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Oracle_8i数据库管理员手册
本书全面介绍了高效建立、监视、调整数据库和维护数据库安全的方法,详细讲解了如何使用Oracle 分布式数据库及其在UNIX和Windows NT平台上的客户机/服务器结构。另外,本书还包括了Oracle8i最新的基于网络的性能介绍。 本书是新老Oracle数据库管理员的必备参考资料。 目 录 贺辞 序 译者序 前言 第一部分 数据库体系结构 第1章 Oracle体系结构 1 1.1 数据库概述及实例 1 1.2 数据库 1 1.2.1 表空间 2 1.2.2 文件 2 1.3 实例 3 1.4
所属分类:
Oracle
发布日期:2004-03-03
文件大小:42991616
提供者:
microrain
基于预测的集群作业资源管理研究.kdh 论文
基于预测的集群作业资源管理研究.kdh 论文
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-07-31
文件大小:634880
提供者:
jackeyfu
Quartz Job Scheduling Framework 中文版 V0.9.5.chm
第一章. 企业应用中的作业调度 内容提要:什么是作业调度,作业调度为什么说是重要的,企业应用中的作业调度,非企业应用中的作业调度,作业调度与工作流,关于作业调度其他可选择方案 第二章. Quartz 起步 内容提要:本章对 Quartz 框架一个快速的入门介绍,同时也大略指导你从哪里下载,构建和安装这个框架 第三章. Hello Quartz (第一部分) 内容提要:建立 Hello Quartz 工程,并创建一个 Quartz Job 类 ScanDirectoryJob. 第三章. Hel
所属分类:
Java
发布日期:2009-12-19
文件大小:1048576
提供者:
inspire_xg
Quartz Job Scheduling Framework 中文版---下载不扣分,回帖加1分,欢迎下载,童叟无欺
Quartz Job Scheduling Framework 中文版 中文版目录总汇及内容提要 第一章. 企业应用中的作业调度 内容提要:什么是作业调度,作业调度为什么说是重要的,企业应用中的作业调度,非企业应用中的作业调度,作业调度与工作流,关于作业调度其他可选择方案 第二章. Quartz 起步 内容提要:本章对 Quartz 框架一个快速的入门介绍,同时也大略指导你从哪里下载,构建和安装这个框架 第三章. Hello Quartz (第一部分) 内容提要:建立 Hello Quartz
所属分类:
Java
发布日期:2010-04-24
文件大小:1048576
提供者:
Star_of_Java
37篇经过消化云计算论文打包下载
1、 Atmosphere-Ocean Climate (性能测试) 这篇文章讨论了高性能标准测试应用程序在亚马逊EC2云计算系统中的性能。经过测试发现EC2云计算系统是一个可靠的解决方案,支持按需响应,小规模,高性能计算应用程序。 2、 Chukwa: A large-scale monitoring system Chukwa是建立在Hadoop上的数据收集系统,用以监控和分析大规模的分布式系统。本文介绍了他的设计和初步实施。 3、 Cloud Computing and Grid Com
所属分类:
网络攻防
发布日期:2011-01-03
文件大小:9437184
提供者:
wangsheng8888
quartz中文chm文档
中文版目录总汇及内容提要 第一章. 企业应用中的作业调度 内容提要:什么是作业调度,作业调度为什么说是重要的,企业应用中的作业调度,非企业应用中的作业调度,作业调度与工作流,关于作业调度其他可选择方案 第二章. Quartz 起步 内容提要:本章对 Quartz 框架一个快速的入门介绍,同时也大略指导你从哪里下载,构建和安装这个框架 第三章. Hello Quartz (第一部分) 内容提要:建立 Hello Quartz 工程,并创建一个 Quartz Job 类 ScanDirectory
所属分类:
Java
发布日期:2011-03-02
文件大小:1048576
提供者:
zhangnianli127
Quartz-Job-Scheduling-Framework-中文版-V0.9.1.zip
中文版目录总汇及内容提要 第一章. 企业应用中的作业调度 内容提要:什么是作业调度,作业调度为什么说是重要的,企业应用中的作业调度,非企业应用中的作业调度,作业调度与工作流,关于作业调度其他可选择方案 第二章. Quartz 起步 内容提要:本章对 Quartz 框架一个快速的入门介绍,同时也大略指导你从哪里下载,构建和安装这个框架 第三章. Hello Quartz (第一部分) 内容提要:建立 Hello Quartz 工程,并创建一个 Quartz Job 类 ScanDirectory
所属分类:
Web开发
发布日期:2011-12-29
文件大小:1048576
提供者:
wacde_mail
Quartz API 中文版
