在最近的一次攻防演练中，遇到了两个未授权访问的 Redis 实例。起初以为可以直接利用，但后来发现竟然是Windows + Java (Tomcat)。因为网上没有看到相关的利用文章，所以在经过摸索，成功解决之后决定简单写一写。
用户帐户控制(User Account Control)是Windows Vista（及更高版本操作系统）中一组新的基础结构技术，可以帮助阻止恶意程序（有时也称为“恶意软件”）损坏系统，同时也可以帮助组织部署更易于管理的平台。
如果你是一个开发人员，那么你一定接触过或者听过环境变量，环境变量到底是什么，它们存在的意义究竟是什么。
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今天小编要跟大家分享的文章是关于Linux系统中的环境变量该如何设置与查看。大家都知道，在 Linux 系统中，有环境变量和 Shell
MapReduce概述 MapReduce是Hadoop的另一个重要组成部分，是一种分布式的计算模型。由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。 MapReduce执行主要分为两个阶段： map阶段：将任务分解。 reduce阶段：将任务汇总，输出最终结果。 MapReduce执行过程 总体执行过程 MapReduce运行的时候，通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的map方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，
>>>> 前言 乌克兰电力系统受到APT攻击事件，给国内外企业和用户都敲响了警钟，与此同时，安恒信息在国内也监控到了多次APT攻击。近期，安恒信息APT威胁分析设备在某用户网络中发现了一个APT攻击样本，这是一个由EncapsulatedPostScript(EPS) filter模块(32bit下模块为EPSIMP32.FLT)中一个User-After-Free漏洞所构造的利用样本。 该样本可在多种环境下触发成功，使攻击成功率大大增强，且该样本中的ROP技巧使用了一种较新的方法，该方法可以绕过EMET
在编写Shell脚本时，我们常常需要处理大量的参数。为了提高代码的可读性和可维护性，我们需要一些技巧来高效地管理这些参数。本文将探讨几种有效的方法，帮助我们简化Shell脚本中的参数处理。
前戏 os.environ()简介 os.environ()可以获取到当前进程的环境变量，注意，是当前进程。 如果我们在一个程序中设置了环境变量，另一个程序是无法获取设置的那个变量的。 环境变量是以一个字典的形式存在的，可以用字典的方法来取值或者设置值。 os.environ() key字段详解 windows： os.environ['HOMEPATH']:当前用户主目录。 os.environ['TEMP']:临时目录路径。 os.environ[PATHEXT']:可执行文件。 os.environ[
FROM指定基础镜像，每一个定制镜像，必须以一个现有镜像为基础。因此一个Dockerfile中FROM是必须的指令，并且必须是第一条。后续的指令都依赖于该指令指定的 image。FROM 指令指定的基础 image 可以是官方远程仓库中的，也可以位于本地仓库
《Redis设计与实现》读书笔记（十五） ——Redis RDB文件结构与文件分析 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、RDB文件结构 1、结构概述 rdb文件结构如下图所示：
键值对数据库是数据库形式之中最简单的一种模式，我们可以把它简化的实现为下面两个函数：
前两节介绍了Python列表和字符串的相关用法，这两种数据类型都是有序的数据类型，所以它们可以通过索引来访问内部元素。本文将记录一种无序的数据类型——字典！
MongoDB中使用find函数来进行查询。查询最终返回的是一个集合中文档的子集，子集合包括0个文档到这个集合中所有的文档。
Dapr (Distributed Application Runtime)是一个可移植的、事件驱动的运行时，它使任何开发人员都可以轻松地构建运行在云和边缘上的弹性、无状态和有状态的应用程序，并支持语言和开发人员框架的多样性。Dapr利用 Sidecar架构的优势，帮助我们解决构建微服务所带来的挑战，并保持代码与平台无关。
MongoDB是一种高性能、高度可扩展的面向文档的NoSQL数据库，旨在处理高流量和海量数据。与SQL 数据库中的数据存储在表中的行和列中不同，在MongoDB中，数据在称为文档的记录中以类似JSON 的格式结构化。
在Unix/Linux系统的编程中，Bash脚本是自动化任务和管理系统的强大工具。数组作为基础的数据结构之一，在Bash中的应用广泛而灵活，尤其适合于处理一系列的数据元素。本文将详细介绍如何在Bash中定义、操作、遍历数组，并通过示例解释如何有效地使用数组来简化日常脚本任务。
