一、PulsarAdaptoronKafka适配器Pulsar为使用ApacheKafkaJava客户端API编写的应用程序提供了一个简单的解决方案。在生产者中，如果想不改变原有kafka的代码架构，就切换到Pulsar的平台中，那么Pulsaradaptoronkafka就变的非常的有用了，它可以帮助我们在不改变原有kafka的代码基础上，即可接入pulsar，但是需要注意，相关配置信息需要进行一些调整，例如：地址与topic。1.1需要导入Pulsar兼容kafka的依赖包org.apache.pulsarpulsar-client-kafka2.8.01.2编写生产者publicclas

前言在流数据处理应用中，一个很重要、也很常见的操作就是窗口计算。所谓的“窗口”，一般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”；对在这范围内的数据进行处理，就是所谓的窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。基本概念是什么Window：Window是处理无界流的关键，Windows将流拆分为一个个有限大小的buckets，可以可以在每一个buckets中进行计算。start_time、end_time：当Window时时间窗口的时候，每个window都会有一个开始时间和结束时间（前开后闭），这个时间是系统时间。event-time:事件发生时间，是事件发生所在设备的当地时间，比如一个点击事件的时间

文章目录ApacheTomcat漏洞复现1.Tomcat7弱密码和后端Getshell漏洞1.1漏洞描述1.2漏洞复现1.3漏洞利用1.3.1jsp小马1.3.2jsp大马1.4安全加固2.AapacheTomcatAJP任意文件读取/包含漏洞2.1漏洞描述2.1漏洞复现2.2漏洞利用工具2.4修复建议3.通过PUT方法的Tomcat任意写入文件漏洞3.1漏洞描述3.2漏洞复现3.3漏洞利用3.4修复建议ApacheTomcat漏洞复现1.Tomcat7弱密码和后端Getshell漏洞链接地址：Vulhub-Docker-Composefileforvulnerabilityenvironme

文章目录0x01前言：0x02Shiro登录认证流程图：0x02版本范围：0x03Shiro登录验证流程调试分析：0x04复现漏洞:0x01前言：ApacheShiro是一个强大且易用的Java安全框架,执行身份验证、授权、密码和会话管理。shiro相比于springsecurity简单许多，官方号称10分钟就能学会。shiro反序列化漏洞是Java经典漏洞，于2016年被挖掘出来，到现在依旧很多系统存在该漏洞，非常值得学习，对加深shiro认证机制的理解以及java代码审计颇有帮助。本文针对Shiro进行了一个原理性的讲解，从源码层面来分析了Shiro的认证和授权的整个流程，说明rememb

奇富科技（原360数科）是人工智能驱动的信贷科技服务平台，致力于凭借智能服务、AI研究及应用、安全科技，赋能金融机构提质增效，助推普惠金融高质量发展，让更多人享受到安全便捷的金融科技服务。作为国内领先的信贷科技服务品牌，累计注册用户数2亿多。奇富科技之前使用的是自研的任务调度框架，基于Python研发的，经常面临着调度不稳定的状况，难以维护。后来引入了ApacheDolphinScheduler作为公司的大数据任务调度系统，面对大量任务调度的考验，经历了半年磨合期，目前ApacheDolphinScheduler在奇富科技运行非常稳定。本文将介绍该公司团队最近一年在开源版ApacheDolph

一直以来，大数据量一直是爆炸性增长，每天几十TB的数据增量已经非常常见，但云存储相对来说还是不便宜的。众多云上的大数据用户特别希望可以非常简单快速的将文件移动到更实惠的S3、OSS上进行保存，这篇文章就来介绍如何使用SeaTunnel来进行到OSS的数据同步。首先简要介绍一下ApacheSeaTunnel，SeaTunnel专注于数据集成和数据同步，主要解决以下问题：数据源多样：常用的数据源有数百种，版本不兼容。随着新技术的出现，出现了更多的数据源。用户很难找到能够全面快速支持这些数据源的工具。复杂同步场景：数据同步需要支持离线-全量同步、离线-增量同步、CDC、实时同步、全库同步等多种同步场

ApacheIceberg概述和源代码的构建1.数据湖的解决方案-Iceberg1.1Iceberg是什么1.2Iceberg的TableFormat介绍1.3Iceberg的核心思想1.4Iceberg的元数据管理1.5Iceberg的重要特性1.5.1丰富的计算引擎1.5.2灵活的文件组织形式1.5.3优化数据入湖流程1.5.4增量读取处理能力1.6数据文件结构1.6.1元数据文件1.6.1.1TableMetadata1.6.1.2快照（Snapshot）1.6.1.3清单文件（ManifestFile）1.6.2数据文件2.ApacheIceberg的实现细节2.1快照设计方式2.1.

作者介绍：肖康，SelectDB技术副总裁导语日志数据的处理与分析是最典型的大数据分析场景之一，过去业内以Elasticsearch和GrafanaLoki为代表的两类架构难以同时兼顾高吞吐实时写入、低成本海量存储、实时文本检索的需求。ApacheDoris借鉴了信息检索的核心技术，在存储引擎上实现了面向AP场景优化的高性能倒排索引，对于字符串类型的全文检索和普通数值、日期等类型的等值、范围检索具有更高效的支持，相较于Elasticsearch实现性价比10余倍的提升，以此为日志存储与分析场景提供了更优的选择。日志数据分析的需求与特点日志数据在企业大数据中非常普遍，其体量往往在企业大数据体系中

在数据缓存和存储领域，Redis和Memcached一直以来都是两大竞争对手。它们都提供了快速、高效的内存存储解决方案，但最近一次Redis的大更新可能会对Memcached构成威胁。本文将探讨Redis的最新更新，以及它对Memcached的潜在影响。1.Redis的新特性Redis一直在不断发展和壮大，并且在其最新版本中引入了一些引人注目的新特性。以下是一些最值得关注的方面：多线程支持：Redis6.0引入了多线程支持，这意味着它可以更好地利用多核处理器，提高了性能和吞吐量。持久性改进：Redis现在具有更多灵活的持久性选项，可以满足各种数据存储需求，包括快照、AOF日志和混合持久性。流数

文章目录个人简介一、业务场景：报错kafka.zookeeper.ZooKeeperClientTimeoutException:Timedoutwaitingforconnectionwhileinstate:CONNECTING二、错误日志：WillnotattempttoauthenticateusingSASL(unknownerror)(org.apache.zookeeper.ClientCnxn)三、解决方案总结一键三连给读者大大的话博客封面面试资料200套PPT模板提问的智慧Java开发学习路线个人简介我是廖志伟，一名Java开发工程师，CSDN博客专家，Java领域优质创作者