- APO全量日志对接logstash和fluent日志采集生态
日志
APO日志介绍采集流程图APO使用ilogtail作为日志采集组件并改造支持额外功能,在vector中进行日志结构化处理。APO日志功能日志指标统计日志数并生成日志数指标。出现错误日志时,计算日志错误指标故障现场日志应用程序出现慢或者错误trace时,将这段时间内的日志收集并写入clickhouse中。使用k8s信息或pid信息关联故障链路和故障现场日志全量日志1.APO日志界面中提供了为不同应用
- APO v0.7.0 更新:日志功能完整版发布!
日志后端
在v0.6.0版本中,APO发布了基于ClickHouse开箱即用的高效日志方案,为用户提供了采集、处理和检索全量日志的基础功能。新版本在此基础上进一步强化了日志处理和检索的能力,提升了用户体验。支持为不同日志设置不同的解析规则,提取出关键信息并加速检索日志中往往存在许多关键信息,将这些关键信息提取出来能够针对性的检索数据,通过分析此类关键信息能够发现平时难以注意到的洞察。通常不同的应用在输出日志
- 【clickhouse踩坑记录】ClickHouse查询性能优化(入门级)
一条咸鱼的记录
踩坑记录数据库bigdata
背景用了一年多的ClickHouse,但好像都没系统地去学一遍,趁着最近有点时间,相对全面地去看了一圈ClickHouse的内容。发现ClickHouse虽然性能查询本身快,但如果使用不恰当,性能会被降一个级别。下面主要简单介绍一下,ClickHouse的查询可以从哪些方面做优化。可重点关注标题加粗部分!!优化方法以下,主要从表级别、语法、查询这三方面简要介绍。表级别优化填充有空值的字段对于一些表
- Centos7安装Clickhouse单节点部署
lcz-2000
clickhouselinux服务器
部署流程1、关闭防火墙&沙盒关闭防火墙并关闭开机自启动systemctlstopfirewalld&&systemctldisablefirewalld查看selinux状态是否为disabled,否则修改[root@localhost~]#getenforceEnforcing修改为disabledvim/etc/selinux/config#修改SELINUX=disabled#重启生效reb
- centos7 安装单机 ClickHouse
小码农叔叔
大数据clickhouse安装clickhouse单机安装clickhouse单节点安装安装单机clickhouse
前言ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库(DBMS),使用C++语言编写,主要用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告本篇首先介绍下如何基于centos7环境安装单机版的clickhouse官网:https://clickhouse.com/环境准备centos7环境(虚拟机或者云服务器)clickhouse基础安装包安装前置步
- ClickHouse创建分布式表
期待着2013
clickhouse数据库
ClickHouse创建分布式表当数据量剧增的时候,clickhouse是采用分片的方式进行数据的存储的,类似于redis集群的实现方式。然后想进行统一的查询的时候,因为涉及到多个本地表,可以通过分布式表的方式来提供统一的入口。由于是涉及到分布式存储,保证高可用就必须有数据冗余—即副本(replica)。Clickhouse依靠ReplicatedMergeTree引擎族与Zookeeper实现了
- centos7安装部署clickhouse数据库 小白详细教程
这是个错觉
clickhouse数据库
目录1.系统概述...21.1服务器环境概述...31.2操作系统...31.3数据库软件...32.数据库账户说明...32.1数据库账户...33.ClickHouse运行环境安装部署...43.1上传数据库软件包到服务器...43.2解压数据库软件包安装...53.3解压软件包并运行安装...53.4更改数据库数据目录...93.5修改日志文件位置...154.ClickHouse日常...
