪和管理。一个清晰的数据血缘关系对于保障数据质量、进行数据资产管理以及支持决策分析都至关重要。在这一背景下，开源工具的引入为企业提供了一种经济且灵活的数据血缘分析解决方案。 本开源工具的核心在于利用Druid-SQL解析器，实现对数据血缘关系的自动化提取。Druid-SQL解析器作为一种解析技术，能够将SQL语句转化为可分析的数据结构，从中提取出数据的来源和去向，从而构建数据血缘的层次结构。这样的技术在数据血缘分析中至关重要，因为它能够帮助我们理解数据在不同系统、数据库或数据仓库中是如何流动和变化的。 在多层级数据血缘关系的提取上，本工具支持对字段、表格、Schema以及整个集群平台的数据进行全链路追踪。这意味着从数据的初始输入到最终输出，每一个中间环节的数据变化都能够被追踪到。这种全面的追踪能力对于数据治理尤为重要，它能够帮助数据管理者发现数据质量问题的根源，及时修复数据错误，保证数据的准确性和一致性。 此外，本工具还提供了可视化分析功能，这对于理解复杂的血缘关系尤为关键。通过直观的图表和视图，用户可以更直观地理解数据之间的关联和影响，从而在进行数据质量核查时做出更明智的决策。可视化不仅仅是让数据血缘关系“看起来更清楚”，它还能够揭示出数据之间的潜在联系，这对于大数据资产的管理和利用至关重要。 支持字段表Schema集群平台全链路血缘追溯与影响分析的特性，使得本工具成为了大数据治理中的重要组成部分。它不仅能够帮助企业更好地管理和控制数据资产，还能够在数据资产的利用过程中提供价值。通过本工具，企业能够确保数据的合规性、隐私保护，并在不断变化的法规和政策环境中保持敏捷性。 在元数据管理方面，本开源工具为数据的定义、分类、存储和安全提供了全面的管理功能。元数据是关于数据的数据，良好的元数据管理能够极大地提升数据的可访问性、可解释性和可用性。这不仅有助于提高数据治理的效果，还能够提升数据团队的工作效率。 数据质量核查是数据管理的重要环节，它确保了企业所依赖的数据是准确和可靠的。通过本工具，数据管理者能够识别数据中的异常值、不一致性或缺失值，并采取相应的措施。这种核查过程对于避免因数据错误导致的商业决策失误至关重要。 本工具的开源性质意味着它能够被免费使用，并且允许用户根据自己的需要进行定制和扩展。开源社区的支持也能够加速工具的改进和新功能的开发，这对于保持工具的领先地位和适应不断变化的技术环境都是至关重要的。 本开源工具在大数据治理、元数据管理、数据质量核查以及数据资产的管理中都扮演了关键角色。它不仅提供了一种强大而灵活的方式来追踪和分析数据血缘关系，还为数据管理的各个方面提供了综合性的解决方案。通过这样的工具，企业能够更有效地利用其数据资产，从而在竞争激烈的市场中保持竞争优势。

