1、在很多时候，服务器不能联网，需要离线安装，下面是Postgresql10离线安装的步骤：
SqlServerWriter 插件实现了写入数据到 SqlServer 库的目的表的功能。在底层实现上， SqlServerWriter 通过 JDBC 连接远程 SqlServer 数据库，并执行相应的 insert into ... sql 语句将数据写入 SqlServer，内部会分批次提交入库。
在前面文章中，已经介绍了crudapi主要功能和使用方式，crudapi 1.2.0只支持MySQL数据库，为了支持更多数据库，对代码进行了重构，采用抽象工厂设计模式，可以无缝切换不同类型的数据库，从crudapi 1.3.0版本开始，添加了对大象数据库PostgreSQL的支持。
文章目录 Docker 安装 Sentry #1 环境 #2 开始 #2.1 安装Docker #2.2 安装依赖 #2.3 启动 Docker 安装 Sentry #1 环境 Docker #2 开始 #2.1 安装Docker 略 #2.2 安装依赖 拉取redis docker pull redis 拉取 postsql docker pull postgres 拉取 sentry docker pull sentry #2.3 启动 启动 redis docker run -d --name
DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源，RDBMS数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。
如 www.xxxx.com/index.php 和 www.xxxx.com/index.phP打开的一样 就说明是Windows
迁移到 Linux 平台并不是一个非此即彼的提议。Linux 作为一个灵活开放的计算平台为用户在软件选择上提供了更多的选项。
DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用 DataX 的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB 等数据源，RDBMS 数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发 xxl-job 可根据时间、自增主键增量同步数据。
在数据库读写操作中，经常会有人问到数据库读写同步的问题，即在数据库操作中，数据正处于写状态，此时要读取的数据为空状态，问怎么操作。其实，说到这就不得不提到数据库的一个重要的机制WAL，不管是后端的PostSql还是前端的SqlLite，都会涉及到WAL机制。
WEB 中间件对应漏洞，WEB 数据库对应漏洞，WEB 系统层对应漏洞，其他第三方对应漏洞，APP 或 PC 应用结合类
近日，Django 官方发布安全通告公布了一个通过StringAgg（分隔符）的潜在SQL注入漏洞（CVE-2020-7471）。
Greenplum（以下简称GP）支持多种数据导入方法，比如GP自带的gpfdist，通过gpfdist+外部表的形式将远端服务器上的数据并行导入到GP中，再比如GP自带的COPY命令，能够将本地的数据按照一定格式导入到GP中。除此之外，还有一些比较优秀的第三方导入工具，本文主要介绍DataX。
这几天疫情爆发，只能待在家里为社会多做些贡献，一天深夜无意逛安全资讯的时候发现最新的一个漏洞：CVE-2020-7471 Potential SQL injection via StringAgg(delimiter)。漏洞是 django 的，于是我将漏洞编号拿到 google 查找了一番，发现并没有找到任何关于这个漏洞的详细说明和利用 POC，于是我动手写下了这篇文章。
目前主要是reader插件，主要有rdbmsReader（sqlServer、mysql、postgresql、oracle等）、hbase20xsqlreader、DrdsReader和KingbaseesReader。
u9二开完成之后就要制作补丁发布到服务器啦，我把补丁制作的流程记录一下，供你参考。
掉线重连在很早很早以前就做了，基本上的方法都是搞个变量存储最后收到图片的时间，然后开个定时器判断，如果不在暂停模式下，当前时间和最后收到图片的时间差值超过了设定的超时时间，比如5s则认为掉线，然后调用close方法关闭，调用open重新打开视频流，依次重复。
云台控制也是onvif功能中最常用的，最常用的功能排第一的是拿到视频流地址，排第二的就是云台控制了，云台控制的含义就是对带云台的摄像机进行上下左右的移动，一般云台摄像机都是带有一个小电机，一旦收到485或者网络来的正确的指令以后就触发单片机程序，然后单片机程序驱动电机进行转动，所以相对来说云台摄像机比普通的摄像机更耗电，当然价格也更贵。
