Git是一个开源的分布式版本控制系统,可以有效、高效地处理从小型到大型项目的版本管理。以下是一些Git的基本命令:

  1. 配置Git



# 设置用户名
git config --global user.name "your_username"
 
# 设置用户邮箱
git config --global user.email "your_email@example.com"
  1. 创建仓库



# 在当前目录初始化git仓库
git init
 
# 克隆远程仓库到当前目录
git clone "repository_url"
  1. 检查代码



# 查看文件状态
git status
 
# 查看文件改动
git diff
  1. 添加与提交



# 添加所有文件到暂存区
git add .
 
# 添加指定文件到暂存区
git add "filename"
 
# 提交暂存区内容到本地仓库
git commit -m "commit message"
  1. 分支管理



# 列出所有分支
git branch
 
# 创建新分支
git branch "branch_name"
 
# 切换到指定分支
git checkout "branch_name"
 
# 创建并切换到新分支
git checkout -b "new_branch_name"
 
# 合并指定分支到当前分支
git merge "branch_name"
  1. 远程操作



# 列出远程仓库
git remote
 
# 添加远程仓库
git remote add "remote_name" "repository_url"
 
# 从远程仓库拉取代码
git pull "remote_name" "branch_name"
 
# 推送代码到远程仓库
git push "remote_name" "branch_name"
  1. 查看提交历史



# 查看提交历史
git log
 
# 图形化展示提交历史
git log --graph
 
# 查看某个文件的提交历史
git log -- "filename"
  1. 撤销操作



# 撤销工作区的指定文件到暂存区
git reset "filename"
 
# 撤销暂存区的指定文件到工作区
git checkout "filename"
 
# 撤销最近一次提交
git reset --hard HEAD^

这些是Git的基本操作,每个命令都有其特定的用途和使用场景。在实际开发中,可以根据需要选择合适的命令来管理代码。

在Elasticsearch中,默认情况下,单个搜索请求返回的最大结果数是10000。如果你需要返回超过这个数量的结果,你可以通过设置index.max_result_window参数来增加这个限制。

在Elasticsearch中设置这个参数可以使用以下API调用:




PUT /_settings
{
  "index.max_result_window": 1000000
}

这个例子将最大结果数增加到了1000000。请注意,增加这个值可能会对Elasticsearch集群性能产生负面影响,因为它会占用更多的内存和处理资源。

如果你不希望修改集群的全局设置,你也可以在搜索时指定size参数超过10000,但同时你需要使用search_after搜索API来进行分页。这种方式适合于需要进行深度分页的场景。

以下是使用search_after进行分页的一个简单例子:




GET /_search
{
  "size": 10000,
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    { "my_field": "asc" }
  ]
}

在第一次响应中,你会得到10000个文档,并且可以记录最后一个文档的排序值(my_field字段的值)。然后,在后续的请求中,你可以使用这个排序值作为search_after的值来获取下一个10000个结果:




GET /_search
{
  "size": 10000,
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "search_after": [last_value_from_previous_response],
  "sort": [
    { "my_field": "asc" }
  ]
}

这种方式可以避免单个搜索请求大小的限制,同时还能保持结果集的顺序。记住,每次使用search_after时,都需要从上一个响应中获取排序字段的最后一个值,并在下一个请求中作为search_after的值传递。

报错信息提示无法实例化支持Hive的SparkSession,因为找不到Hive类。这通常意味着Spark程序试图使用Hive的集成功能,但是Hive相关的类或依赖并没有正确加载到类路径中。

解决方法:

  1. 确保你的项目中包含了所有必要的Hive依赖。如果你使用的是sbt,确保添加了如下依赖:



libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-hive" % "你的Spark版本号"
  1. 如果你正在使用Maven,添加如下依赖:



<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
    <version>你的Spark版本号</version>
</dependency>

请确保版本号与你使用的Spark版本相匹配。

  1. 确保Hive配置文件(如hive-site.xml)已经被正确地放置在项目的资源文件夹(如src/main/resources)或者类路径中。
  2. 如果你的Hive配置是正确的,并且依赖也已经添加,可能是因为SparkSession实例化的时候,Hive的类加载器还没有加载到需要的类。尝试重启Spark会话或者重新启动Spark应用程序。
  3. 如果你在集群环境中运行,确保所有的节点都配置了Hive,并且有正确的Hive依赖。
  4. 如果以上步骤都不能解决问题,检查是否有其他类路径问题或者依赖冲突,并解决它们。