中文版目录总汇及内容提要 第一章. 企业应用中的作业调度 内容提要:什么是作业调度,作业调度为什么说是重要的,企业应用中的作业调度,非企业应用中的作业调度,作业调度与工作流,关于作业调度其他可选择方案 第二章. Quartz 起步 内容提要:本章对 Quartz 框架一个快速的入门介绍,同时也大略指导你从哪里下载,构建和安装这个框架 第三章. Hello Quartz (第一部分) 内容提要:建立 Hello Quartz 工程,并创建一个 Quartz Job 类 ScanDirectory
所属分类:
Java
发布日期:2012-03-15
文件大小:1048576
提供者:
shenliangvip
Tesla GPU集群服务器使用手册
软件环境: RHEL 5.3 x64操作系统,内核版本2.6.18-128.el5。 GNU C/C++/Fortran编译器。 Nvidia CUDA Toolkit 2.1开发工具。 Mvapich/OpenMPI并行编程环境。 Atlas/GotoBlas数学函数库。 Torque/Maui资源管理系统及作业调度器。 Ganglia集群监控系统。
所属分类:
Linux
发布日期:2012-11-12
文件大小:159744
提供者:
yangzio
五舟并行渲染集群系统解决方案
随着近年计算机硬件和图形学的迅速发展,计算机动画得到了越来越广泛的应用。动画渲染耗费大量时间已经成为影响动画制作效率的一个重要因素,在动画节目制作过程中渲染所需要的时间越来越多,而利用PC工作站来进行渲染的方式必定无法满足如此庞大的计算量。因此将集群技术引入动画制作领域构建集群渲染系统,成为了解决动画制作瓶颈、提高工作效率的必要手段。集群渲染系统能够对整个系统资源进行合理的分配和优化,对提交给系统的作业进行有效的管理,实施高效快速的大规模渲染。
所属分类:
其它
发布日期:2020-03-04
文件大小:40960
提供者:
weixin_38655780
torque-6.1.3.tar.gz
torque-6.1.3 计算集群作业管理系统 for linux PBS的目前包括openPBS, PBS Pro和Torque三个主要分支. 其中OpenPBS是最早的PBS系统, 目前已经没有太多后续开发,PBS pro是PBS的商业版本, 功能最为丰富. Torque是Clustering公司接过了OpenPBS, 并给与后续支持的一个开源版本. 应用PBS提交任务则会形成任务队列,依次执行,有效分配资源,避免资源竞争。否则CPU时间片会轮流分配给各个人的任务,从而影响所有人的正常作业
所属分类:
群集服务
发布日期:2019-07-06
文件大小:13631488
提供者:
masker3
美团1万台 Hadoop 集群 YARN 的调优之路
背景 YARN作为Hadoop的资源管理系统,负责Hadoop集群上计算资源的管理和作业调度。 美团的YARN以社区2.7.1版本为基础构建分支。目前在YARN上支撑离线业务、实时业务以及机器学习业务。 离线业务主要运行的是Hive on MapReduce, Spark SQL为主的数据仓库作业。 实时业务主要运行Spark Streaming,Flink为主的实时流计算作业。 机器学习业务主要运行TensorFlow,MXNet,MLX(美团点评自研的大规模机器学习系统)等计算作业。 YA
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-07
文件大小:747520
提供者:
weixin_38689113
Google的大规模集群管理系统Borg
摘要:Google的Borg系统是一个运行着成千上万项作业的集群管理器,它同时管理着很多个应用集群,每个集群都有成千上万台机器,这些集群之上运行着Google的很多不同的应用。Borg通过准入控制,高效的任务打包,超额的资源分配和进程级隔离的机器共享,来实现超高的资源利用率。它通过最小化故障恢复时间的运行时特性和减少相关运行时故障的调度策略来支持高可用的应用程序Borg通过提供一个作业声明的标准语言,命名服务的集成机制,实时的作业监控,以及一套分析和模拟系统行为的工具来简化用户的使用。我们将通过
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-25
文件大小:911360
提供者:
weixin_38741075
yarn入门——yarn的架构及作业调度
mapReduce存在问题:JobTracker单点故障JobTracker承受的访问压力大,影响系统扩展不支持MapReduce之外的计算框架,比如Storm,spark,flink是一种新的Hadoop资源管理器,它是一个通用资源管理系统,YARN的基本思想是将JobTracker的两个主要功能(资源管理和作业调度/监控)分离,主要方法是创建一个全局的ResourceManager(RM)和若干个针对应用程序的ApplicationMaster(AM)。它由下面几大构成组件:Resource
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-24
文件大小:397312
提供者:
weixin_38720461
attic-aurora:Apache Aurora-用于长期运行的服务,cron作业和临时作业的Mesos框架-源码
