1 || (select user from users where user_id = 1) = 'admin'
今天给大家分享一个关于php常见的注入防护以及如何bypass的文章，文章内容来源国外某大佬总结，我做了一下整理，文章来源地址不详，下面正文开始。以下的方式也仅仅是针对黑名单的过滤有一定的效果，为了安全最好还是以白名单的方式对参数进行检测。
sql server.png 这儿的错误提示异常非常明显，就是说select后面除了聚合函数包裹的列以外，其余列必须出现在了gruop by之后方可被select 正确的实例如下
6、大多数的CMS和WAF会对用户输入进行解码然后过滤，但有些只解码一次，我们可以对payload进行多次编码然后测试
在当今快速发展的技术领域，Python已经成为了许多开发者首选的编程语言之一。其简洁而强大的语法使其在各种领域都有着广泛的应用。本篇博客将引领你深入了解Python中正则表达式与JSON的强大组合，揭示它们如何协同工作，为开发者提供了解析和处理文本数据的高效方式。
mysqlslap 可以用于模拟服务器的负载，并输出计时信息。测试时，可以指定并发连接数，可以指定 SQL 语句。如果没有指定 SQL 语句，mysqlslap 会自动生成查询 schema 的 SELECT 语句。但是可能会报错
负载均衡是用于解决一台机器(一个进程)无法解决所有请求而产生的一种算法。Load balancing Sink Processor 能够实现 load balance 功能，如下图Agent1 是一个路由节点，负责将 Channel 暂存的 Event 均衡到对应的多个 Sink组件上，而每个 Sink 组件分别连接到一个独立的 Agent 上，示例配置， 如下所示：
ERROR 1055 (42000): Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'database_tl.emp.id' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by
MySQL 5.7.5及以上版本启用了依赖检测功能。如果启用了ONLY_FULL_GROUP_BY SQL模式（默认情况下），MySQL将拒绝选择列表，HAVING条件或ORDER BY列表的查询引用在GROUP BY子句中既未命名的非集合列，也不在功能上依赖于它们。而5.7.5之前，MySQL没有检测到功能依赖关系，默认情况下不启用ONLY_FULL_GROUP_BY。
直接给代码吧，主要重点已经在代码里注释了 Code <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>Untitled Page</title> <link rel="Styleshee
(1)cookie判断（例如Citrix,Netscaler,Yunsuo WAF,safedog） (2)有些人将自己与单独的标头关联（例如Anquanbao WAF,AmazonAWS WAF）。 (3)有些经常更改标头和混乱的字符以使攻击者感到困惑（例如Netscaler,Big-IP）。 (4)有些人在服务器头数据包中暴露自己（eg. Approach, WTS WAF） (5)一些WAF在响应内容body中公开自身（例如DotDefender,Armor,Sitelock） (6)其他WAF会对恶意请求做出不寻常的响应代码答复（例如WebKnight,360WAF) (7)有些WAF会返回一堆垃圾数据，卡死你(例如:百度云加速乐)
pandas是一个开源的python数据分析和处理包，使用灵活方便，性能高，速度快，简单介绍一下它里面比较常用的功能 数据读取 它支持多种数据读取的方式这里简单介绍2种 通过csv文件读取数据： $ pip instal pandas $ python >>> import pandas as pd >>> data = pd.read_csv('test.csv') 通过mysql读取数据： $ pip install sqlalchemy $ pip install MySQL-python $ py
bthread是brpc使用的M:N线程库，M个bthread会映射至N个pthread。
WatchOS中的TableView和iOS中的TableView还是有很大的区别，在开发之前，首先我们应该明白WatchOS中的Table有哪些局限性和特点。下面几点是我总结WatchOS中Table的特殊之处：
Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。
SQL注入的原因，表面上说是因为 拼接字符串，构成SQL语句，没有使用 SQL语句预编译，绑定变量。
① 分组查询中，select 后面只能出现，在 group by 后出现过的列或者聚合函数。 ② where 是在分组前对记录进行筛选，而 having 是在分组结束后的结果里筛选，最后返回最终查询结果。 ③ having 后所接的字段必须经过过滤(即：该字段必须使用)，一般与 group by 连用 ④ 分组查询中，若一个字段在一个组内有多个结果，则后一个结果覆盖前一个结果
菜单在桌面应用中使用十分广泛，几乎所有的桌面应用都有菜单。但是随着手机的发展，对于手机桌面菜单的使用减少了很多，一般来说我们把菜单都放到应用中是实现，桌面应用的菜单与手机应用的菜单的不同之处就是，桌面菜单一般可见，而手机不可见，通常需要用户按下手机上的MENU键时，才会弹出菜单的相关应用，这里简单的来说下菜的简单使用情况，通过一个小案例来讲解。
MySql内置函数： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/dynindex-function.html
在完成单点的Flume NG搭建后，下面我们搭建一个高可用的Flume NG集群，架构图如下所示：
HDF(Hierarchical Data Format层次数据格式)是一种设计用于存储和组织大量数据的文件格式，最开始由美国国家超算中心研发，后来由一个非盈利组织HDF Group支持。HDF支持多种商业及非商业的软件平台，包括MATLAB、Java、Python、R和Julia等等，现在也提供了Spark。其版本包括了HDF4和现在大量用的HDF5。h5是HDF5文件格式的后缀。h5文件对于存储大量数据而言拥有极大的优势，这里安利大家多使用h5文件来存储数据，既高逼格又高效率。
事务指的就是一个操作单元，在这个操作单元中的所有操作最终要保持一致的行为，要么所有操作都成功，要么所有的操作都被撤销。简单地说，事务提供一种“要么什么都不做，要么做全套”机制。
数据分析无法离开SQL这一重要的工具，经过十天时间的学习，并完全以MySQL工具对上一节的数据分析岗位数据进行了分析，加强了操作训练，对这一工具使用有了基本的经验。本着以输出为手段检验学习效果，以温故而知新，把MySQL基础知识系统梳理。