- ClickHouse集群搭建(CENTOS7环境)
huaxia2002
大数据常用框架入门
ClickHouse集群搭建(CENTOS7环境)1.rpm包下载下载的rpm包版本-rw-r--r--1rootroot1342545月2817:07clickhouse-client-20.3.9.70-2.noarch.rpm-rw-r--r--1rootroot1169243615月2817:07clickhouse-common-static-20.3.9.70-2.x86_64.rpm
- CentOS7 部署安装ClickHouse
zhua.er
ClickHouse数据库ClickHouse
一、什么是ClickHouseClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库(DBMS),使用C++语言编写,主要用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。OLAP场景需要在大型数据集上对具有以下特征的复杂分析查询进行实时响应:数据集可以是巨大的——数十亿或数万亿行数据组织在包含多列的表中只选择少数几列来回答任何特定的查询必须以毫秒或秒为
- 5. clickhouse 单节点多实例部署
Toroidals
大数据组件安装部署教程clickhouse单节点多实例伪分布安装部署
环境说明:主机名:cmc01为例操作系统:centos7安装部署软件版本部署方式centos7zookeeperzookeeper-3.4.10伪分布式hadoophadoop-3.1.3伪分布式hivehive-3.1.3-bin伪分布式clickhouse21.11.10.1-2单节点多实例dolphinscheduler3.0.0单节点kettlepdi-ce-9.3.0.0单节点sqoop
- ClickHouse Kafka 引擎教程
2401_86984695
clickhousekafkalinq
你将看到如下所示的输出,其中显示了其分区的主题和当前状态。Topic:readingsPartitionCount:6ReplicationFactor:2Configs:Topic:readingsPartition:0Leader:0Replicas:0,2Isr:0,2Topic:readingsPartition:1Leader:2Replicas:2,1Isr:2,1Topic:read
- clickhouse集群方案及表引擎最佳实践
yangls的技术博客
大数据
clickhouse集群方案很多资料过于凌乱,也有一些还不错,但是其最佳实践部分讲的不够详细,例如:Clickhouse最佳实战之分布式集群方案研究那我们来讲讲我们的实践及面临过的问题。数据一致性问题某些云服务厂商提供的其实是单机版,比如某个集群单分片,两副本,但其实只开放一台机器的ip和端口,所有读写都在一台机器上,这样就没有数据一致性问题,但这不是正确的集群,这种单机使用中建表都不需要oncl
- clickhouse最佳实践(一):clickhouse千亿级日志系统单机到集群架构演进历程
Biturd
clickhouse架构
clickhouse千亿级日志系统单机到集群架构演进历程1.初始阶段:单机部署2.使用代理层3.集群设计4.数据迁移5.监控和维护6.集群横向扩展最佳实践系列文章持续完善中,记录了业务系统从碰到瓶颈到迭代的过程1.初始阶段:单机部署针对ClickHouse(以下简称CK)单机的优化过程,通常包括以下几个方面,以确保在非分布式环境中达到最佳性能:1).硬件优化内存:尽可能多的内存对CK有帮助,因为它
- ClickHouse vs StarRocks 选型对比
金州饿霸
BigData分布式数据库clickhouse
一、面向列存的DBMS新的选择Hadoop从诞生已经十三年了,Hadoop的供应商争先恐后的为Hadoop贡献各种开源插件,发明各种的解决方案技术栈,一方面确实帮助很多用户解决了问题,但另一方面因为繁杂的技术栈与高昂的维护成本,Hadoop也渐渐地失去了原本属于他的市场。对于用户来说,一套高性能,简单化,可扩展的数据库产品能够帮助他们解决业务痛点问题。越来越多的人将目光锁定在列存的分布式数据库上。
- StarRocks——滴滴的极速多维分析实践
吵吵叭火
大数据数据仓库大数据
背景滴滴集团作为生活服务领域的头部企业,其中橙心优选经过一年多的数据体系建设,逐渐将一部分需要实时交互查询,即席查询的多维数据分析需求由ClickHouse迁移到了StarRocks中,接下来以StarRocks实现的漏斗分析为例介绍StarRocks在橙心优选运营数据分析应用中的实践。一、需求介绍当前数据门户上的漏斗分析看板分散,每个看板通常只能支持一个场景的漏斗分析,不利于用户统一看数或横向对
- Starrocks 对比 Clickhouse
