之前介绍过Tabular Editor这款开源工具，对PowerBI建模来说，非常好用，可以极大的增强自动化水平。...详细可查看此文章： 「PowerBI相关」一款极其优秀的DAX建模工具Tabular Editor 很遗憾的一点是，此工具对中文支持不够友好，会出现编辑区中文展示积压的问题。...，并有一同胞也一并参与讨论 以上作者提到出现这个中文显示堆积的问题，是因为他用的某个组件显示unicode字符有问题，在下一个发布版本3.0会进行修复。...），开源作者对无理要求也不会就范。...没有能力写出代码的工具应用者，一样可以在开源社区里有十分大的贡献，将使用工具的过程中，发现的问题及时反馈给作者，让作者可以发现bug并进行修复完善，一起来构建更完美的工具产品。
本篇文章主要对Spark如何进行全方位的调优进行阐述 主要从下面几点对Spark进行调优： 1.避免RDD重复创建 RDD是一个编程模型，是一种容错的，并行的数据结构，可以让用户显示的将数据储存在磁盘与内存中...，Spark提供的作业日志就可以很好的帮助我们对出现的问题进行定位。...第三个配置一般都是默认开启的，默认对Map端的输出进行压缩操作。 4.Spark作业并行程度 在Spark作业进行的时候，提高Spark作业的并行程度是提高运行效率的最有效的办法。...8.处理数据倾斜 数据倾斜是数据处理作业中一个很常见的问题。 正常情况下，数据通常都会出现数据倾斜的问题，只不过严重程度不一。...到这里，相信大家对与Spark如何进行调优也有了全新的认识！
pbootcms 存在严重的漏洞，包含SQL注入获取管理员密码漏洞，以及远程代码注入执行漏洞。...之前的pbootcms老版本出现的漏洞也比较多，我们这次审计的是pbootcms V1.3.3新版本，新版本较于老版本更新了许多，SQL注入非法参数的过滤，以及上传漏洞的修复，过滤系统的加强，但还是始终没有严格的杜绝非法参数的传入...关于pbootcms漏洞修复，建议网站的运营者尽快升级pbootcms到最新版本，也可以在服务器端进行sql注入攻击防护，拦截get、post、cookies提交的非法参数。...对网站上的漏洞进行修复，或者是对网站安全防护参数进行重新设置，使他符合当时的网站环境。...如果不懂如何修复网站漏洞，也可以找专业的网站安全公司来处理，国内也就Sinesafe和绿盟、启明星辰等安全公司比较专业.针对于pbootcms默认的管理员登录地址进行修改，默认是admin.php改为anquan123admin.php
一、前言 尽管自动化安全工具以及第一层和第二层安全运营中心 (SOC) 分析师应该能够处理大约 80% 的威胁，但我们仍需对余下的20%保持高度的警惕。...凭借丰富的人为经验能够在威胁可能导致严重问题之前发现、记录、监控并消除威胁。 二、简单的ssh异常登陆检测 假设我们要构建一个最常见的异常检测场景：从海量的SSH连接日志中筛选出异常连接。...那么，如何界定SSH连接的异常性呢？我们可以从多个维度入手，比如时间维度（例如深夜的非正常工作时间段）、机器属性（如机器归属人、归属部门）以及历史记录等。...我使用mac M3 36G机器上对10GB的ip.txt（模拟生成的）进行简单去重。...为了优化这一流程，我们应当采取分段读取的策略，即每次仅读取文件的一部分数据，并对其进行相应的计算处理。
在shell中提交应用 wxl@wxl-pc:/opt/spark/bin$ spark-submit /bin/spark-submit /home/wxl/Downloads/pysparkdemo.py...3.遇到的错误及解决 ValueError: Cannot run multiple SparkContexts at once; existing SparkContext(app=PySparkShell...贴上错误解决方法来源StackOverFlow 4.源码 pysparkdemo.ipynb { "cells": [ { "cell_type": "code", "execution_count...collapsed": true }, "outputs": [], "source": [ "data = sc.textFile(\"data/UserPurchaseHistory.csv...App') # In[3]: data = sc.textFile("data/UserPurchaseHistory.csv").map(lambda line: line.split(","
