目录推荐序前言第1章认识OracleRAC1.1RAC产生的背景1.2RAC体系结构1.2.1整体结构1.2.2物理层次结构1.2.3逻辑层次结构1.3RAC的特点1.3.1双机并行1.3.2高可用性1.3.3易伸缩性1.3.4低成本1.3.5高吞吐量1.4RAC存在的问题1.4.1稳定性1.4.2高功能1.5RAC软件1.5.1存储管理软件1.5.2集群管理软件1.5.3数据库管理软件1.6本章小结第2章搭建类似生产环境的RAC2.1搭建环境2.1.1RAC的物理结构2.1.硬件环境2.1.3软件环境2.2搭建存储服务器2.2.1安装Openfiler操作系统2.2.2Openfiler主界面2.2.3配置iSCSI磁盘2.3搭建数据库服务器2.3.1为服务器配置4个网卡2.3.2安装Linux操作系统2.3.3挂载iSCSI磁盘2.3.4配置udev固定iSCSI磁盘设备名称2.3.5配置服务器的图形化环境2.4RAC运行环境安装前检查2.4.1服务器检查2.4.2存储检查2.4.3网络检查2.5配置数据库服务器2.5.1安装软件包2.5.2修改系统参数2.5.3配置域名解析服务2.5.4配置hosts文件2.5.5创建组、用户和目录2.5.6设置环境变量2.5.7配置SSH用户等效性2.5.8配置时间同步服务2.5.9安装cvuqdisk包2.5.10CVU验证安装环境2.6创建ASM磁盘2.6.1安装ASMLib驱动2.6.2创建ASMLib磁盘2.7部署RAC2.7.1安装GridInfrastructure2.7.2安装DatabaseDBMS2.7.3创建ASM磁盘组2.7.4创建RAC数据库2.8测试RAC2.8.1连接方式测试2.8.2异常情况测试2.9虚拟机搭建RAC2.9.1虚拟机Xen简介2.9.2启动主机Xen内核2.9.3Xen虚拟机创建网络环境2.9.4创建Xen存储服务器2.9.5创建Xen数据库服务器2.10本章小结第3章Clusterware集群软件3.1GridInfrastructure架构3.1.1GI的特点3.1.2GI的应用3.1.3Clusterware的特点3.1.4Clusterware增强的特性3.2Clusterware磁盘文件3.2.1表决磁盘3.2.2集群注册表3.2.3本地注册表3.3Clusterware启动流程3.3.1启动流程3.3.2后台进程3.4Clusterware隔离机制3.4.1Clusterware心跳3.4.2Clusterware隔离特性IPMI3.4.3RAC隔离体系3.5网格即插即用3.5.1GPnP结构3.5.2GPnPprofile文件3.5.3mDNS服务3.6日志体系3.6.1ADR的特点3.6.2ADR目录结构3.6.3命令行工具ADRCI3.6.4Clusterware日志文件3.6.5ASM实例和监听日志文件3.6.6Database日志文件3.7本章小结第4章ASM存储软件4.1ASM简介4.1.1ASM的特点4.1.2ASM实例的功能4.2ASM磁盘组4.2.1ASM磁盘4.2.2共享ASM磁盘组4.2.3ASM逻辑结构4.2.4ASM故障组4.2.5ASM条带化4.3ASM文件4.3.1ASM文件类型4.3.2ASM别名4.3.3ASM文件模板4.4ASM数据结构4.4.1物理元数据4.4.2虚拟元数据4.5ASM操作4.5.1RDBMS操作ASM文件4.5.2ASM文件的分配4.5.3ASM区间读写特性4.5.4ASM同步技术4.5.5ASM实例恢复和Crash恢复4.5.6ASM磁盘组操作4.6ACFS集群文件系统4.6.1ACFS概述4.6.2ADVM动态卷管理4.6.3ACFS快照4.6.4ACFS的备份和恢复4.6.5ACFS同ASM整合4.7本章小结第5章RAC工作原理5.1单实例并发与一致性5.1.1数据读一致性与写一致性5.1.2多版本数据块5.1.3

通过可折叠的d3js树进行React性闪亮过滤器总览D3js是以动态方式可视化复杂数据的出色工具。
但是可视化如何成为自然工作流程的一部分？通过将Shiny与d3js对象集成来创建新的React性元素，可以解决此问题。
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更新添加了新的闪亮观察者“activeNode”以返回上次单击的节点的元数据。
可以在d3tree调用中

毅力漫游者图片API用于下载图像和元数据的PythonAPI。
将有关相机和图像的JSON元数据与有关仪器的结合在一起。
安装pipinstallgit+https://github.com/out-of-cheese-error/mars2020api用法一些导入和协助器功能可以绘制图像网格：importPILimportnumpyasnpfrommars2020importmars2020api提取所有NASA的火星数据（这只是获取所有图像元数据，根据要求延迟下载实际图像）all_data=mars2020api.ImageDataCollection.fetch_all_mars2020_imagedata()大学在下降期间，EDL_RDCAM相机连续拍摄了大量适合于合在一起的照片。
images=[x

大数据元数据开源处理方案apacheatlas，提供数据治理，元数据管理等功能

使用apache-maven-3.6及各种组件编译好的包，atlas是apache旗下的元数据管理软件，可以和大部分大数据组件集成，从而管理所有数据信息的元数据，方便后续数据资产的管理，官网只存在源码文件包，此处将源码在linux系统下完成编译，方便各位使用。
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我认为我的工作进展顺利，并修复了一些主要错误，但是如果您想改进通用模板/主题，可以随时提出问题或提出拉式请求。
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转到存储库的设置（以“代码”开头的选项卡中最右边的项目，应在“监视”下方）。
重命名存储库“[您的GitHub用户名].github.io”，这也将是您网站的URL。
设置站点范围的配置并创建内容和元数据（请参见下文-另请参阅显示哪些文件已更改，以为用户名“getorg-t

多个C#多线程开发实例usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Text;namespaceExample20{classProgram{classClass1:IDisposable{//析构函数，编译后变成protectedvoidFinalize()，GC会在回收对象前会调用调用该方法~Class1(){Dispose(false);}//通过实现该接口，客户可以显式地释放对象，而不需要等待GC来释放资源，据说那样会降低效率voidIDisposable.Dispose(){Dispose(true);}//将释放非托管资源设计成一个虚函数，提供在继承类中释放基类的资源的能力protectedvirtualvoidReleaseUnmanageResources(){//Dosomething...}//私有函数用以释放非托管资源privatevoidDispose(booldisposing){ReleaseUnmanageResources();//为true时表示是客户显式调用了释放函数，需通知GC不要再调用对象的Finalize方法//为false时肯定是GC调用了对象的Finalize方法，所以没有必要再告诉GC你不要调用我的Finalize方法啦if(disposing){GC.SuppressFinalize(this);}}}staticvoidMain(string[]args){//tmpObj1没有手工释放资源，就等着GC来慢慢的释放它吧Class1tmpObj1=newClass1();//tmpObj2调用了Dispose方法，传说比等着GC来释放它效率要调一些//个人认为是因为要逐个对象的查看其元数据，以确认能否实现了Dispose方法吧//当然最重要的是我们可以自己确定释放的时间以节省内存，优化程序运行效率Class1tmpObj2=newClass1();((IDisposable)tmpObj2).Dispose();}}}

informatica_powercenter材料库元数据

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