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
在一个完整的离线大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示：
一、什么是Flume？ Apache Flume 是一个从可以收集例如日志，事件等数据资源，并将这些数量庞大的数据从各项数据资源中集中起来存储的工具/服务，或者数集中机制。flume具有高可用，分布式，配置工具，其设计的原理也是基于将数据流，如日志数据从各种网站服务器上汇集起来存储到HDFS，HBase等集中存储器中。 二、flume特性 Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。 Flume可以采集文件，socket数据包、文件、文件夹、kafka等各种形式源数据，又可以将采集到的数据(下沉sink)输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中 一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现 Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力，因此，flume可以适用于大部分的日常数据采集场景 三、flume组件解析 对于每一个Agent来说,它就是一共独立的守护进程(JVM),它从客户端接收数据 1、Flume分布式系统中最核心的角色是agent，flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成 2、每一个agent相当于一个数据(被封装成Event对象)传递员，内部有三个组件： a)Source：采集组件，用于跟数据源对接，以获取数据 b)Sink：下沉组件，用于往下一级agent传递数据或者往最终存储系统传递数据 c)Channel：传输通道组件，用于从source将数据传递到sink d)event(所传的消息就是event)一行文本内容会被反序列化成一个event(event的最大定义为2048字节，超过，则会切割，剩下的会被放到下一个event中，默认编码是UTF-8。 四、flume安装 1)解压
每当我们遇到数据库查询耗时过长，总会第一时间想到，在经常使用的条件上添加索引。我们知道索引会帮我们更快地查询到想要的数据，但是我们真的清楚究竟什么是索引，为什么索引能帮我们将查询时间缩短十倍百倍甚至更多吗？接下来请大家根据下文，一起深入索引的世界吧。
谓词 什么是谓词 谓词就是返回值为真值的函数。对于通常的函数来说，返回值有可能是数字、字符串和日期等，但是谓词的返回值全部是真值。这也是谓词和函数的最大区别。 谓词主要有以下几种： LIKE BETWEEN IS NULL、IS NOT NULL IN EXISTS LIKE谓词—字符串的部分一致查询 截止目前，我们使用字符串作为查询条件的例子使用的都是=。这里的=只有在字符串完全一致时才为真。与之相反，LIKE谓词更加模糊一些，当需要进行字符串的部分一致查询时需要使用该谓词。 部分一致大体可以分为前方一致
性能调优在整个工程中是非常重要的，也是非常有必要的。但有的时候我们往往都不知道如何对性能进行调优。其实性能调优主要分两个方面：一方面是硬件调优，一方面是软件调优。本章主要是介绍Kettle的性能优化及效率提升。
Flume 是 Cloudera 提供的一种高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume 基于流式架构，灵活简单。 Flume 最主要的作用是，实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写到 HDFS。
查询过程主要有 class InterpreterSelectQueryUseOptimizer : public IInterpreter 初始化和执行
H.264从1999年开始，到2003年形成草案，最后在2007年定稿有待核实。在ITU的标准⾥称 为H.264，在MPEG的标准⾥是MPEG-4的⼀个组成部分–MPEG-4 Part 10，⼜叫Advanced Video Codec，因此常常称为MPEG-4 AVC或直接叫AVC：
https://github.com/danielmiessler/SecLists/tree/master/Fuzzing
在请求中设置自己的cookie，例如：Citrix、Netscaler、Yunsuo WAF、safedog。
介绍一下 Linux 的权限管理。Linux 是多用户的操作系统，允许多个用户同时登录和工作，Linux 权限是操作系统用来限制不同用户对资源的访问机制。这里暂且将 Linux 中的权限分为三类：
RHCE考试一共分为两个部分，上午RHCSA考试2个半小时，下午RHCE4个小时，其中RHCE部分15道题，考试正常1个半小时到2个小时能做完，当然慢点也没事，RHCSA部分一共二十二道题，1月份新增容器两道题，后期会进行分享，考试正常1个多小时能做完，机构给的题和答案还有视频，讲解的也不透彻，这次分享一下自己的备注版本
此博文旨在搜集一些JavaSE基础部分的经典面试题，希望能达到一针见血，通过面试题来达到让大家记忆深刻的目的。 持续连载中。。。
我们都知道MongoDB是一款非常出色的非关系型文档数据库，你肯定会想问MongoDB这么强，我们该怎么用或者有啥运用场景呢？ MongoDB的应用场景非常多，无论是数据存储还是日志存储越来越多的公司在使用MongoDB，而我们今天也在SpringBoot基础上使用MongoDB实现一个简易版本的物流订单管理系统。
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。
lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的，能将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分的数据进行聚合，lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UDTF会把一行拆分成一行或者多行，lateral view在把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。
hive -S -e 'select table_cloum from table' -S，终端上的输出不会有mapreduce的进度，执行完毕，只会把查询结果输出到终端上。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。
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