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goldengate classic extract在什么情况需要重建以及如何重建

【什么情况需要重建抽取进程】 1、对于RAC增加与删除节点后出现RAC线程与OGG线程不一致. 2、对于抽取进程所在的文件系统损坏或者被删除的情况,这个重建需要依赖应用进程或者传输进程,需要具体问题具体分析...checkpoint信息,但是exttrail或者rmttrail信息需要关注下(参考步骤7中) 2、停止EXTRACT--stop extract extractname,status extract....类似存在pump也是一样,需要由extract或者pump去触发下游去自动轮询到下一个trailfile,否则会出现饿死的情况. add exttrail /u01/goldengate/112105...,则需要重建抽取进程并重新初始化. 4、如果不考虑数据可以丢失的情况,如果可以丢失的话,重建抽取进程使用begin now....--如果goldengate软件丢失,需要预先安装满足数据库版本的软件 本次跳过安装.

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    什么时候需要使用volatile关键字

    想必大家平时都见过volatile关键字,可是大家知道什么时候需要使用volatile关键字吗?...这里为了产生预期的行为,需要阻止编译器做这种优化,可以使用volatile关键字修饰。...只能保证内存可见,可以理解为上述三步中的每一步都是原子的,但是三步合起来却不一定是原子的,因为在多线程中三步中间可能插入一些其它操作改变了预期的行为,所以volatile不能用在多线程中,多线程中的原子操作还是需要使用...单例模式的double check方法中instance变量为什么需要使用volatile修饰也是这个原理。...小总结 tips:volatile不能解决多线程安全问题,针对特种内存才需要使用volatile,它和atomic的特点如下: • std::atomic用于多线程访问的数据,且不用互斥量,用于并发编程中

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    机器学习模型什么时候需要做数据标准化?

    数据标准化一个最直接的应用场景就是:当数据集的各个特征取值范围存在较大差异时,或者是各特征取值单位差异较大时,我们是需要使用标准化来对数据进行预处理的。...另外,线性回归类的几个模型一般情况下也是需要做数据标准化处理的。决策树、基于决策树的Boosting和Bagging等集成学习模型对于特征取值大小并不敏感。所以这类模型一般不需要做数据标准化处理。...另外有较多类别变量的数据也是不需要做标准化处理的。 结论 结论就是当数据特征取值范围或单位差异较大时,最好是做一下标准化处理。...k近邻、kmeans聚类、感知机、SVM和线性回归类的模型,一般也是需要做数据标准化处理的。另外最好区分一下数据标准化和数据归一化。

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    二叉树:递归函数究竟什么时候需要返回值,什么时候不要返回值?

    递归 可以使用深度优先遍历的方式(本题前中后序都可以,无所谓,因为中节点也没有处理逻辑)来遍历二叉树 确定递归函数的参数和返回类型 参数:需要二叉树的根节点,还需要一个计数器,这个计数器用来计算二叉树的一条边之和是否正好是目标和...「再来看返回值,递归函数什么时候需要返回值?什么时候不需要返回值?」 在文章二叉树:我的左下角的值是多少?...中,我给出了一个结论: 「如果需要搜索整颗二叉树,那么递归函数就不要返回值,如果要搜索其中一条符合条件的路径,递归函数就需要返回值,因为遇到符合条件的路径了就要及时返回。」...图中可以看出,遍历的路线,并不要遍历整棵树,所以递归函数需要返回值,可以用bool类型表示。...路径总和II 详细的讲解了 递归函数什么时候需要返回值,什么不需要返回值。 这两道题目是掌握这一知识点非常好的题目,大家看完本篇文章再去做题,就会感受到搜索整棵树和搜索某一路径的差别。 对于112.

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    AI最佳应用篇——什么时候需要微调你的大模型(LLM)?

    什么时候需要微调你的大模型(LLM)? 最近出现了一系列令人激动的开源LLM(语言模型),可以进行微调。但是,与仅使用闭源API相比,它们有何不同呢?...想想成为某个领域专家需要什么。虽然某种程度上是通过阅读该领域的书籍来获取知识,但很多也是与该领域的专家进行互动,并从经验中学习。...对于几十万个指令来说,微调模型的成本并不高,但是需要仔细思考如何给出正确的指令。...在这方面,您也需要有些大胆——我还无法想到有很多领域在特定任务上微调的模型能够明显优于ChatGPT,但我相信这就在不远处,任何做得好的公司都将获得回报。 这就引出了完全从头开始训练LLM的理由。...3.从头开始训练: 正如LLaMA和最新的MPT-7B模型所展示的,这将耗费 ~100-200k美元,需要一到两周的时间。 现在您已经掌握了知识,继续构建您的定制领域特定LLM应用程序吧!

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    别只谈超级个体,AI 时代更需要重建组织操作系统

    里也分享过类似的实践:我们 3 个人的小团队做一个新产品,每个人都用 AI 来完成过去需要多个角色配合才能完成的工作。...但 AI 时代,写方案、做调研、生成代码、整理会议纪要、分析数据,这些事情不再天然地需要很多人来排队完成,也就不再需要管理者来在中间做润滑。 举个我自己团队的例子。...这不是因为我比别人更厉害,而是因为中间没有需要同步、对齐、审批的环节。过去那些环节存在,是因为每个人只负责一小块,所以需要大量的沟通来保证大家方向一致。...八、AI 时代组织需要新的操作系统 写到这里,我最想表达的是:AI 时代组织当然需要更多超级个体,但更需要的是一种新的组织操作系统。 这个操作系统至少包括四个部分: 1....与此同时也要清醒地看到,AI 重构的更多是内部效率,外部信任仍然需要人去经营。 最后说一个可能有争议的观点。

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