log4j2远程代码执行漏洞原理与漏洞复现（基于vulhub，保姆级的详细教程）
本文是log4j2远程代码执行漏洞原理和漏洞复现的详细说明。基于vulhub搭建靶场，攻击者利用log4j2框架下的lookup服务提供的{}字段解析功能，在{}内使用了了JNDI注入的方式，通过RMI或LDAP服务远程加载了攻击者提前部署好的恶意代码（.class），最终造成了远程代码执行。
Apache Druid中Kafka配置远程代码执行漏洞（MPS-2023-6623）
Apache Druid 是一个高性能的数据分析引擎。Kafka Connect模块曾出现JNDI注入漏洞(CVE-2023-25194)，近期安全研究人员发现Apache Druid由于支持从 Kafka 加载数据的实现满足其利用条件，攻击者可通过修改 Kafka 连接配置属性进行 JNDI 注入
Ubuntu本地快速搭建web小游戏网站，公网用户远程访问【内网穿透】
网：我们通常说的是互联网；站：可以理解成在互联网上的一个房子。把互联网看做一个城市，城市里面的每一个房子就是一个站点，房子里面放着你的资源，那如果有人想要访问你房子里面的东西怎么办？在现实生活中，去别人家首先要知道别人的地址，某某区某某街道，几号，在互联网中也有地址的概念，就是ip。通过ip我们就能
复现CVE-2021-44228-Apache Log4j2远程代码执行漏洞
复现CVE-2021-44228-Apache Log4j2远程代码执行漏洞目录前言漏洞原理影响范围环境搭建&漏洞复现使用工具JNDIExploit-1.2-SNAPSHOT.jar前言近期Apache Log4j2被暴露了一个严重的远程代码执行安全漏洞（CVE-2021-44228），有严
流式数据湖存储技术，Apache Paimon是什么？
是一项流式数据湖存储技术，可以为用户提供高吞吐、低延迟的数据摄入、流式订阅以及实时查询能力。Paimon 采用开放的数据格式和技术理念，可以与 Apache Flink / Spark / Trino 等诸多业界主流计算引擎进行对接，共同推进 Streaming Lakehouse 架构的普及和发展
Windows系统下，OpenSSL升级为1.1.1t
我参考的文章是将libeay32.dll，ssleay32.dll，openssl.exe这三个文件拷贝到apache安装目录的bin目录下，我安装的这个没有前两个文件，所以我是把全部dll文件和openssl.exe都复制过去了，其中libcrypto-1_1-x64.dll和libssl-1_1
重磅！flink-table-store将作为独立数据湖项目重入apache
重磅！flink-table-store将作为独立数据湖项目重入apache，项目名 Paimon
本地搭建wamp服务器并内网穿透实现无公网IP远程访问
软件技术的发展日新月异，各种能方便我们生活、工作和娱乐的新软件层出不穷，但也有一些经过时间和用户考验的老牌软件屹立不倒。就一我们熟悉的网站集成环境来说，全球就有很多种server软件。每个软件都有各自的特色（虽然同质化很严重），也拥有自己固定的适用群体。今天，我们就尝试安装一款经典集成环境软件Wam
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6.1Jmeter5.1,在Windows下执行报错Connection timed out: connect
10个用户，执行时间3分钟，会报错Connection timed out: connect排查原因是：1、应用的线程数只有30导致2、Jmeter所在机器的网络问题，cmd用命令看下是否有超时情况ping 10.1.1.9 -t ，如果有超时，证明本地网络问题，需要用网线连接测试解决办法1：修改应
EasyExcel导入和导出数据
4.ExceptionCustom类。调用service方法，完成导出。将dto转为和数据库对应的实体类。调用工具类的方法完成导出。2.通用listener。在需要校验的字段加上注解。在invoke中开启校验。实现第三步创建的接口。...
Apache Linkis 介绍
Linkis是在底层引擎和上层应用工具之间的一个通用的“计算中间件”的中间层，统一了上层应用工具到底层计算存储引擎的入口（作为大数据平台的统一入口），以标准化可重用的方式处理紧耦合、重复造轮子、扩展难、应用孤岛等计算治理问题。
【搭建博客】宝塔面板部署Typecho博客，并发布上线访问
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Taocms 代码注入漏洞（CVE-2022-25578）
taocms v3.0.2允许攻击者通过编辑.htaccess文件执行任意代码
快速了解Nginx的基本介绍
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CentOS 7 保姆级图文详细安装部署Apache教程
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【大数据-实时流计算】图文详解 Apache Flink 架构原理
在Flink的整个软件架构体系中，同样遵循这分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时，也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。上图是Flink基本组件栈，从上图可以看出整个Flink的架构体系可以分为三层，从下往上依次是物理部署层、Runtime 核心层、API&Libraries层
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