但威胁分析师正发出提醒，由于该漏洞几乎是无处不在，能够得到有效修复的应用程序数量还远远不够。Log4Shell目前依然是一个广泛且严重的安全威胁。...因此，其中 的60% 仍然容易受到 Log4Shell 的攻击。...显然，最新的容器版本还没有被所有用户采用，所以在网络上仍然存在数以万计的攻击面。...对那些使用过时且不再支持的 Log4j 1.2.17版本，包括 Atlassian Crucible、Apache zeppelin、Bitnami Kafka 和 Bitnami Spark。...有一种误解认为 Log4Shell 不会影响旧版本分支，但事实并非如此。 Rezilion 认为导致目前较差的更新状况原因较为复杂，但包括了缺乏适当的漏洞管理流程，以及漏洞的可见性差等因素。
然而很多人对Apache Spark的认识存在误解，在这篇文章中，将介绍我们对Apache Spark的几个主要的误解，以便给那些想将Apache Spark应用到其系统中的人作为参考。...2 误解二：Spark要比Hadoop快 10x-100x 3 误解三：Spark在数据处理方面引入了全新的技术 误解一：Spark是一种内存技术 大家对Spark最大的误解就是其是一种内存技术（...其实不是这样的！ 没有一个Spark开发者正式说明这个，这是对Spark计算过程的误解。 我们从头开始说明。 什么样的技术才能称得上是内存技术？...但是即使有这些信息，仍然有些人还是会认为Spark就是一种基于内存的技术，因为Spark是在内存中处理数据的。 这当然是对的，因为我们无法使用其他方式来处理数据。...虽然Spark允许我们使用内存缓存以及LRU替换规则，但是你想想现在的RDBMS系统，比如Oracle 和 PostgreSQL，你认为它们是如何处理数据的？
对于成本而言，我们首先会考虑在替换过程中，周边工具开发的成本，其中涉及监控、告警、上下游依赖平台等一系列工具的构建与研发；其次业务的迁移会涉及大量业务改造与协调，如何催动业务方进行改造、提供更丰富的改造工具...Spark Doris Connector CSV 格式导入优化 在我们的导入流程中，无论是 Spark Doris Connector 还是 Flink Doris Connector，最终都是利用...图片 其中值得注意的是使用 CSV 格式进行导入时，设置合理的字段分隔符和换行符对于 CSV Reader 识别效率是至关重要的，如果 BE 的 CSV Reader 对于字段中最后一个字符和分隔符的首字符相同时...由于 Spark Load 在临时修复数据场景中使用频繁，我们也基于测试进一步优化。...目前，我们正在与 Clickhouse 线上双跑对 Doris 的稳定性进一步验证，同时我们正在对 Spark Doris Connector 导入方式的的进行性能优化、开发导入周边工具以完成组件替换等落地工作
Spark2.4.0 今天官网发布，这是一个大好消息。 Spark 2.4.0是2.x的第五个发型版本。...官方发布消息链接如下： http://spark.apache.org/releases/spark-release-2-4-0.html 此版本继续关注可用性，稳定性和优化，浪尖在这里摘要翻译一下，主要的关注点...性能和稳定性 这个优化比较多，指的关注 Connector优化 这个优化主要是Parquet，orc，csv及avro等的优化升级 ?...Spark SQL的升级页面里也有对Spark 2.4 在 SQL 方面的调整优化，大家有兴趣也可以看看，有没有自己关系的bug被修复了。...细心的同学注意到了，Spark Streaming已经稳定到不用更新了，，，还是说Spark Streaming已经凉凉了。
市面上有一些初学者的误解，他们拿spark和hadoop比较时就会说，Spark是内存计算，内存计算是spark的特性。...原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/7197420.html 误解一：Spark是一种内存技术 大家对Spark最大的误解就是spark一种内存技术...其实没有一个Spark开发者正式说明这个，这是对Spark计算过程的误解。...但是有人还是会认为Spark就是一种基于内存的技术，因为Spark是在内存中处理数据的。这当然是对的，因为我们无法使用其他方式来处理数据。...虽然Spark允许我们使用内存缓存以及LRU替换规则，但是你想想现在的RDBMS系统，比如Oracle ，你认为它们是如何处理数据的？
本期会给大家奉献上精彩的：AI、Flink、Cassandra、MongoDB、AI、决策树、Redis、Kylin、Spark、。全是干货，希望大家喜欢！！！...1redis 通过java去实现， 基于AOP和Redis实现对接口调用情况的接口及IP限流，调用每个接口，实现正常与异常的调用，并限制同一个ip地址多次调用，文章中讲解了如何设计，以及事列代码 https...Kylin来解决Spark任务提交缓慢、构建节点不稳定的问题。...该插件提供了智能导航，代码完成，检查和快速修复以及在笔记本内部进行重构的功能。...https://mp.weixin.qq.com/s/h-M8bTiVXGszu4Gc-yy3JA 9Cassandra 随着 Cassandra 不断地深化与改善，这些误解的内容已经不复存在了。
