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如何使用RepoReaper扫描指定域暴露的.git存储库

RepoReaper是一款功能强大的自动化工具，该工具旨在帮助广大研究人员以自动化的形式识别目标域或子域中暴露的.git存储库，以防止数据泄露的发生。...通过用户提供的带有目标域名的文本文件，RepoReaper能够系统地检查每个域是否包含了可公开访问的.git文件。...功能介绍 当前版本的RepoReaper可以提供下列功能： 1、自动化扫描目标域或子域以识别暴露的.git存储库； 2、简化了敏感数据泄露的检测任务； 3、提供了用户友好的操作界面； 4、适用于安全审计和漏洞奖励任务...接下来，广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/YourUsername/RepoReaper.git 然后切换到项目目录中...，使用pip命令和项目提供的requirements.txt文件安装该工具所需的其他依赖组件： cd RepoReaper pip install -r requirements.txt 最后，给工具脚本提供可执行权限即可

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使用SQL-Server分区表功能提高数据库的读写性能

一般来说一个系统最先出现瓶颈的点很可能是数据库。比如我们的生产系统并发量很高在跑一段时间后，数据库中某些表的数据量会越来越大。海量的数据会严重影响数据库的读写性能。...拆分表之后每个表的数据量将会变小，带来的好处是不言而喻的。不管是全表扫描，还是索引查询都会有比较高的提升。如果把不同的表文件落在多个磁盘上那数据库的IO性能还能进一步提高。...如果你使用的是SQL Server数据库，并且目前还不需要分库，只需要分表，那么其实使用内置的分区表功能是最简单的方案。...可以看到数据库写性能大副提高，大概提高了1倍不止的性能。这也比较符合两块磁盘同时IO的预期。 测试读性能 我们的测试方案：新建一张log2表，使用上面的代码按年份写入2000000数据。...读性能大概为未分区时的3倍。 总结 经过简单的测试，SQL Server的分区表功能能大副提高数据库的读写性能。

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    MySQL使用性能优化—查看数据库的最大连接数、当前连接数等

    在使用MySQL数据库的时候，经常会遇到这么一个问题，就是"Can not connect to MySQL server....通常，mysql的最大连接数默认是100, 最大可以达到16384。MySQL的最大连接数，增加该值增加mysqld 要求的文件描述符的数量。...如果服务器的并发连接请求量比较大，建议调高此值，以增加并行连接数量，当然这建立在机器能支撑的情况下，因为如果连接数越多，介于MySQL会为每个连接提供连接缓冲区，就会开销越多的内存，所以要适当调整该值，...不能盲目提高设值。...因为mysql启动后的初始化工作是从其配置文件中读取数据的，而这种方式没有对其配置文件做更改。 第二种：通过修改配置文件来修改mysql最大连接数(max_connections)。

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    布隆过滤器，一文总结快速掌握，你能够get多少？

    方法一，将15亿用户存储在数据库中，每次用户访问系统，都到数据库进行查询判断，准确性高，但是查询速度会比较慢。...Redisson是用于在Java程序中操作Redis的库，利用Redisson我们可以在程序中轻松地使用Redis。...Google Guava提供的布隆过滤器的位数组是存储在JVM内存中，故是单机版的，并且最大位长为int类型的最大值。 使用布隆过滤器时，重要关注点是预估数据量n以及期望的误判率fpp。...，哈希函数的选择影响着性能的好坏，而且一个好的哈希函数能近似等概率的将元素映射到各个Bit。...理论上存10万个数，一个int是4字节，即32位，需要320万位。如果使用HashMap存储，按HashMap50%的存储效率，需要640万位。

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    查收一份来自南极的Iceberg数据治理指南

    更进一步，Iceberg 结合流式写入可构建近实时数仓，从而将传统Hive离线数仓的数据实时性提高到分钟级。...小文件如未得到有效的清理则会严重拖慢上层计算系统的性能。...腾讯云数据湖计算 DLC 产品目前已具备成熟的自适应数据优化功能，用户在使用DLC托管存储后可开启原生表数据优化功能，DLC将自动对小文件及Iceberg 过期快照进行周期性优化，无需用户手动运维。...该客户使用了DLC数据优化后，通过约256 CU的弹性资源即完成了全链路约2000张表治理优化的需求，日均稳定运行超3万作业数。...TCHouse作为覆盖云数仓全场景的云原生全托管数据仓库服务，具备极致云原生弹性、高并发查询、高性能执行引擎等优势，TCHouse在Lakehouse加速模式下，基于DLC湖存储可提供毫秒级高性能查询，