确保在解决问题的过程中,你的Spark版本和Hive版本之间是兼容的。如果不兼容,可能需要升级或降级其中之一。

在Java项目中使用Elasticsearch,你需要使用Elasticsearch的Java客户端。以下是如何在Java项目中使用Elasticsearch的步骤:

  1. 添加依赖:在你的pom.xml中添加Elasticsearch Java客户端的依赖。



<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.10.2</version>
</dependency>

请确保版本与你的Elasticsearch服务器版本相匹配。

  1. 创建客户端:在你的Java代码中创建一个Elasticsearch客户端。



RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
    RestClient.builder(
        new HttpHost("localhost", 9200, "http"),
        new HttpHost("localhost", 9201, "http")
    )
);
  1. 执行操作:使用客户端执行Elasticsearch操作,例如索引文档、搜索文档、更新文档等。



IndexRequest request = new IndexRequest("index_name").id("id_value").source(XContentType.JSON, "field", "value");
IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
 
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index_name");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

确保在完成操作后关闭客户端以释放资源:




client.close();

这些步骤提供了一个基本的入门示例。根据你的具体需求,你可能需要进一步定制代码,例如添加异常处理、指定不同的节点、设置连接参数等。

在处理十亿行数据时,ClickHouse和Elasticsearch各有优势。

ClickHouse:

  • 优点:列式存储,高压缩比,高性能读写操作。
  • 缺点:不适合复杂的搜索查询和全文检索。

Elasticsearch:

  • 优点:强大的搜索功能,支持全文检索和复杂查询。
  • 缺点:文档存储方式导致压缩比较低,性能可能不如ClickHouse。

如果需要快速查询和分析数据,ClickHouse可能更适合。而如果需要复杂的搜索和分析,Elasticsearch可能更好。

以下是两种数据库的简单示例:

ClickHouse:




-- 创建表
CREATE TABLE example_table (
  id UInt32,
  data String
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY id;
 
-- 插入数据
INSERT INTO example_table (id, data) VALUES (1, 'Sample data');
 
-- 快速计数
SELECT count() FROM example_table;

Elasticsearch:




// 插入文档
POST /example_index/_doc/1
{
  "id": 1,
  "data": "Sample data"
}
 
// 快速计数
GET /example_index/_count

在实际选择时,需要考虑具体需求和场景。如果需要处理大量数据并进行复杂分析,ClickHouse可能是更好的选择。而如果需要全文搜索和高级查询,Elasticsearch则是更好的解决方案。

在Git中,如果你需要切换用户进行操作,你可以使用以下命令来配置和切换用户信息:

  1. 设置全局用户名和邮箱:



git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "your_email@example.com"
  1. 查看当前配置的用户信息:



git config --global user.name
git config --global user.email
  1. 如果你需要为特定仓库设置不同的用户信息,可以去掉--global标志,并在该仓库目录下运行上述命令。
  2. 如果你已经有了多个账户的SSH key,并且想要在不同的情况下使用不同的key,你可以在生成SSH key时指定不同的email地址,或者在~/.ssh/config文件中配置不同的SSH key:



# 在.ssh/config中配置
Host github-user1.github.com
  HostName github.com
  User git
  IdentityFile ~/.ssh/id_rsa_user1
 
Host github-user2.github.com
  HostName github.com
  User git
  IdentityFile ~/.ssh/id_rsa_user2

然后,在使用git时指定对应的host名称:




git clone git@github-user1.github.com:user1/repo.git

以上步骤可以帮助你在不同的场合下使用不同的用户身份进行Git操作。

Canal是阿里巴巴开源的基于MySQL数据库增量日志解析的开源工具,它的设计目的是提供低延迟的数据变更监测服务。以下是一个简单的例子,展示如何使用Canal将MySQL数据同步到Elasticsearch。

首先,确保你已经部署了Canal和Elasticsearch,并且配置了Canal来监听MySQL的binlog。

然后,你可以使用以下代码示例作为数据同步的基础:




import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
 
public class MySQLToESSync {
 
    public static void main(String args[]) {
        // 创建连接
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
                new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),
                11111), "example", "", "");
 
