关于ShellSweep ShellSweep是一款功能强大的webshell检测工具，该工具使用了PowerShell、Python和Lua语言进行开发，可以帮助广大研究人员在特定目录中检测潜在的webshell...功能特性 1、该工具只会处理具备默写特定扩展名的文件，即webshell常用的扩展名，其中包括.asp、.aspx、.asph、.php、.jsp等； 2、支持在扫描任务中排除指定的目录路径； 3、在扫描过程中...，可以忽略某些特定哈希的文件； 运行机制 ShellSweep提供了一个Get-Entropy函数并可以通过下列方法计算文件内容的熵： 1、计算每个字符在文件中出现的频率； 2、使用这些频率来计算每个字符的概率...（这是信息论中熵的公式）； 工具下载 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/splunk/ShellSweep.git 相关模块...我们可以直接给ShellScan.ps1脚本传递一些包含webshell的目录，任何大小均可，大家测试时可以使用下列代码库： tennc的webshell： https://github.com/tennc
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。...spark默认支持java、scala和python三种语言编写的作业。可以看出，大部分的逻辑都是要通过python/java/scala编程来实现的。
在编写 PHP 应用时经常需要处理日期和时间，这篇文章带你了解一下 Carbon – 继承自 PHP DateTime 类的 API 扩展，它使得处理日期和时间更加简单。...Laravel 中默认使用的时间处理类就是 Carbon。...2 使用 你需要通过命名空间导入 Carbon 来使用，而不需每次都提供完整的名称。 use Carbon\Carbon; 2.1 获取当前时间 可以同now() 方法获取当前的日期和时间。...如果你不指定参数，它会使用 PHP 配置中的时区： <?php echo Carbon::now(); //2016-10-14 20:21:20 ?...在 Carbon中你可以使用下面的方法来比较日期： min –返回最小日期。
关于Columbo Columbo是一款计算机信息取证与安全分析工具，可以帮助广大研究人员识别受攻击数据库中的特定模式。...因此，广大用户在使用Columbo之前必须下载这些依赖工具，并将它们存放在\Columbo\bin目录下。这些工具所生成的输出数据将会通过管道自动传输到Columbo的主引擎中。...接下来，Columbo会将传入的数据进行拆分，并对其进行预处理，然后使用机器学习模型对受感染系统的路径位置、可执行文件和其他攻击行为进行分类。...4、最后，双击\Columbo目录中的“exe”即可启动Columbo。 Columbo与机器学习 Columbo使用数据预处理技术来组织数据和机器学习模型来识别可疑行为。...内存信息：使用Volatility 3提取关于镜像的信息。 进程扫描：使用Volatility 3提取进程和每个进程给相关的DLL以及处理信息。
pandas.core.frame.DataFrame； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了大量的数学函数工具，特别是对于数组的操作。pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。...然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...arr = np.concatenate((random_array, values_array), axis=1) 最后一行代码使用 numpy 库中的 concatenate () 函数将前面得到的两个数组沿着第二轴...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
生产环境的应用程序范围包括交互式网络安全分析、自动报警增量提取以及ETL过程。最大的客户应用程序每月处理超过1PB的数据，在数百台机器上运行。...本节中，我们首先展示一个简短的示例，然后在Spark中添加的模型以及特定于流的操作符的语义。...前缀一致性也使操作更容易，用户可以将系统滚动到WAL（一个数据的特定前缀）中的一点，并从该点开始重新计算。...4.3 流中的特定操作符 许多Structured Streaming查询可以使用Spark SQL中的标准操作符写出，比如选择，聚合和连接。...五.查询计划 我们使用Spark SQL中的Catalyst可扩展优化器实现Structured Streaming中的查询计划，这允许使用Scala中的模式匹配写入可组合规则。
前言在大数据领域，流数据处理已经成为处理实时数据的核心技术之一。Apache Spark 提供了 Spark Streaming 模块，使得我们能够以分布式、高性能的方式处理实时数据流。...其中，状态计算是流数据处理中的重要组成部分，用于跟踪和更新数据流的状态。...Spark Streaming 中的状态计算原理在 Spark Streaming 中，状态计算的基本原理是将状态与键（Key）相关联，并在每个时间间隔（batch interval）内，根据接收到的新数据更新状态...这将涵盖从 IoT 设备、传感器、社交媒体等各个领域产生的实时数据。Spark 提供的 MLlib 库已经成为大数据环境中的一个重要机器学习工具。...随着技术的不断发展和 Spark 社区的持续贡献，其应用方向和前景将继续保持活力。结语在流数据处理中，状态计算是实现更复杂、更灵活业务逻辑的关键。
