目录Django介绍：开发准备后端编写Django项目里的app模块编写models.py文件（写模型）：编写序列化文件（serializers.py）编写视图（Views）新建urls.py文件，填写路径编辑进行迁移

目录需求为什么用Go缓存并发移除避免GCBigCacheHTTP服务器JSON反序列化最终结果总结需

目录前言commons-collections（CC）构造利用链第一步InvokerTransformer第二步ChainedTransformer第三步ConstantTransformer第四步服务端生成Runtime实例上Map第五步TransformedMap第六步AnnotationInvocationHandler的readObject复写点第五步Lazymap第六步动态代理总结前言可

OSG格式是OpenSceneGraph库使用的一种二进制文件格式，它可以将3D场景图形及其相关的材质、纹理等信息序列化到文件中，方

Hadoop3.1.0完全分布式集群部署，三台服务器部署结构如下github配置文件源码地址Pdsh使用方法http://kumu-linux.github.io/blog/2013/06/19/pdsh

ApacheHadoopYARN百度百科：https://baike.baidu.com/item/yarn/16075826?

通过官网搭建：hadoop.apache.org/docs/r2.6.5/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.ht

本文目录1.集群部署分布规划2.Zookeepr集群安装3.HDFS-HAⅠ.配置core-site.xmlⅡ.配置hdfs-site.xmlⅢ.配置分发4.YARN-HAⅠ.配置yarn-site.xmlⅡ.配置分发4.启动前的配置5.启动HA集群Ⅰ.单独启动Ⅱ.脚本方式启动HA集群6.HA集群测试

HadoopHAHA概述(1)所谓HA(HighAvailablity),即高可用(7*24小时不中断服务)。(2)实现高可用最关键的策略是消除单点故障。

一、介绍在Hadoop2.4之前，ResourceManager是YARN集群中的单点故障ResourceManagerHA是通过Active/Standby体系结构实现的，在任何时候其中一个RM都是活动的

MapReduce是一个用于处理大数据集的编程模型和算法框架。其优势在于能够处理大量的数据，通过并行化来加速计算过程。它适用于那些可以分解为多个独立子任务的计算密集型作业，如文本处理、数据分析和大规模数据集的聚合等。然而，MapReduce也有其局限性，比如对于需要快速迭代的任务或者实时数据处理，MapReduce可能不是最佳选择。总的来说，MapReduce是大数据技术中的一个重要概念，它在Ha

上传文件到集群遇到以下异常：org.apache.hadoop.fs.ChecksumException:Checksumerror:file:/root/test.txtat0[root@master

:/opt/hadoop-2.7.3//bin:/opt/jdk1.8.0_131

1.HBase安装相关版本：Hadoop：2.7.3hbase：1.3.1hbase相关版本下载安装HBase需要安装hbase-1.3.1-bin.tar.gz软件包，下载并解压到/opt目录下2.HBase

示例1：输入：[1,2,3,4,5]输出：此列表中的结点3(序列化形式：[3,4,5])返回的结点值为3。(测评系统对该结点序列化表述是[3,4,5])。

关于PHP中的对象序列化这件事儿，之前我们在很早前的文章中已经提到过__sleep()和__weakup()这两个魔术方法。

Java反序列化RCE漏洞CVE-2015-7501漏洞由于JBoss中invoker/JMXInvokerServlet路径对外开放，JBoss的jmx组件支持Java反序列化invoker/JMXInvokerServlet

报错信息msg:“服务端异常，请联系管理员JSONparseerror:Cannotdeserializevalueoftypejava.util.DatefromString“2023-11-1313:13:35”:notavalidrepresentation(error:FailedtoparseDatevalue‘2023-11-1313:13:35’:Cannotparsedate“20

前言最近项目需要，引入ProtocolBuffer来做对象序列化。正文ProtocolBuffer是Google出的序列化数据格式，下面简称pb。

该实现使用EWKB来序列化地理数据，并

模板虚拟机环境准备1）准备一台模板虚拟机hadoop100，虚拟机配置要求如下：模板虚拟机：内存4G，硬盘50G，安装必要环境，为安装hadoop做准备[root@hadoop100~]#yuminstall-yepel-release

文章目录@[TOC](文章目录)一、点云输入/输出（I/O）1.1点云文件格式1.1.1PCD1.1.2LSA1.1.3PLY1.2序列化与反序列化1.2.1反序列化1.2.2序列化二、点云及其可视化2.1

一、HBase基础HBase是一种建立在Hadoop文件系统之上的分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。HBase是BigTable的开源Java版本。

初步了解Protobuf和gRpcProtocolBuffersProtocolBuffers（又称protobuf）是谷歌的语言无关、平台无关、可扩展的机制，用于序列化结构化数据。

2012.12877BackgroundTransformer在CV领域已呈席卷之势滚滚而来~RelatedworkandthelimitViT(VisionTransformer)对二维图像进行切片并序列化作为输入

事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化，在事务执行过程中，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中Redis事务没有隔离级别批量操作在发送

ez_upload(apache后缀解析漏洞)(5)ezsql(union注入)(6)funmd5(代码审计%0a绕过preg_replace)(7)phonecode(伪随机数漏洞)(8)ezpop(反序列化字符串逃逸