        // 启动连接
        connector.connect();
        connector.subscribe(".*\\..*");
        connector.rollback();
        try {
            while (true) {
                // 获取指定数量的数据
                Message message = connector.getWithoutAck(100);
                long batchId = message.getId();
                if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) {
                    Thread.sleep(1000);
                } else {
                    dataHandle(message, esClient);
                    connector.ack(batchId); // 确认消息
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }
 
    private static void dataHandle(Message message, RestHighLevelClient esClient) throws Exception {
        for (CanalEntry.Entry entry : message.getEntries()) {
            if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONEND) {
                continue;
            }
            CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
            for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
                if (rowChange.getEventType() == CanalEntry.EventType.DELETE) {
                    // 处理删除事件
                } else if (rowChange.getEventType() == CanalEntry.EventType.INSERT) {
                    // 处理插入事件
                    IndexRequest request = 

以下是一个简单的Java代码示例,展示如何使用Elasticsearch Java API进行亿级数据查询:




import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
 
// 假设client是已经配置好的RestHighLevelClient实例
public SearchResponse searchTrillionRecords(RestHighLevelClient client, String indexName, String queryText) throws IOException {
    // 创建一个搜索请求
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName);
 
    // 构建搜索源构建器
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("fieldname", queryText)); // 替换fieldname为你的字段名
    searchSourceBuilder.size(1000); // 设置每批次返回的最大记录数,根据需要调整
 
    // 添加搜索源到搜索请求
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
    // 执行搜索
    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return searchResponse;
}

在实际应用中,你需要根据你的Elasticsearch集群的配置和你的应用需求来调整查询参数,例如分页大小(size)、搜索类型(SearchType)、路由(Routing)等。此外,为了提高性能,可以使用Elasticsearch的聚合功能(Aggregations)来进行复杂的分析。




# 安装Elasticsearch
wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
sudo apt-get install apt-transport-https
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch
 
# 启动Elasticsearch服务
sudo systemctl start elasticsearch.service
 
# 使Elasticsearch随系统启动
sudo systemctl enable elasticsearch.service
 
# 检查Elasticsearch是否运行
curl -X GET "localhost:9200/"
 
# 复现未授权访问漏洞
# 使用kali linux提供的Elasticsearch未授权访问漏洞复现工具
# 确保已经安装了kali linux的所有更新和必要的工具
sudo apt-get update
sudo apt-get install git
git clone https://github.com/jhaddad/ElasticSearch-Unsafe-Deserialization.git
cd ElasticSearch-Unsafe-Deserialization
 
# 运行脚本来利用Elasticsearch的RCE漏洞
# 注意:此操作可能会对Elasticsearch服务造成破坏,请在测试环境中进行
python3 elasticsearch_rce.py http://localhost:9200

以上代码实例展示了如何在Ubuntu系统中安装和运行Elasticsearch,并且如何复现Elasticsearch的未授权访问漏洞。这个漏洞通常是通过错误配置或者未授权访问Elasticsearch的API端点来实现的,攻击者可以利用这些端点进行远程代码执行攻击。在实际环境中,应该采取相应的安全措施,如配置适当的访问控制、使用安全的网络隔离措施以及定期更新软件补丁等来防御此类攻击。

报错信息提示在运行VMware之前,必须编译安装几个模块。这通常是因为VMware的内核模块与当前运行的内核版本不兼容。

解决方法:

  1. 更新Linux内核:确保你的系统内核是最新的。可以通过包管理器(如apt-get或yum)更新。
  2. 重新安装VMware:卸载当前的VMware版本,确保安装最新版本的VMware。
  3. 安装VMware Tools:在VMware中安装VMware Tools,它会自动编译并安装适合当前内核版本的模块。
  4. 手动编译模块:如果自动安装不起作用,你可以尝试手动下载对应内核版本的VMware模块源码,编译并安装。
  5. 使用兼容内核:如果你不能更新内核,可以考虑使用一个与你当前内核兼容的VMware版本。

确保在进行任何操作之前备份重要数据,并在执行过程中遵循VMware及Linux社区的指导。