——————— 高可用集群的简单配置 ———————— 地址规划 &nb
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2013-05-11 20:11:08
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——————— 高可用集群的简单配置 ———————— 地址规划
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2022-08-30 11:35:01
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heartbeat基础知识的讲解
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2014-09-20 02:11:02
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随着互联网技术的不断发展，Web应用也越来越普遍，Web服务器的无故障工作时间就显得尤重要，但由于各种各样的原因，一台服务器并不能保证永远不出问题的运行，此时就需要一种机制来实现多台服务器共同为相同的来务功能提供服务，以确保任意一台服务器宕机后，不会影响其所承载的业务的访问。 下面演示使用HA工具heartbeatV1来实现We
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2016-01-05 11:43:56
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随着互联网技术的不断发展，Web应用也越来越普遍，Web服务器的无故障工作时间就显得尤重要，但由于各种各样的原因，一台服务器并不能保证永远不出问题的运行，此时就需要一种机制来实现多台服务器共同为相同的来务功能提供服务，以确保任意一台服务器宕机后，不会影响其所承载的业务的访问。 下面演示使用HA工具heartbeatV
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2015-07-01 08:13:07
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实验环境：三台CentOS6.5虚拟机，功能：nfs:172.16.103.3 该主机共享的目录用于存储数据库中的数据，而且node1和node2都要能挂载，使用的是同一个数据库目录。node1:172.16.103.1node2:172.16.103.2时间服务器：172.16.0.1高可用服务中用到的资源有：IP：172.16.103.10，httpd,nfs,mysql。拓扑图：配置过程：一
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2014-09-08 19:49:04
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也实现在两台机器上数据的同步与mysql服务HA。<br />采用第三方软件DRDB和Hear
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2023-08-11 16:56:15
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ansible,hearbeat,httpd构建简单的高可用群集
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2014-11-18 23:56:10
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1.确保设置好IP地址，设置好hostname和修改/etc/sysconfig/network内hostname一致。同步时间：#ntpdatentp.api.bz2.node1和node2先做好互信。node1:#ssh-keygen-trsa-f~/.ssh/id_rsa-P''#cd~/.ssh/#ssh-copy-id-iid_rsa.pubroot@NODE2IPnode2:#ssh-
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2018-06-03 19:22:49
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实验环境： 虚拟机ha1：192.168.61.130 虚拟机ha2：192.168.61.132 vip:192.168.61.100实验说明： ha1的httpd服务index.html 内容设置为ha1 &nb
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2015-10-22 21:45:55
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一、简述Heartbeat通过插件技术实现了集群间的串口、多播、广播和组播通信，在配置的时候可以根据通信媒介选择采用的通信协议，heartbeat启动的时候检查这些媒介是否存在，如果存在则加载相应的通信模块。这样开发人员可以很方便地添加新的通信模块，比如添加红外线通信模块。对于高可用集群系统，如果集群间的通信不可靠，那么很明显集群本身也不可靠。Heartbeat采用UDP协议和串口进行通信，它们本
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2014-04-18 00:22:02
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1.集群环境 node1：192.168.220.111 node2：192.168.220.1122.准备工作 配置各节点SSH互信：# node1
ssh-keygen -t rsa -f ~/.ssh/id
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2015-09-09 22:27:30
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NTP服务器配置及heartbeatV1实现httpd高可用 NTP服务器的搭建和使用 &nbs
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2015-01-10 01:30:09
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书接上文http://wangfeng7399.blog.51cto.com/3518031/1397530，本文对MariaDB和LVS做高可用集群 一、对MariaDB做高可用集群 1.环境规划 我们通过192.168.1.231对外提供MariaDB提供服务，两个客户端的ip地址分别为192.168.1.200
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2014-04-19 19:36:28
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a[1:-1]a[x:-x]作用是去除前x个元素和末x个元素>>> a=(1,2,3,4,5)>>> a[1:-1](2, 3, 4)>>> a=(1,2,3,4,5)>>> a[2:-2](3,)a[:-1]a[:-n]的作用是去除
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2023-02-27 17:21:16
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点的属性，记住这一点就行了。解决方案：样本点属性设置进行修改。
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2023-04-29 07:22:24
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import pandas as pd df = pd.DataFrame([ [1, 1, 2, 2], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], ]).T
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
[1, 1, 2, 2],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
]).T
df.columns = [fr"col{i}" for i in df.columns]
print(
df.pivot_table(
index=["col0"],
//计算 1 - 1 / 2 + 1 / 3 - 1 / 4 + 1 / 5 …… + 1 / 99 - 1 / 100 的值#include#includeint main(){ int den = 1; //分母 for (int i = 0; i <
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2022-09-02 14:16:22
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import numpy as npa=np.random.rand(4)print(a)[0.48720333 0.67178384 0.65662903 0.40513918] print(a[-1]) #取最后一个元素0.4051391774882336 print(a[:-1]) #去除最后一个元素[0.48720333 0.67178384 0.65662903] print(a[::-1]) #逆序[0.40513918 0.65662903 0.67178384 0
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2021-09-13 21:22:35
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对于short s1 = 1; s1 = s1 + 1; 由于s1+1运算时会自动提升表达式的类型，所以结果是int型，再赋值给short类型s1时，编译器将报告需要强制转换类型的错误。 对于short s1 = 1; s1 += 1;由于 += 是java语言规定的运算符，java编译器会对它进行
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2021-08-20 13:38:32
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