漏洞管理的重要性通常被低估或忽视。我们来看看有哪些常见的漏洞管理认知误区并且来揭穿它们。 误区1：定期扫描就足够了 一个非常常见的误解就是：做到定期漏洞扫描就可以了。 但是！每天一次完全不够。...仅仅思考补丁是短视的，全面了解漏洞管理才能为组织提供更好的安全服务。 误区三：修复严重漏洞就能确保安全 组织必须首先解决5级严重漏洞的这一观点已经过时。...要么需要采用新的考虑因素和排名系统来解决漏洞，要么应该选择双管齐下的策略，利用自动化的漏洞管理解决方案立即修复较低级别的漏洞，同时释放团队成员来同时修复较高级别的漏洞。...误解四：漏洞管理没什么大不了的 这一观点显然缺乏对漏洞管理的重视。...一般来自对自己的能力持某种傲慢态度的团队（一种“我的人可以手动修复任何东西”的态度），还是那些认为漏洞管理是一项低优先级的后台任务的团队，而其结果都是相同的：漏洞管理退居后位。
学习本文，你将了解spark是干啥的，以及他的核心的特性是什么，然后了解这些核心特性的情况下，我们会继续学习，如何使用spark进行数据的采集/清洗/存储/和分析。...我们的目标是读取这个文件，清洗数据（比如去除无效或不完整的记录），并对年龄进行平均值计算，最后将处理后的数据存储到一个新的文件中。...其中有一些异常数据是需要我们清洗的，数据格式如下图所示： 代码环节：数据读取，从一个原始的 csv 文件里面读取，清洗是对一些脏数据进行清洗，这里是清理掉年龄为负数的项目，数据分析是看看这些人群的平均年龄...") # 将处理后的数据存储为新的 CSV 文件 # df_clean.write.csv("result.csv", header=True) # 关闭 Spark 会话 spark.stop()...在做数据清洗上绝对不是仅仅这么点刷子，我们这里使用 spark sql 对结构化数据做了简单的清洗，你可能了解过，我们还可以使用 Spark MLlib 或 Spark ML 来进行数据质量检查和数据
问题导读 1.dataframe如何保存格式为parquet的文件？ 2.在读取csv文件中，如何设置第一行为字段名？ 3.dataframe保存为表如何指定buckete数目？...作为一个开发人员，我们学习spark sql，最终的目标通过spark sql完成我们想做的事情，那么我们该如何实现。这里根据官网，给出代码样例，并且对代码做一些诠释和说明。...在这之前，我们可以想到自己以前是如何编程的。无论是那种语言，首先我们需要引入系统包，然后创建程序入口，最后去实现一个个功能。当然spark sql也是这样的。我们来看。...导入系统包 接着就是我们熟悉的导入系统包，也就是spark相关包。 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...) runJsonDatasetExample(spark) runJdbcDatasetExample(spark) 上面其实去入口里面实现的功能，是直接调用的函数 [Scala] 纯文本查看
他们只选择对结果模型的质量贡献最大的特征。这个过程称为“特征选择”。特征选择是选择能够使预测变量更加准确的属性，或者剔除那些不相关的、会降低模型精度和质量的属性的过程。...相关性可以帮助从一个属性预测另一个(伟大的方式，填补缺失值)。 相关性(有时)可以表示因果关系的存在。 相关性被用作许多建模技术的基本量 让我们更仔细地看看这意味着什么，以及相关性是如何有用的。...当它们决定分裂时，树只会选择一个完全相关的特征。然而，其他算法，如逻辑回归或线性回归，也不能避免这个问题，你应该在训练模型之前修复它。 我该如何处理这个问题？ 有多种方法来处理这个问题。...as plt import seaborn as sns train = read_csv("....由于本文的重点是Pearson和Spearman的相关性，所以Kendall方法不在本文的研究范围之内。 误解(鹳会接生孩子吗？)： 相关性经常被解释为因果关系，这是一个很大的误解。
图片 自从开发完 NebulaGraph Exchange，混迹在各个 NebulaGraph 微信群的我经常会看到一类提问是：NebulaGraph Exchange 的性能如何？...哪些参数调整下可以有更好的性能？…索性来一篇文章从实测出发，和大家讲讲如何用好这个数据工具。在本文你将获得 NebulaGraph Exchange 的最佳使用姿势。 01....io 使用情况（时间 15：00 之后的部分）如下： 图片 在进行导入时，storaged 服务的 max_subcompaction 配置对导入性能有很大影响。...当 NebulaGraph 机器的 io 达到极限时，应用层的配置参数对导入性能影响甚微。 08. 关键性能字段 这里，再单独拉出来关键字段来讲下，大家可以根据自身的数据量、机器配置来调整相关参数。...如何选择数据导入工具 想必通过上面的内容大家对 NebulaGraph Exchange 的数据导入性能有了一定的了解，下图为 NebulaGraph 数据导入工具的分布图： 图片 感兴趣的小伙伴可以阅读文档
