11、深入探索WebLogic:JMS配置与集群化实践

深入探索WebLogic:JMS配置与集群化实践

1. JMS资源配置基础

JMS(Java Message Service)配置资源,如目标(destinations)和连接工厂(connection factories),以应用程序的模块描述符文件形式存储在WebLogic域配置文件之外。JMS模块不包含JMS服务器定义。JMS系统模块必须针对一个或多个Oracle WebLogic Server实例,系统模块中定义的可目标资源也必须针对JMS服务器或父模块目标范围内的Oracle WebLogic Server实例。

创建JMS系统模块时,JMS资源(如目标和连接工厂)的配置以模块描述符文件(如weblogic - jms.xsd模式)的形式存储在WebLogic域配置文件之外。JMS系统模块可针对一个或多个Oracle WebLogic Server实例或集群,系统模块中定义的资源也需针对JMS服务器或WebLogic Server实例。

2. JMS模块的部署与管理

可以使用集成开发环境(IDE)或支持编辑XML描述符文件的开发工具来打包JMS模块,然后使用基于JSR 88的工具(如weblogic.Deployer实用程序或WebLogic管理控制台)来部署和管理模块。

JMS模块的部署与应用程序的其他组件遵循相同的模型,单个模块可部署到单个服务器、集群或集群的单个成员。此外,还有一个名为子部署(Subdeployment)的组件,JMS目标的子部署是一种将队列、主题和连接工厂分组并针对单个JMS服务器的机制。队列和主题依赖于它们所针对的JMS服务器来管理持久消息、持久订阅者和消息分页。

例如,如果要重新

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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