Oracle10gOCR及VotingDisk的备份---转

RACvoting diskocr的备份和恢复

作者:高阳

1. Voting disk的备份与恢复:

查看votedisk的位置:

[root@rac1 ~]# crsctl query css votedisk

0.     0    /dev/raw/raw2

located 1 votedisk(s).

备份votedisk盘:

[root@rac1 ~]# dd if=/dev/raw/raw2 f=/home/oracle/voting_disk.bak

1325947+0 records in

1325947+0 records out

恢复votedisk盘:

[root@rac1 ~]# dd if=/home/oracle/voting_disk.bak f= /dev/raw/raw2

1325947+0 records in

1325947+0 records out

2. Ocr的备份恢复:

Ocroracle自动4小时一次进行备份的,并保留最近3次的,还保留最近2周或周末的备份。

查看ocr备份:

[oracle@rac2 ~]$ ocrconfig –showbackup

Ocr默认备份路径$CRS_HOME/cdata/crs

通过ocrconfig –backuploc来改ocr备份路径。

[oracle@rac2 ~]$ ./ocrconfig –backuploc /home/oracle

可以导出ocr内容:

[oracle@rac2 ~]$ ./ocrconfig –export /home/oracle/ocr.exp

可以导入ocr内容:

[oracle@rac2 ~]$ ./ocrconfig –import /home/oracle/ocr.exp

恢复:

[oracle@rac2 ~]$ ./ocrconfig –restore $CRS_HOME/cdata/crs/自动备份.ocr

 

 

  在Oracle10g RAC环境中,OCR及Voting Disk对于集群来说都是非常重要的。
  那么如何对两者进行备份并且能够在故障时进行恢复就显得极为重要。
  OCR的数据Oracle会自动执行备份,通过ocrconfig -showbackup命令可以查看这些备份:
  bash-2.05$ ocrconfig -showbackup
  db490-9 2008/03/01 19:26:29 /opt/oracle/product/10.2.0/crs10g/cdata/crs
  db490-9 2008/03/01 15:26:29 /opt/oracle/product/10.2.0/crs10g/cdata/crs
  db490-9 2008/03/01 11:26:29 /opt/oracle/product/10.2.0/crs10g/cdata/crs
  db490-9 2008/02/29 03:26:26 /opt/oracle/product/10.2.0/crs10g/cdata/crs
  db490-9 2008/02/22 03:26:13 /opt/oracle/product/10.2.0/crs10g/cdata/crs
  bash-2.05$ hostname
  db480-5
  注意这个备份只会存储在一个节点上,并非所有节点都会记录这个备份。
  在备份节点的相应目录下我们可以找到这些备份:
  $ cd /opt/oracle/product/10.2.0/crs10g/cdata/crs
  $ ls -al
  total 66420
  drwxrwxr-x 2 oracle dba 512 Mar 1 19:26 .
  drwxrwxr-x 4 oracle dba 512 Nov 23 16:39 ..
  -rw-r--r-- 1 root root 4845568 Mar 1 19:26 backup00.ocr
  -rw-r--r-- 1 root root 4845568 Mar 1 15:26 backup01.ocr
  -rw-r--r-- 1 root root 4845568 Mar 1 11:26 backup02.ocr
  -rw-r--r-- 1 root root 4845568 Feb 29 03:26 day.ocr
  -rw-r--r-- 1 root root 4845568 Mar 1 03:26 day_.ocr
  -rw-r--r-- 1 root root 4845568 Feb 22 03:26 week.ocr
  -rw-r--r-- 1 root root 4845568 Feb 29 03:26 week_.ocr
  当出现故障时,可以通过ocrconfig命令来执行恢复,通过帮助可以看到详细的用法:
  $ ocrconfig -help
  Name:
  ocrconfig - Configuration tool for Oracle Cluster Registry.
  Synopsis:
  ocrconfig [option]
  option:
  -export [-s online]
  - Export cluster register contents to a file
  -import - Import cluster registry contents from a file
  -upgrade [ []]
  - Upgrade cluster registry from previous version
  -downgrade [-version ]
  - Downgrade cluster registry to the specified version
  -backuploc - Configure periodic backup location
  -showbackup - Show backup information
  -restore - Restore from physical backup
  -replace ocr|ocrmirror [] - Add/replace/remove a OCR device/file
  -overwrite - Overwrite OCR configuration on disk
  -repair ocr|ocrmirror - Repair local OCR configuration
  -help - Print out this help information
  Note:
  A log file will be created in
  $ORACLE_HOME/log//client/ocrconfig_.log. Please ensure
  you have file creation privileges in the above directory before
  running this tool.
  如果不出意外,恢复过程将会很简单,通过 ocrconfig -restore 就可以回复这里的物理备份。
  对于voting disk可以通过dd来进行备份。
  首先通过 crsctl query css votedisk 命令可以找到voting disk的存储地:
  bash-2.05$ crsctl query css votedisk
  0. 0 /dev/rdsk/voting
  located 1 votedisk(s).
  然后通过dd备份:
  bash-2.05$ dd if=/dev/rdsk/voting f=voting.bak
  211456+0 records in
  211456+0 records out
  bash-2.05$ ls -al
  total 211588
  drwxr-xr-x 2 oracle dba 512 Mar 1 21:13 .
  drwxr-xr-x 11 oracle dba 512 Jan 25 17:59 ..
  -rw-r--r-- 1 oracle dba 108265472 Mar 1 21:14 voting.bak
  当需要恢复时,通过dd进行恢复即可。这个voting disk记录了什么内容呢?
  通过strings可以将其中的字符串取出来看一个印象:
  bash-2.05$ strings voting.bak |sort -u
  CLSf
  Vote
  cLssTock
  clSs0pEr
  clsSkilL
  db480-5
  db490-9
  z{|}

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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