Spark 运行由一个driver和多个executor组成，Spark on Yarn时，Spark的driver和executor分别运行在yarn的container中。...Environment：程序的环境变量，主要用来查看参数有没设置对。 Executors：标识各个executor的健康状况，包括内存，gc，任务情况，shuffle情况等，非常重要。...同时包含了driver节点和所有executor节点的日志。 SQL：Spark sql才有，展示sql的执行情况。...观察卡住的job对应的Stage页面情况，发现数据倾斜问题严重。...://blog.csdn.net/qq_27639777/article/details/81069893 4、Spark程序运行常见错误解决方法以及优化： http://bigdata.51cto.com
本文中，云朵君将和大家一起学习如何将 CSV 文件、多个 CSV 文件和本地文件夹中的所有文件读取到 PySpark DataFrame 中，使用多个选项来更改默认行为并使用不同的保存选项将 CSV 文件写回...("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV...我将在后面学习如何从标题记录中读取 schema (inferschema) 并根据数据派生inferschema列类型。...df = spark.read.csv("Folder path") 2. 读取 CSV 文件时的选项 PySpark 提供了多种处理 CSV 数据集文件的选项。...df3 = spark.read.options(delimiter=',') \ .csv("C:/PyDataStudio/zipcodes.csv") 2.2 InferSchema 此选项的默认值是设置为
SQL查询语句，第二个参数是数据库连接驱动，所以从这个角度讲read_sql相当于对各种数据库读取方法的二次包装和集成； read_csv：其使用频率不亚于read_sql，而且有时考虑数据读取效率问题甚至常常会首先将数据从数据库中转储为...这一转储的过程目的有二：一是提高读取速度，二是降低数据读取过程中的运行内存占用（实测同样的数据转储为csv文件后再读取，内存占用会更低一些）； read_excel：其实也是对xlrd库的二次封装，用来读取...至于数据是如何到剪切板中的，那方式可能就多种多样了，比如从数据库中复制、从excel或者csv文件中复制，进而可以方便的用于读取小型的结构化数据，而不用大费周章的连接数据库或者找到文件路径！...但不得不说，spark内置的一些默认参数相较于Pandas而言合理性要差很多，例如fetchSize默认为10，这对于大数据读取而言简直是致命的打击，谁用谁知道…… spark.read.csv：spark...对于csv文件也给予了很好的支持，但参数配置相较于Pandas而言则要逊色很多 spark.read.textFile：典型的txt文件读取方式，相信很多人的一个Spark项目word count大多是从读取
，不会引起误解 步骤简洁（Concise）：只包含必不可少的信息，不包括任何多余的内容 内容清晰（Clear）：每个组成部分的描述清晰，易于理解 结构完整（Complete）：包含复现该缺陷的完整步骤和其他本质信息...（3）开发人员看到指派给自己解决的bug，进行缺陷修复，修改完后，把缺陷状态fixed（已经修复的bug，可以返测的bug） （4）测试人员对修复的bug进行反测，若返测成功，将状态改为closed（关闭的缺陷...界面问题的严重程度一般比较低，担优先级可能很高————立即修复 某些重大的功能问题可能暂时解决不了，但不影响其他功能的使用，这时优先级可能定义的比较低————在发布之前修复 2、缺陷的严重程度和优先级确定好后...严重成度不允许改，优先级可能修复。...后面再通过升级软件或者打补丁的方式修复缺陷或弥补漏洞 六、缺陷报告的作用 1、记录bug 2、对bug进行分类（模块、bug状态、严重程度、版本） 3、跟踪bug 4、对bug进行分析、统计 接口测试工具可以使用国产的接口测试和接口文档生成工具
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