一.arp欺骗的原理 以太网设备（比如网卡）都有自己全球唯一的MAC地址，它们是以MAC地址来传输以太网数据包的，但是以太网设备却识别不了IP数据包中的IP地址，所以要在以太网中进行IP通信，就需要一个协议来建立IP地址与MAC地址的对应关系，使IP数据包能够发送到一个确定的主机上。这种功能是由arp（AddressResolution Protocol）来完成的。 arp被设计成用来实现IP地址到MAC地址的映射。arp使用一个被称为arp高速缓存的表来存储这种映射关系，arp高速缓存用来存储临时数据（IP地址与MAC地址的映射关系），存储在arp高速缓存中的数据在几分钟没被使用，会被自动删除。 arp协议不管是否发送了arp请求，都会根据收到的任何arp应答数据包对本地的arp高速缓存进行更新，将应答数据包中的IP地址和MAC地址存储在arp高速缓存中。这正是实现arp欺骗的关键。可以通过编程的方式构建arp应答数据包，然后发送给被欺骗者，用假的IP地址与MAC地址的映射来更新被欺骗者的arp高速缓存，实现对被欺骗者的arp欺骗。
KubeCon + CloudNativeCon 首次登陆中国上海。这意味着中国Kubernetes 爱好者们齐聚上海来参与这场全球范围内最大的 Kubernetes 技术盛会。数据平台部高级工程师宋盛博在大会上介绍了腾讯企业级容器云平台GaiaStack在机器学习场景的实践，即《Deep CustomizedKubernetes for Machine Learning in Tencent》
1、Can't connect to MySQL server on 'localhost'(10061)? 翻译：不能连接到localhost 上的mysql?分析：这说明“localhost”计算
Cloudera数据平台（CDP）私有云是用于集成分析和数据管理的最全面的本地平台。它结合了Cloudera Enterprise Data Hub和Hortonworks Data Platform Enterprise Plus的优点，并为数据中心带来了用于数据管理和分析的最新最好的开源技术。
请务必注意CDP Data Center的安装前置条件，请到https://docs.cloudera.com/cloudera-manager/7.1.1/installation/topics/cdpdc-requirements-supported-versions.html 查询对应版本的前提条件。对应CDP数据中心版7.1来讲，前提条件包括如下：
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题，目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好，因此阿里云提供了BDS迁移服务，可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
云计算在2016年有了极大的增长。一方面，AWS、阿里云等大型公有云厂商的云计算收入呈爆发式增长且绝对值数据可观；另一方面，通过持续市场培育，云计算的价值逐步被各国政府所认可。很多大型企业也纷纷发力云计算，传统IDC采购出现增长拐点。各种声音不断提醒人们，云计算不再是雷声大雨点小的噱头，而是成为大中小企业不可或缺的基础设施。2017年，云计算真正落地的话题逐渐成为业界讨论的热门话题。 当前，私有云和公有云相争的热潮渐弱，融合两者优势的混合云开始逐渐释放巨大的市场潜力。混合云的背后不再是厂商，而是一种混合
华为云存储容灾服务(简称SDRS)提供了虚拟机级别的容灾保护，当主站点故障的时候，虚拟机可以在备站点迅速恢复，以确保业务的联系性
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/145764.html原文链接：https://javaforall.cn
企业网络感染恶意软件可能会造成关键信息系统或数据的破坏，直接威胁正常业务的运行。为了应对这样的情况，企业应该提前做好准备，构建恶意软件的检测和响应能力。
您可以查看有关由Cloudera Manager管理的主机的摘要信息。您可以查看所有主机，集群中的主机或单个主机的信息。
Ping++ 是国内领先的支付解决方案 SaaS 服务商。自 2014 年正式推出聚合支付产品，Ping++ 便凭借“7行代码接入支付”的极致产品体验获得了广大企业客户的认可。
翻译“CompTIA PenTest Certification All-in-One Exam Guide Exam2019.pdf” 第十章
1.Flink1.8.0引入对状态的清理？ 2.保存点兼容性方面，不在兼容哪个版本？ 3.Maven依赖在Hadoop方便发生了什么变化？ 4.Flink是否发布带有Hadoop的二进制文件？