在这篇文章中，我们将跟大家讨论我们在几台顶级D-Link路由器中发现的安全漏洞，受影响的路由器型号如下： -DIR890L -DIR885L -DIR895L -以及其他相关的DIR8xx型号D-Link路由器 这些设备使用的是相同的代码，因此攻击者将能够利用这些设备中存在的安全漏洞来组成一个庞大的僵尸网络。除此之外，我们还将尝试通过修改路由器的编译脚本来制作一个模拟的Mirai僵尸网络。 本文所要讨论的主要是D-Link路由器设备中的两个安全漏洞。其中一个与cgibin（cgibin是主要的CGI文件，
由于在生产中, 出于安全性考虑, 不使用ssh互信进行ansible通信, 可以在配置文件中通过键值对的方式定义变量, 注明用户名与密码
2018年10月7日，来自全球知名高科技网络安全公司Tenable的安全研究人员Jacob Baines针对CVE-2018-14847[2]发布了一段新的概念验证（PoC）代码[1]，实现了在受漏洞影响的MikroTik路由器上的远程代码执行。我们第一时间对PoC进行了研究，目前我们对漏洞利用的部分改进已经合入了Tenable的Github仓库[7]。本文将对CVE-2018-14847目录穿越漏洞成因进行分析，同时阐述我们的一些发现，如何通过受此漏洞影响的Winbox指令进行任意文件上传，从而实现一些更有趣的利用方式。我们能够利用CVE-2018-14847在RouterOS 6.42中触发后门shell，或在其他漏洞的配合下，通过在LD_LIBRARY_PATH中注入动态链接库的方法，对存在漏洞的可执行文件进行热补丁修复。我们还将在文章中介绍一种“修改”只读文件系统修复漏洞的方法。
MongoDB是NoSQL数据库的典型代表，支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷，数据存取效率也很高，但计算能力较弱，实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦，这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。
Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构，它可以使用户在不了解分布式底层细节的情況下开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Consul是一个开源的分布式服务发现和配置管理工具。它提供了一个分布式的、高可用的数据存储，可以用来存储键值对、配置数据、服务发现信息等。同时，Consul还提供了HTTP和DNS接口，可以用来查询服务、配置和健康状态等信息。
今天去客户那边做技术交流，客户希望能聊聊nginx和redis两个服务的核心参数及其相关注意事项。宣讲结束后，给客户写了两个小demo脚本，开放给各位，有需要的朋友可以在这个基础上自行集成和丰富。
查询出hospitalName是xx医院和openId以2开头的所有记录，并且更新my_booking表中的payType为1.
手机等智能设备是现代生活中的重要角色，我们会在这些智能设备上做登录账户，设置偏好，拍摄照片，保存联系人等日常操作。这些数据耗费了我们很多时间和精力，对我们而言极为重要。
终于按时完成第二篇。本来准备着手讲一些实践，但是数据库部分没有讲到，部分实践会存在一些问题，于是就有了此篇以及后续——数据库容器化。本篇将从SQL Server容器化实践开始，并逐步讲解其他数据库的容器化实践，中间再穿插一些知识点和实践细节。
Usage: salt [options] '<target>' <function> [arguments]
终于按时完成第二篇。本来准备着手讲一些实践，但是数据库部分没有讲到，部分实践会存在一些问题，于是就有了此篇以及后续——数据库容器化。本篇将从SQL Server容器化实践开始，并逐步讲解其他数据库的容器化实践，中间再穿插一些知识点和实践细节。在编写的过程中，我一直处于一种矛盾的心理，是一笔带过呢？还是尽可能的将实践细节全部讲到位呢？最后，我选择了后者，虽然要花费更多的精力，但是既然开始了本次教程，就尽量写到位吧。
简介： 根据技术调研的过程可以明显的体会到hbase的存储方式和数据库的存储有着明显的区别，查询的方式也有着很大不同，HBase主要是通过这种filter来对数据进行筛选。同时对于数据的体量较大（10亿级别以上的数据数据量），检索和修改的场景较多时是比较适合使用hbase。 HBase过滤器可以根据分为：列簇与列类型过滤器，行键过滤器，其他过滤器 HBase Filter 概览 查询hbase支持的filter 列表