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    代达罗斯之殇-大数据领域小文件问题解决攻略

    正是由于单个目录元数据组织能力的低效，文件系统使用者通常被鼓励把文件分散在多层次的目录中以提高性能。然而，这种方法会进一步加大路径查询的开销。...其次，增加了数据局部性，提高了存储效率。磁盘文件系统或者分布式文件系统中，文件的元数据和数据存储在不同位置。...这直接降低了磁盘上随机I/O比率，转换成了顺序I/O，能够有效提高I/O读写性能。另外，小文件单独存储会形成外部和内部碎片，而合并存储后存储碎片将大大降低，这极大提高了LOSF存储效率。...随后进行一些简单的HDFS文件/文件夹操作(将新文件覆盖回原目录)，则可以将NameNode的内存使用减少到200分之1，并且可以提高以后MapReduce或其他计算引擎对同一数据处理的性能。...只是提高MapReduce或者Hive作业的性能。

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    磁盘IO那些事

    早期的硬盘每磁道扇区数相同，此时由磁盘基本参数可以计算出硬盘的容量：存储容量=磁头数*磁道（柱面）数*每道扇区数*每扇区字节数。...通过这种异步的数据I/O模式解决了程序中的计算速度和数据存储速度不匹配的鸿沟，减少了访问底层存储介质的次数，使存储系统的性能大大提高。...其次将可能连续访问的小文件一同合并存储，增加了文件之间的局部性，将原本小文件间的随机访问变为了顺序访问，大大提高了性能。...同时，合并存储能够有效的减少小文件存储时所产生的磁盘碎片问题，提高了磁盘的利用率。...其实就是利用一个旁路数据库来记录每个小文件在这个大文件中的偏移量和长度等信息。其实小文件合并的策略本质上就是通过分层的思想来存储元数据。

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    CentOS6搭建aria2+webUI

    ,建议使用下面的token方式 #设置加密的密钥 #rpc-secret=token #允许rpc enable-rpc=true #允许所有来源, web界面跨域权限需要 rpc-allow-origin-all...), 路由建议值: 3 max-concurrent-downloads=5 #断点续传 continue=true #同服务器连接数 max-connection-per-server=5 #最小文件分片大小..., 下载线程数上限取决于能分出多少片, 对于小文件重要 min-split-size=10M #单文件最大线程数, 路由建议值: 5 split=10 #下载速度限制 max-overall-download-limit..., 使用内置的文件缓存, 如果你不相信Linux内核文件缓存和磁盘内置缓存时使用, 需要1.16及以上版本 #disk-cache=0 #另一种Linux文件缓存方式, 使用前确保您使用的内核支持此选项...#enable-mmap=true #文件预分配, 能有效降低文件碎片, 提高磁盘性能. 缺点是预分配时间较长 #所需时间 none < falloc ?

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    如何基于 Spark 和 Z-Order 实现企业级离线数仓降本提效？

    今天是第5期，由网易数帆大数据离线技术专家尤夕多带来能帮助标准化企业级离线数仓优化存储，提高性能，且已在网易内部实践验证过的成熟技术方案，为大家提供技术思路参考。 ‍‍...那么除了在性能上 Spark3 已经有了充分的保障，剩下的使用痛点集中在了写这个环节。...而优秀的数据聚集分布可以在查询阶段提高数据文件的 Data Skipping 比例。我们目前大部分任务都只考虑任务本身的性能，需要逐渐重视下游任务查询的性能，从而形成一个良好的循环。...基于 Z-Order 算法的排序替换了默认的字典排序，允许在多维场景下继续保留多维数据的聚集分布，在提高压缩率的同时可以加速下游任务的查询性能。...05 小结 本文介绍了我们基于 Spark3 + Z-Order对于企业级离线数仓类任务的优化方案，初步解决了当前在迁移和在历史使用 Spark 的痛点。

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    打工人必备：Hive小文件合并与数据压缩

    但是如果使用输出合并，则必须配合SequenceFile来存储，否则无法进行合并，以下是实例： 六、使用HAR归档文件 Hadoop的归档文件格式也是解决小文件问题的方式之一。...（需要安装lzop库） •TextFile文件，Lz4压缩 查看数据文件，可看到数据文件为多个.lz4压缩。使用cat查看.lz4文件，可以看到是压缩后的文本。...行组大小：行组变大有助于提高数据压缩的效率，但是可能会损害数据的读取性能，因为这样增加了 Lazy 解压性能的消耗。而且行组变大会占用更多的内存，这会影响并发执行的其他MR作业。...数仓表分区优化 数据仓库创建数仓表时，ETL开发人员基于使用习惯和处理的方便性，经常创建多层分区，来存储数据。但是过多的分区会消耗NameNode大量的资源，并且也会引入小文件的问题。...，提高插叙过程中数据的加载速度，尽可能的只做天级分区。

