我在oracle9i中导出数据库时作业总是报错，我用的是system用户，有exp_full_database权限，请高手指教

alittletiger 2003-11-18 12:57:26

报错信息:

VNI-2015 : 目标节点的节点首选身份证明无效
或具有的权限不足以完成该操作。
在 Windows 平台上, 为 Windows 目标指定的节点身份证明
应具有 "登录为批处理作业" 的权限。

我到底应该授予system哪个权限？

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leecooper0918 2003-11-18

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最好把你的操作写详细点，看你的说明，好像是用RMAN在操作.
命令行操作不行吗?

exp userid=system/manager full=y

glucose 2003-11-18

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system用户本身的权限足够呀，你不会是采用定时导出吧？试试再命令行模式下交互导出

hdkkk 2003-11-18

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需要在操作系统中设置

直接用命令行多好啊

c:\〉exp help=y

Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。

大数据技术指的是用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。以下是一些常见的大数据技术和工具： Hadoop：Apache Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架。它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）用于数据存储和MapReduce用于数据处理。 Spark：Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，提供了比MapReduce更快的数据处理能力。它支持内存计算和更多复杂的数据处理流程。 NoSQL数据库：NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）则更适用于处理这类数据。数据仓库：数据仓库是一个用于集成和分析大规模数据的存储系统，一些知名的数据仓库包括Snowflake、Amazon Redshift等。数据湖：数据湖是一个存储结构化和非结构化数据的存储池，用于支持数据分析和机器学习应用。机器学习：大数据技术也广泛应用于机器学习领域，支持大规模数据的模型训练和预测分析。流式处理：针对实时数据处理需求，流式处理技术（如Apache Kafka、Apache Flink）可以实时。

Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。

云计算存储架构dr.pptx

大数据技术指的是用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。以下是一些常见的大数据技术和工具： Hadoop：Apache Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架。它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）用于数据存储和MapReduce用于数据处理。 Spark：Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，提供了比MapReduce更快的数据处理能力。它支持内存计算和更多复杂的数据处理流程。 NoSQL数据库：NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）则更适用于处理这类数据。数据仓库：数据仓库是一个用于集成和分析大规模数据的存储系统，一些知名的数据仓库包括Snowflake、Amazon Redshift等。数据湖：数据湖是一个存储结构化和非结构化数据的存储池，用于支持数据分析和机器学习应用。机器学习：大数据技术也广泛应用于机器学习领域，支持大规模数据的模型训练和预测分析。流式处理：针对实时数据处理需求，流式处理技术（如Apache Kafka、Apache Flink）可以实时。

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