一般情况下,开发大数据处理程序,我们希望能够在本地编写代码并调试通过,能够在本地进行数据测试,然后在生产环境去跑“大”数据. 一.nc工具 配置windows的nc端口,在网上下载nc.exe(https://eternallybored.org/misc/netcat/) 使用命令开始nc制定端口为9000(nc -L -p 9000 -v) 启动插件 二.idea中配置,代码以及设置参数 maven配置: <?xml version="1.0" encoding="

目录 PART ONE :Windows本地内核提权 漏洞概述 漏洞原理 漏洞复现 windbg调试本地内核 查看SSDT表和SSDTShadow表 查看窗口站结构体信息 利用Poc验证漏洞 漏洞利用 分配零页内存 构造能够获取SYSTEM进程令牌的shellcode 查找获取HalDispatchTable表地址 利用Bitmap任意内存读写 Exp利用漏洞 相关名词 Token BSOD 参考资料 PART TWO :Exploit-Exercises Nebula学习与实践 前言 Leve

4. 时间语义(Time Semantics) 这章我们会介绍时间语义,以及在流中,对于时间的各种不同的概念的描述.同时我们也会讨论一个流处理器在事件乱序的情况下,如何能提供精准的结果,以及如何使用流对历史events进行处理. 一分钟的含义 假设我们要持续的对流计算并生成结果,例如每一分钟.这里的“一分钟”在流处理应用里到底意味着什么呢? 考虑这么一个场景,一个程序用于分析手机网游用户的events.用户属于各个小队.基于小队成员达成游戏给定目标的速度,应用收集小队的信息并在游戏中给出奖励,例

1. Flink 简介 Flink 是一个分布式流处理器,提供直观且易于使用的API,以供实现有状态的流处理应用.它能够以fault-tolerant的方式高效地运行在大规模系统中. 流处理技术在当今地位愈发重要,因为它为很多业务场景提供了非常优秀的解决方案,例如数据分析,ETL,事务应用等. 2. 有状态的流处理 在很多场景下,数据都是以持续不断的流事件创建.例如网站的交互.或手机传输的信息.服务器日志.传感器信息等.有状态的流处理(stateful stream processing)是一种

Flink流处理的时间窗口 对于流处理系统来说,流入的消息是无限的,所以对于聚合或是连接等操作,流处理系统需要对流入的消息进行分段,然后基于每一段数据进行聚合或是连接等操作. 消息的分段即称为窗口,流处理系统支持的窗口有很多类型,最常见的就是时间窗口,基于时间间隔对消息进行分段处理.本节主要介绍Flink流处理系统支持的各种时间窗口. 对于目前大部分流处理系统来说,时间窗口一般是根据Task所在节点的本地时钟来进行切分,这种方式实现起来比较容易,不会阻塞消息处理.但是可能无法满足某些应用的要求,

我打算以 flink 官方的 例子 <<Monitoring the Wikipedia Edit Stream>> 作为示例,进行 flink 流计算任务 的源码解析说明. 其中任务的源码如下,其中中文注释 来自 http://flink-china.org/ 后续我会对这个拓扑任务代码进行逐行的深入分析,以达到深入了解flink代码运行机制的目的. public class WikipediaAnalysis { public static void main(String[]

storm的开发环境搭建比hadoop(参见前文http://www.cnblogs.com/wuxun1997/p/6849878.html)简单,无需安装插件,只需新建一个java项目并配置好lib包引用即可.本地跑也无需先启动storm,直接Run As->Java Application完事.下面细看: 1.新建项目:在eclipse中点File->New->选Project->Java Project->next,输入自己想要的项目名,我这里写storm,点Fini

目录 你可能面临如下苦恼: 接口缓存 重试机制 Bean校验 等等...... 它为流计算开发工程师解决了 有了它你的代码就像这样子: 仓库地址:懒松鼠Flink-Boot 1. 组织结构 2. 技术选项和集成情况 3. 快速开始 3.1 核心基础工程 3.2 Spring容器 topology-base.xml config.properties 3.3 启动类示例 3.4 数据源 3.5 业务逻辑实现 CommonFunction 3.6 集群/本地运行 还在为开发Flink流处理应用程序时

摘要:Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架. 本文分享自华为云社区<[云驻共创]手把手教你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎>,作者: 萌兔之约. Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架.Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算,还能提供批量数据处理.相较于市面上的其他数据处理引擎,它采用的是基于流计算来模拟批处理. 一.Flink原理及架构 Flink简介 Apache

参考http://my.oschina.net/junn/blog/164041 http://songxj.blog.51cto.com/620981/396113 http://5iwww.blog.51cto.com/856039/278045 http://lhkzyz.iteye.com/blog/1666180 安装svn yum install subversion 代码库创建 [root@localhost data]# mkdir svn [root@localhost dat

下载hadoop http://hadoop.apache.org/releases.html --> http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.6.5/hadoop-2.6.5.tar.gz 安装hadoop,配置HADOOP_HOME, 把${HADOOP_HOME}/bin放到path 下载spark http://spark.apache.org/downloads.html --> https:

使用FFMPEG在windows平台下推rtmp流 工作中习惯在Linux下面使用FFmpeg模拟推rtmp流,无奈家中的电脑都是windows系统,需要利用家中的带宽来测试流媒体服务器的性能.所以研究了一下如何在windows系统中快速推流. 首先下载安装ffmpeg 下载windows下的FFMPEG压缩包,解压到当前目录,见下图(如何快速截图并上传到图传?) 我们使用的是ffmpeg-20180429-19c3df0-win64-static\bin路径下的ffmpeg.exe文件. 写两

windows本地安全策略实验-远程桌面连接锁定账户 实验环境: 服务端:Win7-1:10.10.10.136,开启远程桌面服务 客户端:win7-2:10.10.10.153 确保客户端和服务端能够互通 实验步骤: 一.本地策略,用户权限分配设置 1.首先在服务端创建一个普通用户 2.打开本地安全策略,输入”secpol.msc” 3.检查”允许通过远程桌面服务登录”中允许的远程登录的用户组 4.服务端开启远程桌面连接 5.在另一台电脑尝试远程登录,显示”连接被拒绝,因为没有授权此用户进行远

Wox: Windows 本地文件搜索神器 下载地址: https://github.com/Wox-launcher/Wox 注: Wox只能搜索C盘下的文件,所以需要结合everything 如果没有everything,搜索存在电脑的本地文件而C盘中不存在时则提示: everything下载地址: https://www.voidtools.com/zh-cn/ 只搜索文件时需在搜索内容前加入 * 号

首先 是 StreamExecutionEnvironment see = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 我们在编写 flink流计算拓扑任务时首先要做的就是构建一个 StreamExecutionEnvironment 实例 其时序图如下:     文章未完结,待续...

题目描述 Elaxia最近迷恋上了空手道,他为自己设定了一套健身计划,比如俯卧撑.仰卧起坐等 等,不过到目前为止,他坚持下来的只有晨跑. 现在给出一张学校附近的地图,这张地图中包含N个十字路口和M条街道,Elaxia只能从 一个十字路口跑向另外一个十字路口,街道之间只在十字路口处相交.Elaxia每天从寝室出发 跑到学校,保证寝室编号为1,学校编号为N. Elaxia的晨跑计划是按周期(包含若干天)进行的,由于他不喜欢走重复的路线,所以 在一个周期内,每天的晨跑路线都不会相交(在十字路口处),寝

1. 引言 最近一段时间设计和实现公司内部的基于OAuth2.0的统一身份认证中心,经梳理,公司部分自研系统可以使用OAuth2.0的方式进行身份认证,还有一部分系统无源代码,未开放接口,使用windows用户作为系统的用户.面对这种情况,同时为实现一个中心一键开关账户的功能,对于无源码.未开放接口.使用windows用户作为系统用户的系统,单独开发接口程序,有数据库的直接操作数据库将账号密码同步至数据库中:对于使用windows用户作为系统用户的系统,则在其部署的服务器上部署webapi接口,

flink 中自身虽然实现了大量的connectors,如下图所示,也实现了jdbc的connector,可以通过jdbc 去操作数据库,但是flink-jdbc包中对数据库的操作是以ROW来操作并且对数据库事务的控制比较死板,有时候操作关系型数据库我们会非常怀念在java web应用开发中的非常优秀的mybatis框架,那么其实flink中是可以自己集成mybatis进来的. 我们这里以flink 1.9版本为例来进行集成. 如下图为flink内部自带的flink-jdbc. 创建一个flin

漏洞简介 2021年2月10日,微软修复了一个Windows本地权限提升漏洞,漏洞编号为 CVE-2021-1732 ,本地攻击者可以利用该漏洞将权限提升为 System ,目前EXP已公开. 影响范围 Windows Server, version 20H2 (Server Core Installation) Windows 10 Version 20H2 for ARM64-based Systems Windows 10 Version 20H2 for 32-bit Systems W

flink 流的合并操作 union union只能合并类型相同的数据,合并的结果仍然是DataStream,结果操作与未合并之前一致. public static void main(String[] args) throws Exception { //流的合并操作 union 只能合并类型相同的流 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream

背景描述 参照国内视频监控行业监控软件,实现当前视频的即时回放功能,例如: 监控人员发现刚刚的某个视频点有可疑,就像录像回放一样,想倒回去看一下,但又不想切换到录像回放界面, 此处就体现即时回放的价值了,还可将回放片断保存为录像文件; 实现流程 在视频播放时, 将收到的帧数据写入待解码播放队列; 当用户切换到即时回放功能, 则停止解码当前的帧; 在解码线程中修改用者ID(涉及到缓冲队列的设计); 解码线程一直读取历史队列中的帧进行解码显示; 当读到队列的最后一帧时,再从头开始循环; 代码实现 /