"交换机堆叠与集群技术" 交换机堆叠与集群技术是实现高可靠性、易管理、资源利用率高、易于扩展的交换网络的解决方案。交换机堆叠技术将多台支持堆叠特性的交换机通过堆叠线缆连接在一起，从逻辑上虚拟成一台交换设备，作为一个整体参与数据转发。集群技术将两台支持集群特性的交换机设备组合在一起，从逻辑上虚拟成一台交换设备。 交换机堆叠与集群技术的优势包括： 1. 提高资源利用率，获得更高的转发性能、链路带宽。使用堆叠、集群可以使设备、链路利用率提高，降低网络规划的复杂度，方便对于网络的管理。 2. 降低网络规划复杂度，方便对于网络的管理。使用堆叠、集群可以降低网络规划复杂度、设备配置复杂度，只需管理虚拟化之后的逻辑设备。 3. 降低故障导致的业务中断时间。使用堆叠、集群可以大大降低故障导致的业务中断时间，单台设备故障、链路故障不影响业务转发，流量将会被链路聚合负载分担到其他链路。 交换机堆叠技术的架构包括： * 堆叠线缆：连接多台支持堆叠特性的交换机，形成一个逻辑上的交换设备。 * 逻辑交换机：堆叠系统中所有的单台交换机都称为成员交换机，按照功能不同，可以分为三种角色：主交换机、备交换机、普通交换机。 交换机集群技术的架构包括： * 集群链路：连接两台支持集群特性的交换机设备，形成一个逻辑上的交换设备。 * 逻辑交换机：集群系统中所有的单台交换机都称为成员交换机，按照功能不同，可以分为两种角色：主交换机、备交换机。 交换机堆叠与集群技术的配置包括： * 基本配置：包括堆叠技术的基本概念、堆叠技术的原理、堆叠技术的配置、集群技术的基本概念、集群技术的原理、集群技术的配置。 * 高级配置：包括堆叠技术的高级配置、集群技术的高级配置。 交换机堆叠与集群技术的应用包括： *园区网高可靠性技术：使用堆叠、集群技术结合链路聚合技术可以简单构建高可靠、无环的园区网络。 *数据中心网络：使用堆叠、集群技术可以大大降低故障导致的业务中断时间，提高网络的可靠性和可扩展性。 交换机堆叠与集群技术是实现高可靠性、易管理、资源利用率高、易于扩展的交换网络的解决方案，可以降低网络规划复杂度，方便对于网络的管理，降低故障导致的业务中断时间，提高网络的可靠性和可扩展性。

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内容概要：本文档是关于Kubernetes CKA认证考试的题库资料，详细介绍了考试说明、流程、题库说明、备考建议及更新日志。文档包含17道典型考题及其解析，涵盖权限控制、节点管理、集群升级、网络策略配置、Service和Ingress创建、资源扩容、Pod调度、日志监控等多个方面。每道题目均提供详细的执行步骤和官方文档链接，帮助考生理解并掌握Kubernetes的核心操作技能。此外，文档还提供了考试环境准备、模拟系统配置、实操练习等备考指导。 适合人群：具备一定Kubernetes基础知识，计划考取CKA认证的技术人员，尤其是DevOps工程师、云平台管理员等。 使用场景及目标：①帮助考生熟悉CKA考试流程，包括考前准备、身份验证、考试期间的注意事项等；②通过实际操作练习掌握Kubernetes集群管理和维护的核心技能；③提高考生对Kubernetes命令行工具kubectl的熟练程度；④加深对Kubernetes架构的理解，如权限控制、网络策略、存储管理等。 其他说明：文档强调了题库的准确性及持续更新，建议考生提前熟悉考试环境，利用模拟系统进行多次练习。同时提醒考生关注考题参数的变化，避免死记硬背，注重理解和灵活运用。此外，文档还特别指出了一些实用的小技巧，如使用paste模式避免粘贴乱序问题，以及通过截图记录新题以便后续复习。

内容概要：本文详述了MongoDB的全面部署流程及其基本操作。首先介绍单一MongoDB服务器的环境搭建、配置及服务启动方法，随后讨论基于MongoDB构建复制集的细节——包括本地机器多节点模拟以及分布式的部署方式，最后重点阐述了一个完整MongoDB分片集群的搭建，具体展示了配置文件、命令行指令等关键环节。此外，本文也探讨了关于文档的操作，如查看、使用、删除数据库，管理文档、聚合框架的应用，并通过实例演示了图书馆管理系统的构建，即数据库结构规划以及实际编程接口的调用情况。 适合人群：有初步了解Linux操作系统和网络基础知识的技术从业者，希望深入了解MongoDB非关系型数据库特性，学习掌握高效部署高可用数据库集群的方法。 使用场景及目标：适用于希望构建弹性、容错性强的数据库系统的开发团队；希望通过真实项目案例巩固理论概念的学习者。同时提供完整的操作指南，帮助企业快速部署和维护MongoDB。 阅读建议：为了更好地理解和应用本篇文章提供的知识点，读者应在熟悉Linux命令行环境的基础上仔细研究各步骤的具体实施方法，并动手实操一遍，尤其是针对不同拓扑结构下的副本集和分布式集群部署，注意每一步骤可能遇到的问题及解决方案；另外，有关MongoDB内部特性的讲解部分，可以参考官方文档进一步深入探究其背后的原理和技术逻辑。