漫步者TZ
数据库clickhouse数据库starrocks
极速查询的单表查询StarRocks在极速查询方面上做了很多,下面着重介绍四点:1)向量化执行:StarRocks实现了从存储层到查询层的全面向量化执行,这是StarRocks速度优势的基础。向量化执行充分发挥了CPU的处理能力。全面向量化引擎按照列式的方式组织和处理数据。StarRocks的数据存储、内存中数据的组织方式,以及SQL算子的计算方式,都是列式实现的。按列的数据组织也会更加充分利用C
- StarRocks和ClickHouse对比
靴子学长
clickhouse数据库数据库架构java
经过研究,StarRocks与ClickHouse作为OLAP数据库在某些场景下都展现出极端的性能表现,且都不依赖于ApacheHadoop生态系统。在特定情况下,StarRocks的性能甚至优于ClickHouse。ClickHouse适合变化较少的扁平表场景,而StarRocks在单表测试中表现更好,且在多表关联方面具有更大的优势1。在架构方面,ClickHouse采用散布-聚集的模型,而St
- StarRocks与ClickHouse:简要快速选型对比
我就是全世界
clickhousestarRocks
1.引言在大数据分析领域,高性能的数据库系统是关键。StarRocks和ClickHouse作为列式存储数据库的代表,各自具有独特的优势。本文将深入探讨它们的特性和适用场景,为选择合适的数据库系统提供参考。2.StarRocks与ClickHouse简介2.1StarRocksStarRocks是一款全场景MPP企业级数据库,它强调实时性、并发性和MySQL兼容性。StarRocks提供在线弹性扩
- 性能全面提升!白山云基于StarRocks替换ClickHouse的数据库实践
BaishanCloud
大数据性能优化StarRocksclickhouse数据库
StarRocks是国产开源、极速全场景MPP数据库,它采用新一代弹性MPP架构,可以高效支持大数据量级的多维分析、实时分析、高并发分析等多种数据分析场景,性能出色,比同类产品平均快3-5倍。白山云大数据团队在两年多的学习和实践中,基于StarRocks搭建了全新的大数据平台,并已全量投入使用。因此我们将选型接入、改造优化的过程与经验进行分享,希望能为大家带来一些借鉴与思考。选型思考白山云CDN每
- ClickHouse exception, message: Code: 407. DB::Exception: Decimal math overflow 十进制溢出错误
大大大大物~
ClickHouse数据库clickhousesql
记一次ClickHouse使用中遇到的问题报错:org.springframework.jdbc.UncategorizedSQLException:###Errorqueryingdatabase.Cause:ru.yandex.clickhouse.except.ClickHouseUnknownException:ClickHouseexception,message:Code:407.DB
- 【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之ClickHouse篇
王知无(import_bigdata)
欢迎关注博客主页:https://blog.csdn.net/u013411339欢迎点赞、收藏、留言,欢迎留言交流!本文由【王知无】原创,首发于CSDN博客!本文首发CSDN论坛,未经过官方和本人允许,严禁转载!本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。硬刚大数据系列文章链接:2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021
- 【Go】Golang连接数据库使用HTTP协议
音乐学家方大刚
GoClickhousegolang数据库http
离开你是傻是对是错是看破是软弱这结果是爱是恨或者是什么如果是种解脱怎么会还有眷恋在我心窝那么爱你为什么黄品源/莫文蔚《那么爱你为什么》packagemainimport("context""fmt""log""time""github.com/ClickHouse/clickhouse-go/v2")funcmain(){//确保使用HTTP协议和8123端口conn,err:=clickhous
- 大数据组件ClickHouse介绍(场景、优劣势、性能)
坚持是一种态度
大数据开发ClickHouse大数据clickhouse数据库列式数据库
