水平缩容

当前话题为您枚举了最新的水平缩容。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Greenplum安装扩容缩容与高可用部署指南
Greenplum 的安装部署文档,内容挺全,安装、扩容、缩容、HA 全都覆盖了。适合你要从零搭一套 Greenplum 环境,或者要做节点调整的时候用。文档里步骤写得比较细,命令和配置都给到了,基本照着操作不会出错。 Greenplum 的安装部署文档,写得还蛮实在的。 从系统准备到gpinit初始化,再到怎么加节点、删节点,流程都给你罗列好了,像在带着你一步步做。 扩容和缩容的部分实用。比如加 Segment 的时候怎么改gpinitsystem配置,怎么用gpexpand目录和分布键,写得挺细。 HA 高可用那段也不错,用的主备模式。像gp_segment_configuration表的
SCC图图论算法与图缩点技巧
SCC 图的构建思路蛮有意思的,把强连通分量看成一个点,整个图就瞬间清爽了不少。第一次DFS记录完成时间,第二次在转置图上搞一次新的 DFS,每次新起点就标记一个新的 SCC。这样完之后,谁指向谁就清楚了,搞图缩点的时候方便。 对交叉边的判断也比较巧妙。如果你在访问SCC C的时候,遇到了指向一个已经访问过的C',那就可以在缩点图上连一条边 (C', C)。因为在原来的转置图里有从 C 到 C'的边嘛,这种思路利索。 算法实现不复杂,推荐你用个栈来记录第一次 DFS 完成时间,第二次从栈顶一个个弹出来跑 DFS,顺序刚好反过来,效率也高,逻辑也清晰。 想看配套思维导图?可以点进数据结构图论思维
简单应用容斥原理
容斥原理在实际问题中的简单应用。
Oracle容灾技术网络配置
Cluster Interconnect和Public LAN是网络配置的关键部分。每个节点需要三个IP地址:一个公共服务地址(用于客户访问),一个私有的内部地址(仅内部使用),一个虚拟IP地址(与公共服务地址在同一网段)。此外,每个集群需要一个SCAN IP地址,用于应用访问。
Matlab函数由显著水平计算置信水平的算法解析
显著水平(Significance Level)和置信水平(Confidence Level)是统计学中密切相关的概念。显著水平α用于衡量我们拒绝原假设的概率,而置信水平表示对估计参数区间可信程度的度量。通常,α取0.05或0.01,意味着我们接受一定概率的误差去判断原假设的成立与否。置信水平与显著水平之间的关系可以通过简单的数学公式表示为:1 - α = CL,其中CL是置信水平。 在本教程中,我们将介绍如何使用Matlab编写一个函数calculateLevelConfidence,根据给定的显著水平α来计算对应的置信水平。函数的核心思想是查找标准正态分布下的临界z值,从而将显著性水平转换
显著性水平
显著性水平α表示以(1-α)的置信水平,置信区间包含总体均值μ的概率。
HBase容灾实践与应用部署
阿里的HBase 容灾实践,属于那种一看就值得收藏的资料。穆公的这篇 PDF,内容硬核但说得明白,主要讲的是在阿里内部,HBase到底怎么用、怎么防故障、怎么搞容灾的。尤其适合你准备在大规模分布式项目里上 HBase 的时候翻一翻,坑在哪儿、套路在哪儿,写得挺全的。 容灾这块的比较实战,不是空谈——比如在 RegionServer 异常挂掉时,怎么做到自动恢复、数据不丢,讲得挺细。而且里面还穿插了不少运维策略,比如搭配Zookeeper怎么稳服务,可操作性强。 哦对了,PDF 也不长,翻起来没什么压力,几页就能扫完。配合下面这些文章看,效果会更好,尤其是《深入解析 HBase 容灾与备份策略》
深入解析HBase容灾与备份策略
HBase容灾与备份策略 HBase作为一款分布式数据库,其容灾与备份机制对于保障数据安全和高可用性至关重要。 容灾 HBase的容灾方案主要依赖于其底层架构的分布式特性。通过数据的多副本存储和RegionServer的故障转移机制,HBase能够在部分节点失效的情况下继续提供服务,保障数据安全和业务连续性。 多副本机制: HBase允许用户配置数据的副本数量,通常建议设置至少3个副本。当某个RegionServer失效时,HBase会自动将数据请求转移到其他持有该数据副本的RegionServer上,确保数据访问不受影响。 RegionServer故障转移: HBase的Master节点
Oracle知识水平测试题
这是一套测试你Oracle知识水平的练习题,可以帮助你更好地学习Oracle,答案附带自测功能。
浮点容差下的集合成员资格判定
Matlab 内置函数 ismember 用于判断一个元素是否为集合中的成员,但它对浮点数采用严格的精确比较。ismemberf 函数 (名称中的 'f' 代表 'floating-point tolerance') 引入了一定的舍入容差,允许在存在微小舍入误差的情况下进行成员资格判定。 ismemberf 的容差可配置,并支持 'rows' 选项(类似于 ismember)。 示例: [tf, loc] = ismember(0.3, 0:0.1:1) 返回 false [tf, loc] = ismemberf(0.3, 0:0.1:1) 返回 true