问题导读 1.Flink1.8引入对什么状态的连续清理？ 2.保存点兼容性方面，不在兼容哪个版本？ 3.Maven依赖在Hadoop方便发生了什么变化？ 4.Flink是否发布带有Hadoop的二进制文件？ Flink1.8发布，主要改变如下： 1.将会增量清除旧的State 2.编程方面TableEnvironment弃用 3.Flink1.8将不发布带有Hadoop的二进制安装包 更多详细如下：
在整个网络中数据被封装成数据报文进行发送，就像我们生活中寄快递时将物品放进包裹中。而数据在路由器之间的跳转也可以看作是不同地区快递小哥对物流的交接。
导语双主架构在MySQL中使用比较普遍，因为有故障后恢复方便的优点。但双写+双向复制的架构业界极少采用，这种架构下可能有什么问题？如何规避这种架构下的数据风险？本文根据实践经验做出了总结。
引言 数据库构架设计中主要有 Shared Everthting、Shared Nothing 和 Shared Disk： Shared Everthting：一般是针对单个主机，完全透明共享 CPU/MEMORY/IO，并行处理能力是最差的，例如 Oracle 的单机模式。 Shared Disk：各个处理单元使用自己的私有 CPU和 Memory，共享磁盘系统。典型的代表 Oracle RAC， 它是数据共享，可通过增加节点来提高并行处理的能力，扩展能力较好。其类似于 SMP（对称多处理）模式，但是当
数据库构架设计中主要有 Shared Everthting、Shared Nothing 和 Shared Disk：
工作组是局域网中的一个概念，它是最常见的资源管理模式，简单是因为默认情况下计算机都是采用工作组方式进行资源管理的。将不同的电脑按功能分别列入不同的组中，以方便管理。默认情况下所有计算机都处在名为 WORKGROUP 的工作组中，工作组资源管理模式适合于网络中计算机不多，对管理要求不严格的情况。它的建立步骤简单，使用起来也很好上手。大部分中小公司都采取工作组的方式对资源进行权限分配和目录共享。相同组中的不同用户通过对方主机的用户名和密码可以查看对方共享的文件夹，默认共享的是 Users 目录。不同组的不同用户通过对方主机的用户名和密码也可以查看对方共享的文件夹。所以工作组并不存在真正的集中管理作用 , 工作组里的所有计算机都是对等的 , 也就是没有服务器和客户机之分的。
数据分区是一种物理数据库的设计技术，它的目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。
HTTP过滤器 就像网络级别的过滤堆栈一样，Envoy在连接管理器中支持HTTP级别的过滤堆栈。可以编写过滤器，在不知道底层物理协议（HTTP / 1.1，HTTP / 2等）或多路复用功能的情况下，对HTTP层消息进行操作。有三种类型的HTTP级别过滤器： 解码器：解码器过滤器在连接管理器正在解码请求流的部分（头部，正文和尾部）时被调用。 编码器：编码器过滤器在连接管理器即将编码部分响应流（标题，正文和预告片）时被调用。 解码器/编码器：解码器/编码器过滤器在连接管理器正在解码请求流的部分时以及连接管
本章节重点谈自动化部署，每个人对自动化部署都有自己的理解，每个企业对自动化部署的需求也不同。
内容来源：2017 年 12 月 21 日，驻云科技资深架构师翟永东在“云时代企业架构的搭建”进行《云上架构如何实现高性能和高可用》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2851 | 8分钟阅读 摘要 云上架构需要关注多方面的因素，本次主要讲的是高可用和高性能，从这两方面展开深度的解析如何搭建完善的云上架构。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4sKQd8 云上架构概述 云上搭建架构不单单需要考虑到性能和可用性
（1）查看master与segment的状态与配置 # 概要信息 gpstate # 配置详细信息 gpstate -s
Datacom，即Datacom Communication的缩写，中文为“数据通信”，属于ICT技术架构认证类别（华为认证包含ICT技术架构认证、平台与服务认证和行业ICT认证三类认证）。作为Routing & Switching认证的升级版，Datacom认证已于2020年4月18日正式发布，后续将替代Routing & Switching认证成为华为构建数通人才能力的标准。
据介绍，GitHub 使用 MySQL 来存储大量关系数据，因此在不影响网站服务级别目标 (SLO) 的情况下升级主机集群（1200 多台 MySQL 主机）绝非易事。其团队表示，为了升级到 MySQL 8.0，他们规划、测试和升级本身总共花费了一年多的时间，并且需要 GitHub 内部多个团队的协作。
v4.0.11更新日志 信息推送功能升级为副栏目功能，信息可以跨站点，跨表多栏目发布。 信息附属表改为选项卡方式添加，让附属表数据添加更人性化。 增加数字表单组件，让数字数据录入可以更精确的控制。 修复了上个版本批量删除信息参数错误的问题。 修复了上个版本远程附件创建目录错误的问题。 修改表单验证组件在重新渲染html后失效的问题。 重写了部分前端组件，让操作体验更顺畅。 更新工具类库，为后续应用开发提供高级扩展支持。 修复了部分低版本虚拟主机（如阿里云虚拟主机）升级，安装应用报错的问题。 修复安装步骤临时
