Red Hat JBoss Portal GateIn Portal不正确URL转义存在多个反射型跨站脚本漏洞发布时间:2013-12-19漏洞编号:BUGTRAQ ID: 64365 CVE(CAN) ID: CVE-2013-4424漏洞描述:JBoss Enterprise Portal Platform是JBoss企业中间件和JBoss企业SOA组合的一部分,它们均由JBoss Developer Studio支持。 Red Hat JBoss Portal存在发射型跨站脚本漏洞,漏洞是由
左边部分是针对索引解析器的处理过程,右边部分是针对查询解析器的处理过程,我们来做一下测试,选择底部的字段或者字段类型,这里我们选择content字段,输入“I love you”,然后点击Analyse Values按钮,让我们来看一下索引解析器和查询解析器的处理结果
Versions Affected Apache Solr before 7.1.0 with Apache Lucene before 7.1 Elasticsearch, although it uses Lucene, is NOT vulnerable to this. Description Apache Solr 是一个开源的搜索服务器。Solr 使用 Java 语言开发,主要基于 HTTP 和 Apache Lucene 实现。原理大致是文档通过Http利用XML加到一个搜索集合中。查询该
身处数据驱动快速变革的时代,数据库系统的选型和架构设计对于整个IT基础架构,甚至企业的发展都起到至关重要的作用。那么今天,如果您的企业需要搭建一套新的应用系统,你会选择什么数据库类型?如果当前的系统不
Sease[1] 与 Alessandro Benedetti(Apache Lucene/Solr PMC 成员和提交者)和 Elia Porciani(Sease 研发软件工程师)共同为开源社区贡献了 Apache Solr 中神经搜索的第一个里程碑。
【Flink】第四篇:【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
作为长期占据 OWASP Top 10 首位的注入,OWASP 对于注入的解释如下:
Solrj和图形界面操作的区别就类似于数据库中使用jdbc和mysql客户端的区别一样。
译者注:本篇内容由MongoDB官方从'2020.12.23'开始更新,处于未完成的状态。
大家好,我是TJ 一个励志推荐10000款开源项目与工具的程序员 昨天在群里看到有小伙伴问,Java里如何解析SQL语句然后格式化SQL,是否有现成类库可以使用? 之前TJ没有做过这类需求,所以去研究了一下,并找到了一个不过的解决方案,今天推荐给大家,如果您正要做类似内容,那就拿来试试,如果暂时没需求,就先了解收藏(技多不压身)。 JSqlParser JSqlParser是一个用Java编写的SQL解析器,可以将SQL语句解析为Java对象,从而使开发人员能够轻松地分析、修改和重构SQL查询。 比如,这样
信息检索的概念 信息检索(Information Retrieval)是指信息按一定的方式组织起来,并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分,即从 信息集合中找出所需要的信息的过程,也就是我们常说的信息查寻(Information Search 或Information Seek)。 我们在下边研究的lucene就是对信息做全文检索的一种手段,或者说是一项比较流行的技术,跟google、baidu等专业的搜索引擎比起来会有一定的差距,但是对于普通的企业级应用已
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Solr发展飞快,现在最新的版本已经6.1.0了,下面来回顾下Solr6.x之后的一些新的特点: (1)并行SQL特性支持,编译成Streaming 表达式,可以在solrcloud集群中,并行执行 (2)SolrCloud的Collection被抽象成关系型数据库表,现在不仅仅可以支持强大的全文检索,还通过SQL支持像数据库一样的BI分析 (3)在SQL的where语句中,全面支持强大的Lucene/Solr语法 (4)一些聚合操作例如Group会自动优化成并行操作,通过使用St
所有与solr核心服务有关的交互,如查询处理,都是通过HTTP请求执行的。填写查询表单之后,创建一个HTTP Get请求并发送给Solr。
Apache Solr 是Apache开发的一个开源的基于Lucene的全文搜索服务器。其集合的配置方法(config路径)可以增加和修改监听器,通过RunExecutableListener执行任意系统命令。
采用Java开发,基于Lucene的全文搜索服务器。同时对其进行了扩展,提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化,并且提供了一个完善的功能管理界面,是一款非常优秀的全文搜索引擎。
DNS解析是Kubernetes上任何应用程序基础架构的重要组成部分.当您的应用程序代码尝试访问Kubernetes集群中的另一个服务甚至是Internet上的服务时,它必须先查找与该服务的主机名相对应的IP地址,然后再启动与该服务的连接.此名称查找过程通常称为服务发现。在Kubernetes中,server(无论是kube-dnsCoreDNS还是CoreDNS)将服务的主机名解析为唯一的不可路由的虚拟IP(VIP),如果它是clusterIP类型的服务.在kube-proxy每个节点上这个VIP映射到该服务的一组pod,并随机选择一个pod进行转发。使用服务网格时,sidecar的工作原理就流量转发而言与kube-proxy相同。
