Sun Cluster

Sun Cluster 3.2 中文完全手册真的蛮适合那些需要搭建高可用性集群环境的 IT 朋友。它的内容从基础到进阶，覆盖了你需要了解的一切，挺详细的。比如，如何安装、配置，甚至故障检测与恢复，它都讲得清楚。对于刚接触的用户来说，手册适合新手，因为每个步骤都有，连硬件需求都写得明白。如果你是做系统管理或者 IT 运维的，这本手册绝对能提升你的工作效率，是遇到集群维护和扩展时，手册的指导能让你避免多麻烦。只要你把它作为一个参考手册，集群管理就会变得不那么复杂了。，这本《SUN CLUSTER 3.2 中文完全手册》不只是理论性的，还包含了多实际操作的建议，适合各个级别的用户。

安装 Oracle 11g 时，Sun Solaris 需要安装 124861-15 补丁包。

标题“excelaccessor_102Sun”暗示我们讨论的是一个特定版本的Java Bean，用于访问和操作Excel文件，特别是针对Excel 2000格式的文件。这个工具可能由Sun Microsystems公司（现已被甲骨文公司收购）开发或支持，提供给开发者一个方便的方式来集成Excel数据处理功能到他们的应用程序中。描述中的关键词“可以操作Excel文件的bean”表明这是一个Java Bean组件，它遵循JavaBeans规范，使得开发者可以在Java应用程序中方便地插入、修改和读取Excel工作簿和工作表。Java Bean是一种可重用的软件组件，包含一组公开的方法，允许开发者

详细介绍了MySQL集群安装的步骤，适合学习和实践。MySQL Cluster是MySQL数据库的集群解决方案，通过能够全面了解其安装流程和配置要点。

MySQL Cluster是一种高可用、高性能的分布式数据库系统，它允许数据在多台机器上分布并提供冗余，以确保服务的连续性和数据的完整性。在这个3台机器搭建的集群环境中，我们将探讨MySQL Cluster的关键组件、安装步骤、配置过程以及其工作原理。 MySQL Cluster由三个主要部分组成：数据节点（NDAs，Node Data Nodes）、管理节点（GMN，Management Node）和SQL节点（SQL Nodes）。数据节点负责存储和处理数据，管理节点用于集群的管理和监控，而SQL节点则提供传统的SQL接口供应用程序使用。在3台机器的设置中，通常会分配一台作为管理节点，两台

黑色命令窗口里的 MySQL NDB，确实是搞分布式存储时绕不开的选项。MySQL 的NDB Cluster，是那种你一用上就会觉得“哎，还挺稳”的分布式存储方案。它把数据切片后丢给多个节点，读写都能并行上，性能上来得快，而且支持在线扩容，业务上了量也不慌。安装也不算麻烦，下载包扔进去，解个压，设置下环境变量，配好几个文件——my.cnf、config.ini这俩是关键，尤其是节点配置，写错了容易出锅。配置目录那块我比较推荐照着示例建个my_cluster目录，结构清晰，调试起来省事不少。路径别写错，datadir和basedir这些必须对齐，尤其在 Linux 下，路径大小写还挺讲究的。启动

分片集群的部署文档看多了，这份《PerconaLive - Sharded Cluster Tutorial.pdf》算是我用下来讲得最清楚的一份，适合前端转后端、搞全栈的你快速搞懂 MongoDB 分片架构。 MongoDB 的分片架构说白了就是让数据能横向扩展，服务器撑不住了？那就加分片。Shards是数据的真正家，Config Servers记录家在哪，Mongos像快递员一样，把求送对门。这份文档把这些讲得挺清楚，图例和实际命令也配得蛮全。 部署部分也蛮实用，像最小配置怎么凑、推荐配置该怎么搭，都有写。比如最小只要 1 个mongos + 1 个配置服务器 + 1 个mongod就能跑

Redis Cluster 的实战搭建经验，算是前端运维一体的好资源了。作者用一台阿里云服务器搞了个六节点集群（主从各三个），整个过程记录得挺细，像redis.conf配置、redis-trib.rb建集群这些关键步骤都没落下。环境准备、系统调优，还有测试案例也全都有，实操性强，适合想上手分布式 Redis 的朋友。

MySQL Cluster的基本概念涉及官方文档的翻译和解释。

MySQL Cluster 是一种高可用性、高性能的数据库解决方案，支持分布式和内存数据存储，实现零停机时间、数据持久化和跨多个节点的数据复制，以确保即使在硬件故障时，应用程序依然能够保持服务的连续性。以下是 MySQL Cluster 的核心特性： 1. 无共享架构 MySQL Cluster 采用无共享架构设计，每个节点都有独立的存储和处理资源，无单点故障，显著提高了可扩展性和容错性。 2. 内存中数据处理 数据存储在内存中，加速了读写操作，适用于高速数据访问需求场景。 3. 数据分区 数据自动分散到多个节点，并发处理能力大幅提升。分区采用散列或范围方式，确保数据均衡分布。 4. 自动故障