以前不知道onvif也可以做抓拍功能，直到近期重新用Onvif Device Test Tool工具测试的时候，发现还有抓图的接口，于是抓跑分析出要收发的数据，然后加入到自己封装的onvif操作类中，这个抓图有个应用场景就是报警以后，直接通过onvif抓图，而不需要打开实时视频流，基本上不占用什么资源。
此功能是一个客户定制的，主要是需要在地图上动态显示GPS的运动轨迹，有个应用场景就是一个带有监控的车子，实时在运动中，后台可以接收到经纬度信息，需要绘制对应的轨迹，相当于这些摄像机点位是动态移动的，这样就可以观测到摄像机的实时位置信息，双击摄像机还可以弹出画面实时预览，很直观。
采用了回调方式的视频通道，截图只需要对解析好的QImage对象直接保存即可，而对于句柄的形式，需要调用不同的处理策略，比如vlc需要用它自己提供的api接口函数libvlc_video_take_snapshot传入保存路径即可，mpv的内核执行screenshot-to-file命令传入路径参数即可，而ffmpeg就需要设置抓拍标志位，在实时采集解析那边，如果当前是截图标志位真，则需要改成QImage转换的机制发出图片，而不是yuv的数据opengl绘制，海康的sdk调用NET_DVR_CapturePicture函数即可。
硬件解码是图形芯片厂家提出的用GPU资源解码视频流的方案，与之相对的是软解，也就是传统的用CPU承担解码工作的方案；优点是效率高，功耗低、热功耗低，缺点是缺乏有力的支持（包括滤镜、字幕等），局限性较大（例如打开硬件解码后PC的节能方面的功能失效cnq等），设置较为复杂；需要硬件有硬件解码模块、相关的驱动配合、合适的播放软件以及对播放软件正确的设置，缺一而不能开启硬件解码功能，主流的硬件解码方案由Intel、AMD-ATI以及Nvdia推出。
摄像机点位的功能主要是在图片地图和在线离线地图上设置对应摄像机的位置，然后双击可以实时预览对应摄像机的视频，在图片地图上拖动摄像机图标到对应位置，系统会自动保存位置信息，在网页地图上的摄像机位置，需要异步更新，比如先从右侧选择需要更新位置的摄像机，然后在地图上鼠标按下，会自动传回当前位置的经纬度信息，然后单击更新设备位置按钮即可，会自动js异步更新执行代码，更新完成以后会自动同步到另外的地图，比如在线地图更新了，离线地图也会自动更新。
Whois是一个标准的互联网协议，可以收集网络注册信息，如域名、IP地址、服务商、域名拥有者、邮箱、电话、地址等。
DataX是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。解决异构数据源同步问题，DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候，只需要将此数据源对接到DataX，便能跟已有的数据源做到无缝数据同步。
事件订阅是近期增加的功能，主要是因为遇到越来越多的一个应用场景，能够接收摄像机的报警事件，比如几乎所有的摄像机后面会增加报警输入输出接口，如果用户外接了报警输入，则当触发报警以后，对应的事件也会通过onvif传出去，这样就相当于兼容了所有onvif摄像机厂家的报警事件接收，在一些应用系统中，这个功能也是很常见的。
之前用ffmpeg解码的时候，已经做了硬解码的处理，比如支持qsv、dxva2、d3d11va等方式进行硬解码处理，但是当时解码出来以后，还是重新转成了QImage来绘制，这样就大打折扣了，尽管可以看到GPU使用率有了，但是依然耗时的操作还是在CPU绘制显示，这就显得很尴尬了，Qt封装了大部分的opengl的操作，直接做成了QOPenGLWidget，既支持ffmpeg解码出来的yuyv格式的数据显示，还支持硬解码出来的nv12格式的数据显示，很好很强大，这样的话就大大减轻了CPU的压力，专门交给GPU绘制，经过这么一番彻底的改造，效率提升至少5倍，不要太牛逼！如果开启了opengl绘制，则对应内存会增加不少，可能opengl绘制需要开辟很多的内存来交换数据吧。
采用GPU来绘制实时视频一直以来都是个难点，如果是安防行业的做视频监控开发这块的人员，这个坎必须迈过去，本人一直从事的是安防行业的电子围栏这个相当小众的细分市场的开发，视频监控这块仅仅是周边技术玩一玩探讨一下，关于GPU绘制这块着实走了不少的弯路。
做视频监控系统，绕不过onvif这玩意，这玩意主要就是为了统一一个大概的标准，能够对各个厂家的监控设备进行常用的一些操作，比如搜索、获取信息、云台控制、事件订阅、抓拍图片等，如果没有这个规范，那么各个厂家都各自为政，需要用私有的sdk去处理，这样就很麻烦很惨了，几十个厂家就需要几十个sdk，对于程序员来说简直是灾难，想想就很恐怖的事情，哪个程序员不想多活几年！
