Spark2.4.3集群部署

TDSQL PG版部署(tbase单机版安装包)

根据kind英文官网教程部署总结，并编写成一键shell部署脚本。 脚本上有已下载好的镜像资源，kind和kubectl二进制文件，makeself制品打包工具 使用kind部署集群比较简单，所需要主机资源也比较少，只需要一台4G的Centos7.6系统的虚机就可以。 方便快速简单的搭建一套k8s的测试和开发环境！ 脚本部署具体步骤： 1. 安装docker, 加载部署所需的镜像kind_node 2. 安装kind所需的go语言环境，kind 工具，kubectl工具 3. 自动配置好环境变量 4. kind创建集群，显示集群信息

k8s 23.10集群部署安装详细手册

一AlwaysOn的基本架构 1 了解AlwaysOn的关键特性 •AlwaysOn支持的故障转移，不是以整个SQL Server实例为单位，而是以AG为单位，AG中的多个用户数据库一起进行故障转移； •AG提供虚拟的服务器网络名，也就是AG Listener，无论哪台服务器是当前的Primary Server，客户端都可以使用统一的AG Listener进行连接； •AlwaysOn在辅助服务器（Secondary Server）上维护用户数据库组的副本，同步提交方式能够使Primary Server和Secondary Server上的数据保持完全同步； •在特定的配置情况下，客户端的只读请求可以被自动定向到辅助服务器，减少了Primary Server的IO压力； •一台主服务器最多对应4台辅助服务器，总共5台服务器，发生故障转移时，可以切换到任意一台辅助服务器上；

项目架构：B/S架构 开发语言：Java语言 开发软件：idea eclipse 前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术 后端技术：JAVA 运行环境：Win10、JDK1.8 数 据 库：MySQL5.7/8.0 运行服务器：Tomcat7.0 CSDN太坑了，设置是0积分，动态调整下载积分太多，想要源码的私信我吧。

分享课程——深度学习-TensorRT模型部署实战，2022年4月新课，完整版视频教程下载，附代码、课件。 本课程划分为四部分： 第一部分精简CUDA-驱动API：学习CUDA驱动API的使用，错误处理方法，上下文管理方法，了解驱动API所处位置，CUDA的开发习惯。 第二部分精简CUDA-运行时API：学习CUDA运行时API的使用，力求精简，力求够用，学会编写核函数加速模型预处理（仿射变换），学习yolov5的后处理加速方法，共享内存的使用。 第三部分tensorRT基础：学习tensorRT的模型编译、推理流程，onnx解析器的使用，学习onnx的结构和编辑修改方法，学习int8量化，插件开发流程，简化的插件开发方法，学习动态shape的应用。 第四部分tensorRT高级：以项目驱动，学习大量具体的项目案例（分类器、目标检测、姿态检测、场景分割、道路分割、深度估计、车道线检测、huggingface、insightface、mmdetection、onnxruntime、openvino），学习针对深度学习需要的封装技术、多线程技术、框架设计技术。

目 录 2 一 系统需求分析 1 1.1系统需求目标 1 1.2 Abstract-系统需求目标英文摘要（根据1.1系统需求目标） 1 1.3 系统功能需求（图形、图像类功能需求可简写） 1 1.4 系统非功能需求 2 二 系统用例模型 2 2.1 用例建模目标 2 2.2用例建模设计分析 2 2.3 用例建模详细设计图 2 三 静态模型设计 2 3.1 静态模型目标 2 3.2 静态模型设计分析 2 3.3 建模详细设计图 2 四 系统动态模型 2 3.1 动态模型目标 2 3.2 动态模型设计分析 2 3.3 建模详细设计图 2 五 系统部署模型 3 3.1 部署模型目标 3 3.2 部署模型设计分析 3 3.3 部署模型详细设计图 3 六 设计成果 3 4.1 软硬件环境 3 4.2 系统使用说明 3 七 设计心得 3 八 参考资料链接 3

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