1.什么是实战未授权访问漏洞?Hadoop & Redis靶场实战——Vulfocus服务攻防
2.Cassandra实战作者简介
3.如何快速的学会大数据分析 实战案例深入解析
4.Cloudera Manager入门实战
什么是未授权访问漏洞?Hadoop & Redis靶场实战——Vulfocus服务攻防
未授权访问漏洞,简称未经授权访问,源码指的实战是未经授权的个人或系统尝试访问网络资源、数据或应用程序。源码这种行为可能出于恶意或非恶意目的实战,无论意图如何,源码qt实现软件注册机源码都可能造成敏感信息泄露、实战数据篡改、源码系统异常甚至引发严重安全事件。实战
在攻防实践中,源码我们可以通过Vulfocus靶场来模拟这类攻击和防御。实战Vulfocus是源码一个漏洞管理平台,它提供了一键启动、实战自动更新和计分考核等功能,源码适合安全测试和能力评估。实战用户可以加载Docker镜像快速进入靶场环境,无论是在线(vulfocus.cn)还是离线(github.com/fofapro/vulf...)版本,都能进行渗透测试,即使没有网络也可在本地进行。大众erp源码
以Hadoop为例,这是Apache基金会开发的分布式计算框架,其HDFS和MapReduce等组件在大数据处理中扮演关键角色。Hadoop YARN的ResourceManager若存在未授权访问漏洞,可能会让未经授权的用户操纵资源,威胁数据安全。在Hadoop 3.3.0以下版本中,可以利用此漏洞进行shell反弹,如通过python脚本实现。在靶场中,你需要连接靶机,使用netcat监听并执行反弹脚本。
另一个案例是Redis的CNVD--漏洞,它涉及远程命令执行,利用Redis主从复制机制。通过探测端口,可以尝试远程连接并执行攻击。在Redis c 源码系统4.x版本中,主从模式和模块功能的引入,增加了可扩展性,但也可能成为攻击者利用的对象。
在进行这些实战时,确保对靶场环境进行充分的权限管理,及时修复漏洞,以保护系统的安全。同时,针对每个漏洞,理解其原理和利用方法,是提升安全防护能力的重要步骤。
Cassandra实战作者简介
郭鹏,国内Cassandra领域的先驱者和实践者。他是一位资深软件开发工程师,对分布式应用程序的开发和使用有着丰富的经验。
他一直致力于Cassandra、Hadoop、Hive、家变 gotv 源码MongoDB等分布式应用的底层实现原理的研究和探索,对分布式数据库和数据仓库有着深刻而独到的理解。在阿里巴巴任职期间,他参与设计和开发了多个基于Cassandra和Hadoop的大型应用,展现了他在分布式技术领域的深厚功底。
郭鹏现供职于盛大在线,负责Hadoop计算存储平台的搭建与实施。他的专业能力和创新思维在实际项目中的应用,对推动公司技术进步起到了关键作用。他活跃于开源技术社区,是博客园的推荐博客,也是CSDN的博客专家。
郭鹏热衷于与网友分享自己的心得和体会,深受社区欢迎。他的文章不仅详细阐述了技术实现的细节,还深入探讨了技术的原理和应用,为众多开发者提供了宝贵的参考和启发。他的lua 脚本 源码知识分享精神和对技术的热爱,是值得学习和尊敬的。
总之,郭鹏以深厚的技术功底、丰富的实践经验、创新的思维能力以及对技术的热忱,成为了国内Cassandra领域的杰出代表。他的成就和影响力,不仅体现在技术领域,也影响了众多开发者,为推动技术进步、知识分享和社区建设做出了积极贡献。
如何快速的学会大数据分析 实战案例深入解析
第一阶段:大数据前沿知识及hadoop入门,大数据前言知识的介绍,课程的介绍,Linux和unbuntu系统基础,hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。
第二阶段:hadoop部署进阶。Hadoop集群模式搭建,hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api进行HDFS文件操作。Mapreduce概念及思想。
第三阶段:大数据导入与存储。mysql数据库基础知识,hive的基本语法。hive的架构及设计原理。hive部署安装与案例。sqoop安装及使用。sqoop组件导入到hive。
第四阶段:Hbase理论与实战。Hbase简介。安装与配置。hbase的数据存储。项目实战。
第五阶段:Spaer配置及使用场景。scala基本语法。spark介绍及发展历史,spark stant a lone模式部署。sparkRDD详解。
第六阶段:spark大数据分析原理。spark内核,基本定义,spark任务调度。sparkstreaming实时流计算。sparkmllib机器学习。sparksql查询。
第七阶段:hadoop+spark大数据分析。实战案例深入解析。hadoop+spark的大数据分析之分类。logistic回归与主题推荐。
Cloudera Manager入门实战
Cloudera Manager是一个集成的集群自动化管理工具,旨在简化集群的部署、管理与监控。通过其功能,可以实现集群快速安装,减少运维人员需求,显著提升管理效率。
Cloudera Manager具备管理、监控、诊断和集成四大核心功能。管理功能支持集群的添加、删除节点等操作;监控功能全面监控集群健康状态和系统运行情况;诊断功能帮助识别问题并提供解决方案;集成功能则实现多组件整合,形成统一管理平台。
架构上,Cloudera Manager由多个组件组成,包括Server、Agent、Management Service、Database、Cloudera Repository和Clients。Server负责软件安装、配置和启动服务,管理服务运行的集群;Agent安装在每台主机上,执行启动和停止服务、配置和监控任务;Management Service提供监控、警报和报告功能;Database存储配置和监视信息;Cloudera Repository存储软件;Clients用于与服务器交互。
部署环境要求包括分配内存给虚拟机、安装JDK和配置环境变量、安装MySQL并设置用户权限,以及配置免密登陆。此外,需关闭SELINUX,下载第三方依赖,并进入MySQL客户端创建数据库。
Cloudera Manager的安装部署包括下载安装包、创建用户cloudera-scm、配置CM Agent、配置CM的数据库、启动CM Server&Agent服务,最后访问Cloudera Manager界面进行集群部署。
数据采集模块主要包括HDFS、YARN、Zookeeper的安装与配置,以及Flume的日志采集。在部署过程中,通过Cloudera Manager自定义安装服务,分配节点,集群设置默认,自动启动进程,并关闭HDFS中的权限检查。同时,配置Hadoop支持LZO。Flume安装与配置则涉及日志采集的实现,通过添加服务、选择节点、完成配置,并根据实际情况调整拦截器全类名。