在之前做的视频监控系统中，根据不同的用户需要，做了好多种视频监控内核，有ffmpeg内核的，有vlc内核的，有mpv内核的，还有海康sdk内核的，为了做成通用的功能，不同内核很方便的切换，比如pro直接改一个DEFINE的变量名，所以需要将各种内核的使用方法做成一样的接口，这样看起来就很整齐，所以后面特意提炼了一个通用的视频控件，该控件没有具体的视频播放控制功能，需要根据不同的内核去调用具体的方法实现，后面还需要增加大华sdk或者其他第三方厂家的协议的时候，直接套用这个通用视频控件即可，以后增加新的监控内核，可以省下很多工作量，基本上只需要做内核解析就行，其余通用接口和绘制图像直接交给通用视频控件就行。
上一篇文章写的是onvif设备搜索，搜到这些设备以后，第一件事情就是要对设备信息获取一下，比如获取视频流地址，配置套件信息、码流信息、分辨率大小等，这些信息的获取根据具体的需要去获取，也没有必要全部获取，毕竟很可能大部分的信息用不到，按需编码永远都是第一原则，第二原则才是考虑拓展性和稳定性，如果基本的需求都实现不了，那就不是一个真正的软件，考虑再多的拓展性和稳定性都是白搭，说的严重一点就是：所有编程语言都是垃圾，能解决实际需求并变现才是王道！
作为广受认可的分布式数据库，OceanBase 已在众多企业关键业务系统中得到广泛应用。在 Apache Doris 社区，有众多用户选择基于 OceanBase 与 Apache Doris 以构建强大的数据处理与分析链路，本文将详细介绍如何便捷高效将数据从 OceanBase 迁移/同步至 Apache Doris 。
OID 是 PostgreSQL 内部用于标识数据库对象(数据库，表**，视图，**存储过程等等)的标识符，用4个字节的无符号整数表示。它是PostgreSQL大部分系统表的主键。
DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
自从视频监控系统的内核不断增加，从最初的vlc到ffmpeg然后到mpv，后面还陆续增加了海康sdk等，每次增加一个内核，整个视频监控系统就有三五个代码文件需要修改，而且大部分是重复的代码，通过define来区分不同的内核，所以重新整理了一个视频类，里面就define处理好了，提供了个公共接口，在需要的地方直接实例化一个类就行，而不需要在不同的地方实例化不同的类，大大减轻了后期的工作量，也复用了很多代码。
政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的物理模型。希望大家会喜欢！ 后
把通用的视频控件搞定以后，后期增加新的内核方便多了，不需要在好多个文件复制粘贴之类的，接下来就是需要一个统一的类来管理视频监控系统中的16个通道或者32个通道，甚至64个通道也有可能，当然，通用通道管理也兼容各种监控内核，以前通道管理类，是每个内核写一个，也是很繁琐，大量的重复性代码，所以将通用视频监控控件整理好以后，顺其自然的要改造这个通用通道管理的类了。
通过前面文章的介绍，目前已经支持主流数据库，包括MySql，PostgreSql，Oracle，Microsoft SQL Server等，通过配置零代码实现了CRUD增删改查RESTful API。采用抽象工厂设计模式，可以无缝切换不同类型的数据库。
首先，一个好的监控系统必须非常迅速的接收，处理和记录传入的数据，这里的每一微秒都很重要，一开始可能并不明显，但当你的系统变得非常庞大的时候，所有的微秒加起来即使不会变成几分钟也会变成很多秒。
通常我们会使用 mysqldump 导出数据, 然后使用mysql命令导入. 我们可以根据 上一篇文章 提供的脚本来查看进度, 但是该等的时间还是不能少.
数据库管理系统就是由互相关联的数据集合和一组用于访问这些数据的程序组成，简称数据库。即，数据库=数据+程序。数据库的目标就是方便、高效、安全的存储、管理数据信息。
文件位置： xx\DataX\core\src\main\assembly\package.xml 。 该文件主要功能是‘拷贝’源代码中的脚本到target，实现打包的功能。package.xml 文件被 xx\DataX\core\pom.xml引用；
Docker是目前最具代表性的容器技术之一，对云计算及虚拟化技术产生了颠覆性的影响。本文对Docker容器在应用中可能面临的安全问题和风险进行了研究，并将Docker容器应用环境中的安全机制与相关解决方案分为容器虚拟化安全、容器安全管理、容器网络安全三部分进行分析。
敏感目录：后台目录、上传目录、phpinfo、robots.txt、网站压缩包、Mysql管理接口、安装页面
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