大数据组件ClickHouse介绍简介使用场景优势与劣势优势劣势性能单个查询吞吐量处理短查询的延时时间处理大量短查询数据写入性能查询性能简介clickhouse是一个高性能的列式存储分析数据库管理系统,由俄罗斯搜索引擎公司yandex开发。clickhouse具有以下特点高性能:clickhouse优化了查询和数据压缩算法,支持多维度数据分析和快速聚合查询。分布式:clickhouse采用共享无状
- golang请求云数据库ClickHouse数据库报错:err code: 202, message: Too many simultaneous queries. Maximum: 100
zhoupenghui168
golang#golang基础数据库golang开发语言后端sync
1.场景描述开发环境:语言:golang1.22数据库引擎:GORM数据库:ClickHouse场景:当使用sync.WaitGroup并发执行多个gorm相关的goroutine时,报错:errcode:202,message:Toomanysimultaneousqueries.Maximum:1002.错误原因从上面错误中可以看出:(1).这是因为当前正在进行的查询或插入操作超过了设置的最大
- 《ClickHouse企业级应用:入门、进阶与实战》1 全面了解ClickHouse
AI天才研究院
大数据AI人工智能clickhouse大数据hadoop
近年来,ClickHouse发展势头迅猛,社区、大厂纷纷跟进使用。面对万亿级的数据查询分析也能做到亚秒级响应。那么,ClickHouse到底是何方神圣?为什么如此受青睐?各位看官,欲知ClickHouse为何方神圣,且往下看。本章我们先来了解什么是ClickHouse,内容包括ClickHouse是什么,它具有哪些特性,适用哪些应用场景等。1.1ClickHouse概述本节介绍ClickHouse
- MySQL 到 ClickHouse 数据同步优化(三)
简述本文主要介绍CloudCanal如何将关系型数据库中数据同步到ClickHouse,默认使用ReplacingMergeTree作为ClickHouse表引擎,链路特点包括:新增_version、_sign字段,以便ClickHouse准确合并。DML操作均以INSERT写入,同步性能良好。支持DDL同步。技术点结构迁移以ClickHouse为对端的结构迁移,默认选择ReplacingMerg
- <Error> Application: DB::Exception: Listen [::1]:8123 failed: Poco::Exception. Code: 1000, e.code()
Aiky哇
clickhouse数据库数据仓库
问题一:在连接clickhouse数据库时,使用serviceclickhouse-server/etc/init.d/clickhouse-service时都会报Initscriptisalreadyrunning,但是实际上数据库并没有起来,可以使用sudosystemctlstartclickhouse-serversudosystemctlstopclickhouse-serversudo
- Databend 实现高效实时查询:深入解读 Dictionary 功能
数据库
作者:洪文丽开源之夏2024“支持ExternalDictionaries”项目参与者东北大学软件工程专业云计算方向大二在读,喜欢挑战自我,尝试新鲜事物背景介绍在大型系统中,数据通常存储在多个不同的数据源中,例如PostgreSQL、MySQL和Redis负责存储在线数据,而Databend和ClickHouse则用于存储分析数据。传统的分析查询方法往往需要同时使用到多种不同的数据,通常通过ETL
- 复杂查询导致clickhouse宕机
null.equals()
数据库
背景最近在研究clickhouse,发现了不少坑,有些坑是官方的无法解决,有些是配置的问题。配置问题及优化的问题就需要我们不断的调整配置以及优化sql。优化sql最主要是理解clickhouse是如何查询的,我们才能找到瓶颈点,找到优化方法。问题在8G内存4核CPU的机器上,单节点的默认配置的clickhouse,保存数据8000W+,一个复杂的多表关联的查询,每次查询到98%的时候,clickh
- 数仓建模(五)选择数仓技术栈:Hive & ClickHouse & 其它
昊昊该干饭了
数仓建模大数据hiveclickhousehadoop
在大数据技术的飞速发展下,数据仓库(DataWarehouse,简称数仓)成为企业处理和分析海量数据的核心工具。市场上主流数仓技术栈丰富,如Hive、ClickHouse、Druid、Greenplum等,对于初学者而言,选择合适的技术栈是一项挑战。本文将详细解析Hive、ClickHouse及其他数仓技术,帮助读者根据场景需求选择最佳工具。目录一、数据仓库的基础概念和技术选型原则1.1什么是数据
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,