近期，首都机场T3航站楼的集群通信系统建设工程已正式竣工。作为国内旗舰型的机场航站楼，T3航站楼的任何一项信息化配备都是国内最为先进和最为稳定的。首都机场在集群通信系统建设方面，选择了捷思锐科技所提供的基于McWiLL的多媒体集群调度解决方案。这是一套整体性价比更加优异的集群通信方案，为机场提供了除了昂贵的TETRA系统之外的更佳选择。

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根据提供的文档信息，我们可以深入探讨HPC（High Performance Computing，高性能计算）集群系统架构和整体方案的关键知识点。本文将从高性能计算技术应用现状、普通用户视角下的高性能计算平台、系统管理员视角下的高性能计算系统以及HPC集群系统概况等方面进行详细阐述。 ### 一、高性能计算技术应用现状 高性能计算技术在科学研究、工业设计等多个领域发挥着重要作用。随着计算需求的不断增长，现有的高性能计算机已经难以完全满足应用的需求。例如，在中长期高精度天气预报、环境监测与灾害预报等领域，需要极高性能的计算机来进行精确模拟和预测。此外，新药物的研发、生物基因研究等也高度依赖于高性能计算技术。当前，世界顶级的超级计算机如“神威·太湖之光”已经达到PFLOPS级别，即每秒千万亿次的浮点运算能力，这一水平在全球范围内处于领先地位。 ### 二、普通用户视角下的高性能计算平台 对于普通用户而言，高性能计算平台提供了一种简单易用的方式来访问远端的计算资源。用户可以通过不同的方式使用这些资源，包括通过WEB界面提交作业、使用VNC进行图形化操作、或者直接通过命令行进行交互式作业提交。用户拥有自己的账号和密码，可以登录系统并申请一定的计算资源（如CPU时间、内存等）。同时，平台还提供了多种应用程序供用户选择，并且支持用户自行编译和安装所需的应用程序。 ### 三、系统管理员视角下的高性能计算系统 从系统管理员的角度来看，高性能计算系统主要包括以下几个方面： 1. **资源管理**：系统管理员负责管理计算集群的硬件资源，包括服务器、存储设备等，并确保资源的高效利用。 2. **作业调度**：通过作业调度系统来管理用户的作业请求，合理分配计算资源。 3. **安全策略**：制定安全策略，保护系统免受攻击，同时保障用户数据的安全。 4. **性能优化**：对系统进行调优，提高系统的整体性能。 ### 四、HPC集群系统概况 高性能计算集群通常由多个计算节点组成，每个节点都配备了强大的处理器和大量的内存。根据规模的不同，集群可以分为小规模、中等规模和大规模三种类型。小规模集群可能只有几十个节点，主要用于教学或小型项目；而中等规模集群则可能包含数百甚至数千个节点，适用于大型科学计算和工程模拟。 ### 五、高性能计算新技术展望 未来，高性能计算技术将继续朝着更高的性能和更低的能耗发展。新型计算架构、量子计算、深度学习等技术将成为推动高性能计算进步的重要力量。同时，随着云计算和边缘计算的发展，高性能计算也将更加灵活和便捷地服务于更多的应用场景。 通过以上分析，我们可以看到高性能计算技术在各个领域的广泛应用以及其背后复杂的技术支撑。无论是从用户还是系统管理员的角度来看，高性能计算平台都在不断发展和完善，以满足日益增长的计算需求。