，进行合并和处理等操作，然后作为一份日志文件，给转移到flume agent正在监控的目录中，flume agent启动起来以后，可以实时的监控linux系统上面的某一个目录，看其中是否有新的文件进来。...task表，其实是用来保存平台的使用者，通过J2EE系统，提交的基于特定筛选参数的分析任务的信息，就会通过J2EE系统保存到task表中来。...模块的目标：对用户访问session进行分析 1、可以根据使用者指定的某些条件，筛选出指定的一些用户（有特定年龄、职业、城市）； 2、对这些用户在指定日期范围内发起的session，进行聚合统计...基本的需求： 1、接收J2EE系统传入进来的taskid，从mysql查询任务的参数，日期范围、页面流id 2、针对指定范围日期内的用户访问行为数据，去判断和计算，页面流id中，每两个页面组成的页面切片...，它的访问量是多少 3、根据指定页面流中各个页面切片的访问量，计算出来各个页面切片的转化率 4、计算出来的转化率，写入mysql数据库中 方案设计： 1、获取任务的日期范围参数 2、查询指定日期范围内的用户访问行为数据
这样做的好处是可以大大提高查询效率，因为只有涉及到特定日期的查询才需要扫描对应的目录，而不需要去扫描整个表。Spark的分区概念与Hive类似，但是有一些不同之处，我们将在后文中进行讨论。...在Hive中，分区可以基于多个列进行，这些列的值组合形成目录名称。例如，如果我们将“t_orders_name”表按照日期和地区分区，那么目录的名称将包含日期和地区值的组合。...在Spark中，大多数的Spark任务可以通过三个阶段来表述，它们分别是读取输入数据、使用Spark处理、保持输出数据。...Spark虽然实际数据处理主要发生在内存中，但是Spark使用的是存储在HDFS上的数据来作为输入和输出，任务的调度执行会使用大量的 I/O，存在性能瓶颈。...在后台，Scala将构造一个包含日期和随机因子的键，例如（,）。
Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用 2016-01-15 (updated: 2016-03-07) 6309 29 Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象...scala 缓存 Spark 支持在集群范围内将数据集缓存至每一个节点的内存中，可避免数据传输，当数据需要重复访问时这个特征非常有用，例如查询体积小的“热”数据集，或是运行如 PageRank 的迭代算法...更多的功能可以查看完整的 DataFrames API ，此外 DataFrames 也包含了丰富的 DataFrames Function 可用于字符串处理、日期计算、数学计算等。...Spark Streaming 使用 Spark API 进行流计算，这意味着在 Spark 上进行流处理与批处理的方式一样。...因此，你可以复用批处理的代码，使用 Spark Streaming 构建强大的交互式应用程序，而不仅仅是用于分析数据。
目录 主题及指标开发 一、主题开发业务流程 二、离线模块初始化 1、创建包结构 2、创建时间处理工具 3、定义主题宽表及指标结果表的表名 4、物流字典码表数据类型定义枚举类...实现步骤： 在公共模块的scala目录下的common程序包下创建DateHelper对象 实现获取当前日期 实现获取昨天日期 package cn.it.logistics.common...每个主题都需要拉宽操作将拉宽后的数据存储到kudu表中，同时指标计算的数据最终也需要落地到kudu表，因此提前将各个主题相关表名定义出来 实现步骤： 在公共模块的scala目录下的common程序包下创建...目录下的common程序包下创建CodeTypeMapping对象 根据物流字典表数据类型定义属性 实现过程： 在公共模块的scala目录下的common程序包下创建CodeTypeMapping对象...kudu数据库，将数据进行拉宽或者将计算好的指标最终需要写入到kudu表中，因此根据以上流程抽象出来公共接口 实现步骤： 在offline目录下创建OfflineApp单例对象 定义数据的读取方法
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...; import scala.Tuple2; import java.io.Serializable; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...，如果想应用范围内有效，可以使用全局临时表。...，使用as方法，转成Dataset，这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便。...和hdfs-site.xml 加入到Spark conf目录，否则只会创建master节点上的warehouse目录，查询时会出现文件找不到的问题，这是需要使用HDFS，则需要将metastore删除，...外部Hive应用 如果想连接外部已经部署好的Hive，需要通过以下几个步骤。 将Hive中的hive-site.xml拷贝或者软连接到Spark安装目录下的conf目录下。 ?