文章目录[NISACTF2022]babyserialize[SWPUCTF2021新生赛]pop[NISACTF2022]popchains[第五空间2021]pklovecloud[天翼杯2021]esay_evalprize_p5[江苏工匠杯]unseping[SWPUCTF2021新生赛]babyunser[CISCN2022初赛]ezpop[UUCTF2022新生赛]ez_unser[N

1.攻防世界unserialize3classxctf{public$flag='111';publicfunction__wakeup(){exit('badrequests');}?code=pocO:4:"xctf":1:{s:4:"flag";s:3:"111";}让输出报错：O:4:"xctf":2:{s:4:"flag";s:3:"111";}2.攻防世界Web_php_unseria

背景今天遇到了一个场景，下游强行把某个字段的类型给改了(字段顺序没有变)，上线的过程中上下游都没有出错，和我预想的不一样，我认为上游反序列化解析的时候会出错python语言，thrift协议当然这样的做法不推荐

前言今天开始学习数仓的内容，之前花费一年半的时间已经学完了Hadoop、Hive、Zookeeper、Spark、HBase、Flume、Sqoop、Kafka、Flink等基础组件。

Hive是Hadoop生态系统中事实上的数据仓库标准。Hive是建立在Hadoop生态中的数据仓库中间件，其本身并不提供存储与计算能力。

MapReduceHadoop中将数据切分成块存在HDFS不同的DataNode中，如果想汇总，按照常规想法就是，移动数据到统计程序：先把数据读取到一个程序中，再进行汇总。

主要还是因为自己当初安装flink的几种模式时，是分开复制安装，导致自己以为配置了环境变量，还有一个需要注意：yarn-sisson.sh是flink/bin/的命令，并不是hadoop的yarn的命令

1.in、out、inout、oneway关键字定向tagin修饰的的参数，经序列化后传递服务端，服务端反序列化得到一个与之值相同的新的对象；定向tagout修饰的参数，客户端不会序列化该参数，而是服务端调用无参构造方法新建了一个对象

Redis事务特点：原子性（Atomicity）：事务中的所有命令都会被序列化并连续执行，事务在执行过程中不会被其他客户端发送来的命令请求所中断。

背景在有些情况下，运行于Hadoop集群上的一些mapreduce作业本身的数据量并不是很大，如果此时的任务分片很多，那么为每个map任务或者reduce任务频繁创建Container，势必会增加Hadoop

在C#中访问Hadoop通常涉及到与Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行交互，以及可能执行MapReduce作业或其他Hadoop生态系统组件（如HBase或Hive）。

1.详情1.架构图在这里插入图片描述2.读写的流程图在这里插入图片描述2.操作1.使用MAVEN集成对应的jar包org.apache.hadoophadoop-common2.7.1org.apache.hadoophadoop-hdfs2.7.12

博主介绍：✌全网粉丝100W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌由于篇幅限制，想要获取完整文章或者源码，或者代做，可以给我留言或者找我聊天。感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人。文章包含：项目选题+项目展示图片（必看）计算机毕业设计吊

pwd=6666通过XFTP将安装包上传到hadoop102的/opt/software目录下安装部署1、解压hive-3.1.3.tar.gz到/opt/module/目录下面进入安装包所在目录cd/

Protobuf是Google开发的语言中立、平台中立的结构化数据序列化和反序列化协议。用于应用程序间结构化数据的传输，相对于JSON、XML等基于文本的协议，它以二进制方式传输数据，效率更高。

参考链接：CentOS7虚拟机enss33没有ip地址的解决方法_ens33没有ip地址_weixin_45307968的博客-CSDN博客在搭建Hadoop集群时，需要修改ip地址，但是当我查看时发现并没有显示

0x02漏洞概述大华智慧园区综合管理平台/ipms/barpay/pay、deleteFtp、等接口存在FastJson反序列化漏洞，未授权的攻击者可利用此漏洞执行任意命令,获取服务器权限。

0x02漏洞概述由于大华智慧园区综合管理平台使用了存在漏洞的FastJson组件,未经身份验证的攻击者可利用/CardSolution/card/face/sendFaceInfo接口发送恶意的序列化数据执行

实现方式1（JSON.stringfy）JSON.parse(JSON.stringify(obj))是目前比较常用的深拷贝方法之一，它的原理就是利用JSON.stringify将js对象序列化（JSON

阅读库8.字节码库9.数据库连接池库10.消息库11.PDF库12.日期和时间库13.集合库14.电子邮件API15.HTML解析库16.密码库17.嵌入式SQL数据库库18.JDBC故障排除库19.序列化库

网络安全免责声明法律科普学习资源网站靶场/CTF大佬博客笔记思维框图CTF/AWDAPT&&矩阵Web安全/渗透测试ToolsGolang工具FscanGolang工具ChYing信息收集注入攻击ToolsJNDIExploit反序列化

Fastjson提供了autotype功能，允许用户在反序列化数据中通过“@type”指定反序列化的类型，其次，Fastjson自定义的反序列化机制时会调用指定类中的setter方法及部分getter方法

目录Shiro-550反序列化漏洞（CVE-2016-4437）漏洞简介漏洞原理Shiro-721反序列化漏洞（CVE-2019-12422）Shiro550和Shiro721的区别是什么漏洞指纹漏洞介绍漏洞原理攻击流程漏洞复现