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    Hive_

    8.8 小文件解决方案   （1）在Map执行前合并小文件，减少Map数：CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。...，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。   ...桶表可以提高查询性能，因为它们允许Hive更容易地对数据进行切片和切块，从而提高查询的速度。   桶表在创建时需要指定桶的数量和桶表的列。...例如，如果查询只涉及表中的一个桶，则Hive只需要扫描一个文件，从而提高查询性能。...由于表被分为桶，并按列col1进行分区，因此Hive只需要扫描包含值为100的桶，而不需要扫描整个表，从而提高了查询性能。

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    人脸识别等海量小文件场景，需要怎样的存储？

    因此，如果想要彻底解决海量小文件的问题，首先就需要存储系统有一个健壮高效的元数据管理平台（库）。...针对海量小文件设计的分布式智能缓存层，能够让小文件在写入SSD后即返回，缩短IO路径，有效降低时延，提高性能。...同时还可以有效降低原生纠删码的I/O写入放大的问题，提高原生纠删码的性能，进一步提升分布式存储对海量小文件的性能支持。 小文件合并。...深信服内部进行的性能测试显示，PhxKV使用两核时的吞吐，就能和MongoDB使用17核时的吞吐相当。 第二，通过智能缓存技术，采用高性能的SSD来加速海量小文件的读写效率并缩短I/O路径。...第三，通过小文件合并技术来降低文件的数量，从而减少整体I/O读写频次来提高I/O性能。

    2.5K10

    代码托管从业者 Git 指南

    Git 的目录结构 首先需要了解 Git 存储库的目录结构，Git 存储库分为常规存储库和 Bare （裸）存储库，普通用户从远程克隆下来的存储库，或者本地初始化的存储库大多是常规存储库，这类存储库和特定的工作区相关联...站在文件系统的角度上看，数量巨大的小文件性能通常会急剧下降，而松散对象就是这样的小文件，Git 的解决方案是引入了打包文件，打包文件就是将多个松散对象依次存储到打包文件的存储空间之中，相关的布局如下：...，这种机制可能存在性能问题，因此，在运行 git gc 后，引用会被打包到 packed-refs 文件中集中管理，为了加快引用的查询，引用名会使用字典排序，Git 同样会使用二分法查找在 packed-refs...如果存储库小文件特别多，这个时候 Git LFS 的作用反而没有那么大了，Git LFS 并不存在打包机制，也没有压缩，如果大量文件使用 Git LFS 跟踪，那么 HTTP 请求数会变得非常多，传输时间也会特别长...Git 的计算压力并没有随着分布式文件系统的扩展性而分摊。 分布式文件系统很难解决 Git 小文件的问题，特别是小文件带来的系统调用，IO 问题。

    1.2K30

    Spark 处理小文件

    小文件合并综述 1.1 小文件表现 不论是Hive还是Spark SQL在使用过程中都可能会遇到小文件过多的问题。...在spark官方的推荐文档中，parquet格式的文件推荐大小是128MB，小于该大小的均可以称之为小文件，在实际的工作，往往小文件的大小仅仅为几KB，表现为，可能文件大小为几百MB，但是文件个数可能到达了几十万个...hdfs dfs -du 1.2 小文件的危害 1.任务执行时间长 2.真实的文件大小独占一个数据存储块，存放到DataNode节点中。...3.不论在Hive还是在Spark中，每一个存储块都对应一个Map程序，一个Map呈现就需要一个JVM，启动一个JVM去读取或者写小文件是吃力不讨好的行为。...其元数据会占用大量 namenode内存（一个元数据大概150字节），影响namenode性能 5.影响磁盘寻址时间 1.3 小文件出现的原因 启用了动态分区，往动态分区表插入数据时，会插入大量小文件

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    QGIS 的性能优化

    数据压缩： 对于栅格数据，可以使用压缩算法（如LZW、JPEG）减小文件大小，提高加载速度。数据切片： 对于大型栅格数据，可以将其切片成小块，按需加载，避免一次性加载整个数据集。...插件管理： 禁用不常用的插件，减少 QGIS 的启动时间和资源占用。高级设置： 在 QGIS 的高级设置中，可以调整一些参数，如线程数、内存使用等，以优化性能。3....硬盘： 使用 SSD 硬盘可以显著提高 QGIS 的数据加载和处理速度。显卡： 对于需要进行 3D 可视化或 GPU 加速的计算，使用独立显卡可以提高性能。4....使用空间数据库： 将数据存储在空间数据库中，可以提高空间查询和分析的效率。编写高效的 SQL 查询： 在使用 SQL 查询时，编写高效的查询语句可以减少查询时间和资源消耗。...使用 Python 脚本： 对于复杂的任务，可以使用 Python 脚本进行自动化处理，提高效率。总结QGIS 的性能优化是一个综合性的过程，需要根据具体情况选择合适的优化方法。

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    Apache Paimon核心原理和Flink应用进阶