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MapReduce允许程序员能够容易地编写并行运行在大规模集群上处理大量数据的程序，确保程序的运行稳定可靠和具有容错处理能力。程序员编写的运行在MapReduce上的应用程序称为作业（job），Hadoop既支持用Java编写的job，也支持其它语言编写的作业，比如Hadoop Streaming（shell、python）和Hadoop Pipes（c++）。Hadoop-2.X不再保留Hadoop-1.X版本中的JobTracker和TaskTracker组件，但这并不意味着Hadoop-2.X不再支持MapReduce作业，相反Hadoop-2.X通过唯一的主ResourceManager、每个节点一个的从NodeManager和每个应用程序一个的MRAppMaster保留了对MapReduce作业的向后兼容。在新版本中MapReduce作业依然由Map和Reduce任务组成，Map依然接收由MapReduce框架将输入数据分割为数据块，然后Map任务以完全并行的方式处理这些数据块，接着MapReduce框架对Map任务的输出进行排序，并将结果做为Reduce任务的输入，最后由Reduce任务输出最终的结果，在整个执行过程中MapReduce框架负责任务的调度，监控和重新执行失败的任务等。
cURL相信很多做开发的、运维的都不陌生，是非常有用的一个终端请求工具，借助于它可以在命令行中进行HTTP、FTP等请求，在Linux系统中应用非常广泛。但是它目前有一个缺陷，语法复杂，上手难度挺高，甚至目前还不直接支持JSON参数请求。胖哥最近发现了另一个类似的工具httpie，非常简单的一个HTTP命令行客户端，甚至有点酷炫。
编程课堂将和每周一坑一样，成为本教室公众号的一个长期固定栏目。每期讲解一个编程知识点，包括但不限于 Python 语法、模块介绍、编程小技巧等。用简短的篇幅，让你多了解一点编程。 上周每周一坑的题目 三门问题 将在本周讲解，还没有看过的同学赶紧的。 在我们的 Python 入门系列文章中，有介绍过字典 dict：【Python 第37课】 字典。其中有简单提及到，字典中的键值对是没有顺序的，所以无法像列表或元组一样通过索引来访问元素。 这简单的一笔带过恐怕不能引起注意，那么来看这个例子： d = {} d[
Flask web开发学习笔记之初识Flask Flask是使用python编写的Web微框架 Flask有两个主要依赖： WSGI（Web Server Gateway Interface，Web服务器网关接口） Jinja2模块引擎 1.1搭建开发环境 1.1.1 Pipenv工作流 可看作是pip加强版，是pip和pipfile和virtualenv的结合体，使得包安装，包依赖管理和虚拟环境管理更加方便 python3.4及以上版本自带pip工具，使用 $ pip --version 查
Redis有5种基本数据结构,分别是string、list(列表)、hash(字典)、set(集合)、zset(有序集合),这是必须掌握的5种基本数据结构.注意Redis作为一个键值对缓存系统,其所有的数据结构,都以唯一的key(字符串)作为名称,然后通过key来获取对应的数据.
RDD(Rseilient Distributed Datasets)是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行运算，提供了一种高度受限的共享内存模型。
目前互联网业界主流的服务器开发系统主要包括linux和windows两款操作系统，很多网络服务商需要获取客户端的真实IP和Port，特别是IP地址，对业务策略进行制定，优化；同时客户端的IP和Port信息作为基本的统计数据，对线上业务运营的监控和评估具有非常重要的意义。大部分情况下，服务器端可以通过网络API直接获取连接的网络信息，但是针对服务器前侧添加了代理的网络框架来说，就无法直接通过网络API来获取了。而TOA通过扩展TCP首部的可选字段，可以很好的将客户的真实的IP和Port信息传递到服务器端。因此需要一种手段可以在服务器侧来解析TOA字段，linux系统下的获取在业界有比较成熟的方法获取，但是windows系统下至今没有一种成熟的方案去获取。
NoSql就是Not Only sql。Nosql是非关系型数据库，它是关系型数据库的良好补充，而不能替代关系型数据库。
1、Scripting.FileSystemObject —> 提供一整套文件系统操作函数
Redis 是一个高性能的 key-value 数据库，相比于其他同类型产品，有如下特点。
全局指令 redis有5种数据类型，它们是键值对中的值，对于键来说有些通用的命令。这里称之为全局指令。 set 创建一个键值对
python的元组、列表、字典数据类型是很python（there python is a adjective）的数据结构。这些结构都是经过足够优化后的，所以如果使用好的话，在某些area会有很大的益处。
MongoVUE 是个比较好用的MongoDB客户端，需要注册，但是可以变成永久使用，
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