Elaticsearch,简称为es, es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎,它可以近乎实时的存储、检 索数据;本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理PB级别(大数据时代)的数据。es也使用 Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。
安装 本次安装使用docker镜像,安装无障碍,一行命令即可解决 # 安装镜像并启动 可以自行修改命令中的参数 ## 账户 tanoak 密码 123123 ## -p 27018:27017 映射端口,并开启远程访问 docker run -p 27018:27017 -d --name my-mongo -e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=tanoak -e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=123123 mongo:latest # 进入doceker
包括:MySQL、MariaDB(MySQL的代替品,英文维基百科从MySQL转向MariaDB)、Percona Server(MySQL的代替品)、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。 FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接(ODBC)驱动程序,令各个数据库之间得以互相集成。
CentOS下,yum install bind安装bind软件来实现DNS服务,yum info bind可以查看到描述:
MyCAT的目标是:低成本的将现有的单机数据库和应用平滑迁移到“云”端,解决数据存储和业务规模迅速增长情况下的数据瓶颈问题。
北京时间2018年12月19日,Cloudera正式发布Cloudera Enterprise 6.1.0,上次发布CDH6.0是8月30日,差不多过去了3个多月的时间,参考Fayson之前的文章《Cloudera Enterprise 6正式发布》。从CDH6.0到CDH6.1是一次minor version的更新,但更新内容较多,在开始接下来的细化功能讨论前,我们先看看几项重点更新的内容:
国内大佬翻译的文章,因为文章较长,不适合碎片化阅读,因此分为几篇文章来转载,满满的干货,外链在微信上不能显示
从数据库架构设计的角度,主要有三种,Shared Everything、Shared Disk以及Shared Nothing。
Solr 是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展,并对索引、搜索性能进行了优化
前些日子,我们做了DB2 VS MySQL的数据类型的对比,今天我们将体系架构的对比分享给大家,让大家对这两类数据库有更深刻的认识。 DB2体系结构 DB2 for LUW进程模型在DB2v9.5之前
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
我应该是公司第一个专职搜索的,当时搜索所有组件只有一个ES(elasticsearch),虽然之前在干过将近两年的solr,不过主要还是以数据检索为主(类似于为hbase建一个二级索引),既然组织安排也就接下了这口锅,从基础的查询解析/数据同步做起,一点点的把整个搜索的框架立起来,团队“一度扩张”到3个人,承接了整个公司大部分的搜索业务,负责的数据大概有几十亿,从第一年双十一忙于救火的状态到去年的平稳渡过,都不同程度证明了整个搜索团队的成长。
持久化(persistence):把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下,特别是企业级应用,数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”,而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
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从今天开始DB2相关的内容 系统为 Redhat 7.4 数据库为 v10.5fp10 上节我们说了操作系统环境相关的配置,这节内容为如何安装 1. 下载安装文件 我们把安装文件放在/software目录下 2. 解压安装文件 root用户 cd /software tar zxvf v10.5fp10_linuxx64_server_t.tar.gz 3. 安装前检查 -i 表示不检查pureScale相关的条件,类似于Oracle RAC cd server_t/ ./db2prereqcheck
MySql和其它数据库相比,它的优势在于它的架构可以在多种不同场景中应用并且发挥良好。
一、了解 MongoDB 之前认识了两种相同类型的缓存技术(关系型数据库)memcached 和 Redis, MongoDB是与之前两款完全不同的一个类型的缓存技术!称之为:文档型数据库! 提到文档,一个新概念JSON,MongoDB的文档类似于JSON对象! JSON:JavaScript 对象表示法(JavaScript Object Notation)。 JSON 是存储和交换文本信息的语法。类似 XML。 JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。 来看一下JSON文档: { "employee