    内部 在底层，Paimon 将列式文件存储在文件系统/对象存储上，并使用 LSM 树结构来支持大量数据更新和高性能查询。...它的使用方式与传统数据库没有什么区别： 在批处理执行模式下，它就像一个Hive表，支持Batch SQL的各种操作。查询它以查看最新的快照。 在流执行模式下，它的作用就像一个消息队列。...当 num-sorted-run.stop-trigger 变大时，写入停顿将变得不那么频繁，从而提高写入性能。但是，如果该值变得太大，则查询表时将需要更多内存和 CPU 时间。...成本问题：HDFS中的小文件会暂时使用最小1个Block的大小，例如128MB。 查询效率：小文件过多查询效率会受到影响。...然而，最近数据量增长很快，作业的延迟不断增加。为了提高数据新鲜度，用户可以执行如下操作缩放分桶： （1）使用保存点暂停流作业 $ .

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    大数据教育数仓之在线教育项目回顾

    产品：课程 需求：提高学员报名的转换率，实现可持续化的运营发展 需求1：分析学员从访问到报名每个环节的留存率和流失率，发现每个环节存在的问题，解决问题，提高报名率 访问分析 咨询分析...APP：拆分每个主题不同维度的子表 DIM ：维度数据层：所有维度表 05：技术架构 目标：掌握整个项目的技术架构 实施 数据源：MySQL数据库 数据采集：Sqoop 数据存储：Hive...后面，还是where后面，性能上面没有区别 Left outer Join时 ，右侧的表写在on后面，左侧的表写在where后面，性能上有提高 Right outer Join时，左侧的表写在on后面、...右侧的表写在where后面，性能上有提高 如果SQL语句中出现不确定结果的函数，也无法实现下推 Map Join hive.auto.convert.join=true hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size...文件存储：优先选用列式存储：parquet、orc 小结 熟练掌握Hive中的优化 面试：项目中做了哪些优化？

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    大数据面试杀招——Hive高频考点，就怕你都会！

    数据存储位置 Hive 存储在HDFS，数据库将数据保存在块设备或者本地文件系统中。...，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题； 在设置Reduce个数的时候也需要考虑这两个原则：处理大数据量利用合适的Reduce数；使单个...（不完全是解决数据倾斜的问题，但是减少了IO读写和网络传输，能提高很多效率） 小文件进行合并 在Map执行前合并小文件，减少Map数：CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能...注意：视图是只读的，不能向视图中插入或是加载数据 Hive索引 和关系型数据库中的索引一样，Hive也支持在表中建立索引。适当的索引可以优化Hive查询数据的性能。...但是索引需要额外的存储空间，因此在创建索引时需要考虑索引的必要性。 注意：Hive不支持直接使用DROP TABLE语句删除索引表。

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    JuiceFS 数据读写流程详解

    写入流程 JuiceFS 对大文件会做多级拆分（参见 JuiceFS 如何存储文件），以提高读写效率。...因此，JuiceFS 在此类场景下会比顺序写有较明显的性能下降。 小文件的写入通常是在文件关闭时被上传到对象存储，对应 IO 大小一般就是文件大小。...从上面指标图的第 3 阶段（创建 128 KiB 小文件）中也可以看到： 对象存储 PUT 的大小就是 128 KiB 元数据事务数大致是 PUT 计数的两倍，对应每个文件的一次 Create 和一次...另外，通过增大 --max-uploads 参数（上传到对象存储的最大并发数，默认为 20）也有可能提升写入到对象存储的带宽，从而加快缓冲区的释放。...此时可考虑的一个方向是尽可能提升缓存的整体容量，以期达到能几乎完全缓存所需数据的效果；另一个方向则可以直接将缓存关闭（设置 --cache-size 0），并尽可能提高对象存储的读取性能。

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    JuiceFS 专为云上大数据打造的存储方案

    使用 JuiceFS 存储数据，数据本身会被持久化在对象存储（例如，Amazon S3），相对应的元数据可以按需持久化在 Redis、MySQL、TiKV、SQLite 等多种数据库中。...在使用 JuiceFS 存储数据时，数据会按照一定的规则被拆分成数据块并保存在你自己定义的对象存储或其它存储介质中，数据所对应的元数据则存储在你自己定义的数据库中。...与传统文件系统只能使用本地磁盘存储数据和对应的元数据的模式不同，JuiceFS 会将数据格式化以后存储在对象存储（云存储），同时会将数据对应的元数据存储在 Redis 等数据库中。...从上面指标图的第 3 阶段（创建 128 KiB 小文件）中也可以看到： 对象存储 PUT 的大小就是 128 KiB 元数据事务数大致是 PUT 计数的两倍，对应每个文件的一次 Create 和一次...此时可考虑的一个方向是尽可能提升缓存的整体容量，以期达到能几乎完全缓存所需数据的效果；另一个方向则可以直接将缓存关闭（设置 --cache-size 0），并尽可能提高对象存储的读取性能。

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