注意:Apache Aurora项目已移至。 由前项目管理委员会(PMC)成员领导的叉子可以在找到 使您可以将群集用作私有云。 它支持运行长期运行的服务,cron作业和临时作业。 Aurora的目标是使构建的应用程序在集群中的机器上运行非常快捷,容易,并且着重于可靠性。 它提供基本操作来管理群集中运行的服务,例如滚动升级。 为了简明扼要地描述Aurora,就像分布式监控或分布式管理程序一样,您可以指示执行某些操作,例如在某处永远运行100次。 特征 Aurora专为用户和运营商打造。 面向用
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-20
文件大小:4194304
提供者:
weixin_42128988
Google的大规模集群管理系统Borg
摘要:Google的Borg系统是一个运行着成千上万项作业的集群管理器,它同时管理着很多个应用集群,每个集群都有成千上万台机器,这些集群之上运行着Google的很多不同的应用。Borg通过准入控制,高效的任务打包,超额的资源分配和进程级隔离的机器共享,来实现超高的资源利用率。它通过最小化故障恢复时间的运行时特性和减少相关运行时故障的调度策略来支持高可用的应用程序Borg通过提供一个作业声明的标准语言,命名服务的集成机制,实时的作业监控,以及一套分析和模拟系统行为的工具来简化用户的使用。我们将通过
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-01
文件大小:839680
提供者:
weixin_38660295
maro:多代理资源优化(MARO)平台是针对现实资源优化问题的强化学习即服务(RaaS)的一个实例-源码
多代理资源优化(MARO)平台是强化学习即服务(RaaS)的实例,用于现实世界中的资源优化。 它可以应用于许多重要的工业领域,例如物流中的,运输中的,数据中心中的配置以及金融中的资产管理。 除了(RL),它还支持其他计划/决策机制,例如。 MARO的关键组件: 模拟工具包:它提供了一些预定义的方案,以及用于构建新方案的可重复使用的轮子。 RL工具包:它为RL提供了全栈抽象,例如代理管理器,代理,RL算法,学习者,参与者和各种成形者。 分布式工具箱:它提供了分布式通信组件,用于消息自动处理
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-01
文件大小:32505856
提供者:
weixin_42098104
backend.ai:Backend.AI是简化的基于容器的计算集群协调器,它承载各种编程语言和流行的ComputingML框架,并具有可插拔的异构加速器支持,包括CUDA和ROCM-源码
后端 Backend.AI是简化的基于容器的计算集群协调器,它承载各种编程语言和流行的计算/ ML框架,并具有可插拔的异构加速器支持,包括CUDA和ROCM。 它按需或使用可自定义的作业调度程序批量分配和隔离基础计算资源,以供多租户计算会话使用。 它的所有功能都以REST / GraphQL / WebSocket API的形式公开。 服务器端组件 如果要自己运行Backend.AI群集,则需要安装和配置以下服务器端组件。 LGPLv3许可所有服务器端组件,以促进开源社区中的非专有开放式创新。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-30
文件大小:279552
提供者:
weixin_42142062
【Spark2运算效率】第三节 影响生产集群运算效率的原因之资源缺乏
【Spark2运算效率】【Spark2运算效率】第三节 影响生产集群运算效率的原因之资源缺乏前言问题概述调整办法结语跳转 前言 面对复杂的业务问题,以及日益增多的需求,我们开发的脚本也越来越多,集群承载的计算量也越来越大,为了方便管理,很多企业引进或者自研出了适配的调度系统。 本节的调优办法要根据自身公司调度系统的特点,进行分析后再做出相应的调试(调优一方面追求单个作业的高效性,也要使得整体作业批次的执行时长被压缩,本节是从整体作业批次的角度来分析运行效率的)。 问题概述 以市面现有的一些开源系
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:65536
提供者:
weixin_38608379
数据流计算环境下的集群资源管理技术
以集群为基础的高性能计算的发展经历了3个阶段的演化,即计算子系统与存储子系统的分离、计算子系统与存储子系统的融合以及以数据并行为基础的dataflow编程模型。随着Spark、Flink等数据流编程模型在大数据计算领域的广泛使用,计算作业类型千变万化,如何保证各种数据流计算作业对集群资源的共享使用是集群资源管理的核心,也是降低基础设施成本的主要手段。分析集群资源管理的历史变化,从数据流编程模型的角度出发,对HoD、集中式、双层调度、分布式以及混合式管理展开了深入的探索,介绍了其各自的优缺点以及应
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38689824
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