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件,生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求,并得到XML格式的返回结果。
互联网当下的数据库拆分过程基本遵循的顺序是:垂直拆分、读写分离、分库分表(水平拆分)。每个拆分过程都能解决业务上的一些问题,但同时也面临了一些挑战。
导读:本文详细介绍了中间件,主要从数据库拆分过程及挑战、主流数据库中间件设计方案、读写分离核心要点、分库分表核心要点展开说明。
上图就是原始搜索引擎技术,如果用户比较少而且数据库的数据量比较小,那么这种方式实现搜索功能在企业中是比较常见的。
Lucene 是一套用于全文检索和搜寻的开源程序库,提供了一个简单却强大的 API,能够做全文索引和搜寻。在 Java 开发环境里,Lucene 是一个成熟的免费开放源代码工具,它并不是现成的搜索引擎产品,但可以用来制作搜索引擎产品。Solr 和 ElasticSearch 都是基于 Lucene 开发的企业级的搜索引擎产品。 Lucene 的 API 来实现对索引的增(创建索引)、删(删除索引)、改(修改索引)、查(搜索数据)。
《移动互联网技术》课程是软件工程、电子信息等专业的专业课,主要介绍移动互联网系统及应用开发技术。课程内容主要包括移动互联网概述、无线网络技术、无线定位技术、Android应用开发和移动应用项目实践等五个部分。移动互联网概述主要介绍移动互联网的概况和发展,以及移动计算的特点。无线网络技术部分主要介绍移动通信网络(包括2G/3G/4G/5G技术)、无线传感器网络、Ad hoc网络、各种移动通信协议,以及移动IP技术。无线定位技术部分主要介绍无线定位的基本原理、定位方法、定位业务、数据采集等相关技术。Android应用开发部分主要介绍移动应用的开发环境、应用开发框架和各种功能组件以及常用的开发工具。移动应用项目实践部分主要介绍移动应用开发过程、移动应用客户端开发、以及应用开发实例。 课程的教学培养目标如下: 1.培养学生综合运用多门课程知识以解决工程领域问题的能力,能够理解各种移动通信方法,完成移动定位算法的设计。 2.培养学生移动应用编程能力,能够编写Andorid应用的主要功能模块,并掌握移动应用的开发流程。 3. 培养工程实践能力和创新能力。 通过本课程的学习应达到以下目的: 1.掌握移动互联网的基本概念和原理; 2.掌握移动应用系统的设计原则; 3.掌握Android应用软件的基本编程方法; 4.能正确使用常用的移动应用开发工具和测试工具。
还记得电影《功夫》中火云邪神的一句话:天下功夫,无坚不破,唯快不破。在程序员的世界中,“快”一直是大家苦苦修炼,竞相追逐的终极目标之一,甚至到了“不择手段”、“锱铢必较”的地步。 一直使用json游离于各种编程语言和系统之间。一个偶然的机会碰到了Fastjson,被他的无依赖、易使用、应用广等特性深深吸引的同时,更被他出奇的“快”所震惊,在java界犹如一骑绝尘,旁人只能望其项背。很自然的一个想法涌上心头:FastJSON为何如此之快?于是定神来拔一拔其实现,一则膜拜大师的杰作,二则虚心偷技,三则方便来者学
tabix支持通过浏览器直接连接 ClickHouse,不需要安装其他软件,就可以访问ClickHouse。有两种使用方式,一种是直接浏览器访问配置。另一种是使用ClickHouse内嵌方式。tabix具有以下特点:
ElasticSearch是一个实时分布式搜索和分析引擎,它让你以前所未有的速度处理大数据的可能 它用于全文搜索,结构化搜索,分析以及这三者混合使用 ElasticSearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论是在开源还是专有邻域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的,功能最全的搜索引擎库。 但是。Lucene只是一个库。想要使用它,你必须使用java作为开发语言并将其直接集成到你的应用中,更糟糕的是,Lucene非常复杂,你需要更深入的了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。 ElasticSearch也使用java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文检索变得简单
在MySQL 5.6版本以前,只有MyISAM存储引擎支持全文引擎.在5.6版本中,InnoDB加入了对全文索引的支持,但是不支持中文全文索引.在5.7.6版本,MySQL内置了ngram全文解析器,用来支持亚洲语种的分词.
从今天开始DB2相关的内容 系统为 Redhat 7.4 数据库为 v10.5fp10 上节我们说了如何建立DB2实例,这节内容为建立数据库 DB2中一个实例下可以有多个数据库,一个数据库只能属于一个实例 1. 建立数据库目录 首先我们建立存放容器(数据文件)的目录 这里我们假设建立的数据库名称为testdb su - root mkdir /db2data cd /db2data mkdir db2_archive tbs_data backup cd /db2data/tbs_data m
Lucene是一套信息检索工具包,并不包含搜索引擎系统,它包含了索引结构、读写索引工具、相关性工具、排序等功能,因此在使用Lucene时仍需要关注搜索引擎系统,例如数据获取、解析、分词等方面的东西。而solr和elasticsearch都是基于该工具包做的一些封装。
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