1、业务需求概述 模拟交易订单数据，发送至分布式消息队列Kafka，实时消费交易订单数据进行分析处理，业务流程图如下所示： 实时从Kafka消费交易订单数据，按照不同维度实时统计【销售订单额...】，最终报表Report结果存储MySQL数据库； 二 项目代码 1.模拟交易数据 编写程序，实时产生交易订单数据，使用Json4J类库转换数据为JSON字符，发送Kafka Topic中，代码如下.../** * 模拟生产订单数据，发送到Kafka Topic中 * Topic中每条数据Message类型为String，以JSON格式数据发送 * 数据转换： * 将Order...类实例对象转换为JSON格式字符串数据（可以使用json4s类库） */ object MockOrderProducer { def main(args: Array[String...在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。...比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。...（2）使用Hive按日期分区，生成n个日期分区表，再借助es-Hadoop框架，通过shell封装将n个表的数据批量导入到es里面不同的索引里面 （3）使用scala+Spark SQL读取Hive表按日期分组...，有人会说可以批使用list批量插入，但是不要忘记我们现在是每一天的数据插入到不同的索引里面，一个list是不能放不同日期的数据，所以如果想要批量还要维护一个不同日期的list，并放在Map里面，最后提交完清空集合...生成多个分区表以及导入时还要读取每个分区表的数据涉及的落地IO次数比较多，所以性能一般 方式三： 在scala中使用spark sql操作hive数据，然后分组后取出每一组的数据集合，转化成DataFrame
通过配置Shark参数，Shark可以自动在内存中缓存特定的RDD，实现数据重用，进而加快特定数据集的检索。...同时，Shark通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法，使得SQL数据查询和运算分析能结合在一起，最大化RDD的重复使用。...Spark streaming: 构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。...此外小批量处理的方式使得它可以同时兼容批量和实时数据处理的逻辑和算法。方便了一些需要历史数据和实时数据联合分析的特定应用场合。...Lineage（血统） 利用内存加快数据加载,在众多的其它的In-Memory类数据库或Cache类系统中也有实现，Spark的主要区别在于它处理分布式运算环境下的数据容错性（节点实效/数据丢失）问题时采用的方案
背景 目前公司的分析数据基本存储在 Hive 数仓中，使用 Presto 完成 OLAP 分析，但是随着业务实时性增强，对查询性能的要求不断升高，同时许多数据应用产生，比如对接 BI 进行分析等，Presto...-2.11.8.tgz -C /u/module 将 hive-site.xml 复制到 spark2/conf 目录下，这里取的是从 hive 复制到 Hadoop 配置目录下的 [hadoop@hadoop101...SPARK2_HOME=/u/module/spark-2.4.8-bin-hadoop2.7 #Scala Env export SCALA_HOME=/u/module/scala-2.11.8...EOF把变量传进去，把脚本生成在jobs文件夹中，然后再使用 seatunnel 的命令执行 关键点： 将输入参数封装成一个方法，方便一个脚本操作多个数仓表; 加入CK远程执行命令，插入前清除分区，以免导入双倍数据...实际生产使用时，数据传输速度飞快！
在对数据进行分析时，无论是算法也好，分析逻辑也罢，最好的重用单位自然还是：函数。 故而，对于一个大数据处理平台而言，倘若不能支持函数的扩展，确乎是不可想象的。...Time/String Handling, Time Intervals, and UDAFs》介绍了在1.5中为DataFrame提供了丰富的处理日期、时间和字符串的函数；以及在Spark SQL 1.4...然而，针对特定领域进行数据分析的函数扩展，Spark提供了更好地置放之处，那就是所谓的“UDF（User Defined Function）”。 UDF的引入极大地丰富了Spark SQL的表现力。...尤其采用SQL语句去执行数据分析时，UDF帮助我们在SQL函数与Scala函数之间左右逢源，还可以在一定程度上化解不同数据源具有歧异函数的尴尬。想想不同关系数据库处理日期或时间的函数名称吧！...此时，UDF的定义也不相同，不能直接定义Scala函数，而是要用定义在org.apache.spark.sql.functions中的udf方法来接收一个函数。
、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台。...从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼，而是希望替代Hadoop在大数据中的地位，成为大数据处理的主流标准，不过Spark还没有太多大项目的检验，离这个目标还有很大路要走。...Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集（Scala 提供一个称为 Actor 的并行模型，其中Actor通过它的收件箱来发送和接收非同步信息而不是共享数据...http://spark.apache.org/downloads.html 4，编译spark 这里需要注意，默认的spark编译，使用的是scala2.10的版本，一定要确保你所有使用的scala...编译步骤 （1）将下载好的spark源码解压到某个目录下 （2）进入源码目录，分别执行如下命令 设置使用scala那个版本编译 dev/change-version-to-2.11.sh maven
随着 Apache Spark 1.3.1 技术预览版的发布，强大的 Data Frame API 也可以在 HDP 上使用数据科学家使用数据挖掘和可视化来帮助构造问题架构并对学习进行微调。...Zeppelin 是一个基于 Web 的 notebook 服务器。它基于一个解释器的概念，这个解释器可以绑定到任何语言或数据处理后端。...无论使用哪种方法安装，本文将 spark.home 代指 Spark 安装的根目录。...我们将在 Zeppelin 上写一点 Scala 代码来可视化这些日志，从中抽取信息。 为了能看到这些日志的内容并随后处理他们，我们将从这个日志文件创建一个 RDD。...在下一篇文章中，我们将深入讨论一个具体的数据科学问题，并展示如何使用 Zeppelin、Spark SQL 和 MLLib 来创建一个使用 HDP、Spark 和 Zeppelin 的数据科学项目。
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