Linux系统离线部署MySQL详细教程(带每步骤图文教程)

1、登录官网下载对应的安装包

MySQL :: Developer Zone

2、将压缩包上传到服务器上,这里直接上传到/usr/local路径上

使用sftp工具上传到/usr/local目录上

3、解压压缩包

tar -xf mysql-8.0.39-linux-glibc2.17-x86_64.tar.xz

4、将mysql-8.0.39-linux-glibc2.17-x86_64目录重命名为mysql

在/usr/mysql/目录下

mv mysql-8.0.39-linux-glibc2.17-x86_64 mysql

5、创建用户组

groupadd mysql #创建用户组

useradd -r -g mysql mysql

# -r 参数表示mysql 用户是系统用户,不可用于登录系统;

# -g 将用户mysql添加到用户组mysql中

6、分配用户组,将文件属性、组属性改为mysql

chown -R mysql /usr/local/mysql/ # 将文件的所有属性改为mysql用户

chgrp -R mysql /usr/local/mysql/ # 将组属性改为mysql组

7、创建新的数据目录(也可以使用默认的数据目录,一般在/var目录下)

mkdir -p /data/mysql #创建数据目录

chown mysql:mysql -R /data/mysql# 将新目录文件的所有属性改为mysql用户

8、修改MySQL服务器配置文件

vim /etc/my.cnf

添加如下配置信息

[mysqld]

port=3306 # 设置MySQL服务监听端口,默认3306

bind-address=0.0.0.0# 设置MySQL服务器绑定的IP地址,可以设置为自己本机IP

user=mysql # 设置MySQL数据库用户

basedir=/usr/local/mysql # 数据库文件路径

datadir=/data/mysql # 数据库数据目录,存储数据库文件的路径

socket=/tmp/mysql.sock # 设置MySQL服务器使用的套接字文件路径

pid-file=/data/mysql/mysql.pid # 设置指定存放进程ID的文件

character_set_server=utf8mb4 # 设置每个连接的默认字符集

symbolic-links=0

explicit_defaults_for_timestamp=true # mysql-5.6.6丢弃了这个系统变量,版本高于5.6.6的可加上

9、初始化数据库

先切换到mysql路径,再执行初始化

cd /usr/local/mysql/bin

./mysqld --defaults-file=/etc/my.cnf --basedir=/usr/local/mysql/ --datadir=/data/mysql/ --user=mysql --initialize

–basedir 为mysql解压目录,–datadir 为mysql数据存放目录,就是在/etc/my.cnf配置的路径

PS:此步骤可能因glibc依赖问题会报错,如报错可参考第15条的解决方法。

10、初始化后就可以查看mysql初始密码了

cat /data/mysql/mysql.err

11、加入到系统服务,启动mysql服务

cp /usr/local/mysql/support-files/mysql.server /etc/init.d/mysql

PS:此步骤重启mysql服务可能会log-err文件目录不存在报错,可参考第15条的解决方法。

12、MySQL服务启动成功后,就可以登录到mysql数据库

/usr/local/mysql/bin/mysql -u root -p

输入刚开始初始化后查看到的初始密码,即可完成进入mysql数据库

PS:如果想直接使用mysql -u root -p 直接登录,则需要先把mysql的路径映射链接到/usr/bin目录下

ln -s /usr/local/mysql/bin/mysql /usr/bin

13、更改mysql数据库登录初始密码

ALTER USER ‘root’@‘localhost’ IDENTIFIED BY ‘123456’;

FLUSH PRIVILEGES; #刷新

14、完成部署

退出数据库,再次登录即可输入更改的密码,到此mysql已经部署完成,成功部署。

15、部署时可能出现的问题

1、初始化数据库报错

初始化数据库的时候报“./mysqld:/lib64/libstdc++.so.6:version ‘CXXABI 1.3.11’ not found (required by ./mysqld)”

此报错是缺少对应的libstdc++版本依赖问题,可以先查看对应的版本

strings /usr/lib64/libstdc++ |grep CXXABI

find / -name “libstdc++.so.6*”

可以看到是缺少相应的版本依赖。

(1)解决办法

1)可以看缺少那些依赖就安装对应的依赖版本

  1. 使用rpm查看glibc版本,然后去官网下载对应的版本即可

2、启动mysql服务报错

启动mysql服务时可能会报“Starting MySQL.2024-09-20T09:32:58.959370Z mysqld safe error:log-errorr set to/var/log/mariadb/mariadb.log’,however file don’t exists.Create writable for us ‘mysql’”

**(1)**解决方法

此错误时没有对应的目录和文件,进行创建目录和文件即可

mkdir /var/log/mariadb/

touch /var/log/mariadb/mariadb.log

chown -R mysql:mysql /var/log/mariadb/

DCNN在医学图像分析,尤其是胃肠道异常检测方面显示出了巨大的潜力。为了深入理解如何使用DCNN进行模式识别,你可以参考《深度学习驱动的胃肠道异常检测:基于DCNN的内窥镜图像分析》这篇文章。该文详细介绍了如何设计和训练一个专门针对内窥镜图像的DCNN模型,以及如何使用Kvasir数据集进行训练和测试,进而实现高精度的胃肠道异常检测。 参考资源链接:[深度学习驱动的胃肠道异常检测:基于DCNN的内窥镜图像分析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2kaic5eoqt?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,你需要准备Kvasir数据集,这是一个公开的医学图像数据集,包含了多种胃肠道疾病相关的内窥镜图像。在准备数据过程中,可能需要进行图像预处理,如调整图像大小、归一化像素值等,以确保输入网络的图像格式统一且适合模型处理。 接下来,设计DCNN架构是关键。你可以采用一个多路径、多分辨率的卷积神经网络架构。这样的设计能够让网络从不同层次学习到更丰富的图像特征,从而提高模型对胃肠道异常的识别能力。例如,使用多个并行的卷积路径,每个路径对应不同的图像分辨率,可以同时捕捉到宏观和微观的异常特征。 在训练过程中,你需要选择合适的损失函数和优化器。通常,在医学图像分类任务中,交叉熵损失函数是一个不错的选择,而Adam优化器则因其快速收敛的特性而被广泛应用。为了防止过拟合,可以使用如dropout或权重衰减的技术。 训练完成后,你可以使用马修斯相关系数(MCC)等指标来评估模型性能。MCC能够全面考虑真阳性、假阳性、真阴性和假阴性,是评估医学图像分类模型性能的一个重要指标。 最后,为了确保模型具有良好的泛化能力,可以在不同的数据集上进行验证,例如Kvasir-Capsule数据集。这样不仅能够评估模型在不同条件下的表现,还能进一步提高医生对模型诊断结果的信任度。 通过这篇资料,你不仅能够学习到如何使用DCNN进行胃肠道异常图像的模式识别,还能了解到如何优化模型结构和参数,以及如何评估模型性能。这对于希望深入医学图像分析领域的研究者或工程师来说是一个宝贵的资源。 参考资源链接:[深度学习驱动的胃肠道异常检测:基于DCNN的内窥镜图像分析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2kaic5eoqt?spm=1055.2569.3001.10343)
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