文章 2023-02-23 来自:开发者社区

org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalidbound statement (not found)的解决方案和造成原因分析(超详细)

一、问题描述 今天使用SpringBoot整合mybaits时报了绑定异常的错误:AbstractHandlerExceptionResolver.java:194|org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ExceptionHandlerExceptionResolver|Resolved exception caused by....

org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalidbound statement (not found)的解决方案和造成原因分析(超详细)
文章 2023-02-14 来自:开发者社区

Apache Log4j2拒绝服务漏洞分析

介绍在Log4j2爆出RCE漏洞后,官方给出了RC1和RC2的修复,在之前的文章中有详细分析在RC2的修复之前,其实就存在DOS的可能,但我在RC2的修复后,发现仍然可以造成拒绝服务漏洞于是在RC2修复补丁发布后几小时内向Apache Logging PMC报告了该问题得到了官方的认可和致谢其实当时没有想过申请CVE等步骤,但在今天早上看到了Log4j2发布了CVE-2021-45046漏洞报告....

Apache Log4j2拒绝服务漏洞分析
文章 2023-01-29 来自:开发者社区

【墨菲安全实验室】Apache IoTDB grafana-connector模块SQL注入分析

漏洞简述Apache IoTDB 是面向IoT场景存储时序数据的数据管理系统,具备跟Grafana、spark等系统的集成能力。4月8日,IoTDB 修复了其中 grafana-connector 模块中的 SQL 注入漏洞。由于 grafana-connector 模块中 BasicDaoImpl 类的 querySeriesInternal 方法存在拼接 SQL 语句,导致攻击者可以构造请求....

【墨菲安全实验室】Apache IoTDB grafana-connector模块SQL注入分析
文章 2023-01-14 来自:开发者社区

日志分析实战之清洗日志小实例1:使用spark&Scala分析Apache日志

about云日志分析,那么过滤清洗日志。该如何实现。这里参考国外的一篇文章,总结分享给大家。使用spark分析网站访问日志,日志文件包含数十亿行。现在开始研究spark使用,他是如何工作的。几年前使用hadoop,后来发现spark也是容易的。下面是需要注意的: 如果你已经知道如何使用spark并想知道如何处理spark访问日志记录,我写了这篇短的文章,介绍如何从Apache访问日志文...

日志分析实战之清洗日志小实例1:使用spark&Scala分析Apache日志
文章 2022-10-20 来自:开发者社区

CentOS 7上集群化部署Apache Druid 0.22实时分析数据库(二)

修改了historical服务进程端口为18083,druid.processing.buffer.sizeBytes降至250M,druid.segmentCache.locations中maxSize降至20g,这些参数可以根据你的计算资源量进行放大调整。接着配置middleManager:vi /opt/druid/conf/druid/cluster/data/middleManager....

CentOS 7上集群化部署Apache Druid 0.22实时分析数据库(二)
文章 2022-10-20 来自:开发者社区

CentOS 7上集群化部署Apache Druid 0.22实时分析数据库(一)

部署准备Apache Druid依赖深度存储、元数据库和分布式协调器。深度存储主要是解决数据高可靠问题,也就是说,如果Druid数据节点的持久化数据出现丢失,可以从深度存储中恢复。深度存储可以使用本地文件、Hadoop HDFS、Amazon S3等方式,我们这里选择HDFS。元数据库存储集群元数据,包括Datasouce、Segments、Supervisors、Tasks、Rules等前期配....

文章 2022-07-30 来自:开发者社区

基于Apache组件,分析对象池原理

池塘里养:Object;一、设计与原理1、基础案例首先看一个基于common-pool2对象池组件的应用案例,主要有工厂类、对象池、对象三个核心角色,以及池化对象的使用流程:import org.apache.commons.pool2.BasePooledObjectFactory; import org.apache.commons.pool2.PooledObject; import or....

基于Apache组件,分析对象池原理
文章 2022-05-14 来自:开发者社区

Apache Doris 查询分析功能使用

Doris提供了一个图形化的命令帮助用户方便分析一个具体的查询或者导入操作,在使用过程中的性能问题,本文主要介绍如何使用改功能1. 查询计划树SQL 是一个描述性语言,用户通过一个 SQL 来描述想获取的数据。而一个 SQL 的具体执行方式依赖于数据库的实现。而查询规划器就是用来决定数据库如何具体执行一个 SQL 的。  比如用户指定了一个 Join 算子,则查询规划器需要决定具体的 ....

Apache Doris 查询分析功能使用
文章 2022-05-06 来自:开发者社区

Apache Hudi表自动同步至阿里云数据湖分析DLA

1. 引入Hudi 0.6.0版本之前只支持将Hudi表同步到Hive或者兼容Hive的MetaStore中,对于云上其他使用与Hive不同SQL语法MetaStore则无法支持,为解决这个问题,近期社区对原先的同步模块hudi-hive-sync进行了抽象改造,以支持将Hudi表同步到其他类型MetaStore中,如阿里云的数据湖分析DLA(https://www.aliyun.com/pro....

Apache Hudi表自动同步至阿里云数据湖分析DLA
文章 2022-05-06 来自:开发者社区

使用Apache Spark和Apache Hudi构建分析数据湖

1. 引入大多数现代数据湖都是基于某种分布式文件系统(DFS),如HDFS或基于云的存储,如AWS S3构建的。遵循的基本原则之一是文件的“一次写入多次读取”访问模型。这对于处理海量数据非常有用,如数百GB到TB的数据。但是在构建分析数据湖时,更新数据并不罕见。根据不同场景,这些更新频率可能是每小时一次,甚至可能是每天或每周一次。另外可能还需要在最新视图、包含所有更新的历史视图甚至仅是最新增量视....

使用Apache Spark和Apache Hudi构建分析数据湖

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