MySQL作为蓝鲸平台存取数据的主要数据库，其稳定性关系到蓝鲸平台的使用体验，而其数据安全性则可能关系到企业IT资产相关信息，在安装和维护蓝鲸平台的过程中应引起足够重视。本文将对如下几个出现过的问题进行分析和提供处理建议。这几个问题分别为：升级，配置日志自动清理，binlog手动清理维护，表清空，备份。
Fayson在前面的文章中详细介绍过CDH的升级，参考《如何升级Cloudera Manager和CDH》，对于小版本的滚动升级，也有专门的一篇文章介绍，参考《0284-CDH集群跨多版本滚动升级》。但以前的版本都是基于CDH5，本文主要是描述如何从CDH6.1升级到CDH6.2。
为什么要使用域？假设你是公司的系统管理员，你们公司有一千台电脑。如果你要为每台电脑设置登录帐户，设置权限(比如是否允许登录帐户安装软件)，那你要分别坐在这一千台电脑前工作。如果你要做一些改变，你也要分别在这一千台电脑上修改。相信没有哪个管理员想要用这种不吃不喝不睡觉的方式来工作，所以就应运而生了域的概念。
补充: 为什么 在 Hadoop 2.x 中 HDFS 中有 ZKFC 进程，而 yarn 却没有？ 在 Hadoop 1.x 升级到 Hadoop 2.x 的过程中，考虑到向下兼容的问题， NameNode 进程没有嵌入 ZKFC 中的代码，而另外开辟一个进程 ZKFC 。 再者由于 Hadoop 1.x 中没有 yarn 组件，Hadoop 2.x 中才出现的 yarn 组件， 所以 yarn 不用考虑向下兼容的问题，即 ResourceManager 进程就直接嵌入 ZKFC 中的代码，只运行一个进程。
SDN相比传统网络具有很多优点，比如控制与转发分离，这种思想打破了传统设备供应商的绑定，提高了新业务的部署速度，可以从整个网络层面对流量进行优化等等。在SDN网络中，不管是开发人员还是用户，都可以更多的发挥自己的想象，而不用再受各种RFC的强力约束。 📷 一、传统网络发展及特点 从1969年ARPA NET运行算起，传统网络已经发展了半个世纪，网络按照OSI的模型分成7层，通常所见最多的是二层和三层。二层就是二层交换机构成的网络，在这个网络中交换机学习mac地址和端口的对应关系，通过匹配二
“分享升级5.0常见的问题和最佳解决方案，方便大家能够在自己的环境中顺利升级Zabbix。”
这种情况是不能打开 cdb_forums.MYI造成的，引起这种情况可能的原因有：
通过GreatADM可视化的方法，屏蔽手动命令操作的复杂度，快速完成单实例的向多主、多副本的架构分钟级的调整升级。
Zabbix 5.0.0beta1 版本开始前端需要使用PHP 7.2以上的版本，目前使用的Centos 7 仅提供PHP 5.4,Zabbix 官方建议使用Red Hat Software Collections中的PHP和Nginx 升级Zabbix 5.0.0beta1。在使用repo.zabbix.com软件包进行升级会发现yum 搜索缺少前端软件包。
Greenplum是一个MPP分布式数据库软件，本质上是并行利用硬件使其充分发挥能力以达到最佳性能。Greenplum可以运行在多种环境中，如物理机、虚拟机、云服务器等等，但无论哪种环境，要保证高可用、高性能和稳定性，必须以选择适当的硬件、操作系统、文件系统为基础。对底层系统和数据库的合理配置，也是获得一个强力Greenplum集群的重要前提条件。本篇详细论述Greenplum 6安装部署所涉及的各方面问题。
中国 KubeCon + CloudNativeCon + Open Source Summit 虚拟大会
最近几年一直在使用监控系统，主要使用Zabbix和Prometheus 两个监控工具，对于这两个监控系统有一些使用实践方面的经验，通过对比的方式来和大家分享一下。
5.1.4 文件修改/etc/security/limits.d/90-nproc.conf（针对RedHat6.x系统） 6
这篇博客文章是CDP中Cloudera的运营数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅<CDP中的运营数据库>,<运营数据库系列之可访问性>。
突然发现最近忙里偷闲也回答了一些微信好友的问题。有的在公众号提问，有的私信给我。简单整理了一下。 问题1： 之前使用expdp和impdp导出导入数据库statistics时遇到一个bug，无法impdp导入，后来只能不导入statistics，待导入 数据后自己收集对象统计信息，但问题是收集的统计信息和原来有些差异，特别是直方图信息有差异，导致sql执行计划有变化，不知到杨总有没有遇到过？又该 怎么处理呢？ 答： 报错是因为跨版本了吧，有的时候有这种情况，我们生产是不用直方图的。容易有偏差。 尽管他没有
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