1.如何快速的实战学会大数据分析 实战案例深入解析
2.企业数仓实战案例- API数据如何接入数仓？
3.什么是未授权访问漏洞？Hadoop & Redis靶场实战——Vulfocus服务攻防
4.Cassandra实战作者简介

如何快速的学会大数据分析 实战案例深入解析

       第一阶段：大数据前沿知识及hadoop入门，大数据前言知识的源码介绍，课程的实战介绍，Linux和unbuntu系统基础，源码hadoop的实战单机和伪分布模式的安装配置。

       第二阶段：hadoop部署进阶。源码秒余额源码生成Hadoop集群模式搭建，实战hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析。源码使用HDFS提供的实战api进行HDFS文件操作。Mapreduce概念及思想。源码

       第三阶段：大数据导入与存储。实战mysql数据库基础知识，源码hive的实战基本语法。hive的源码架构及设计原理。hive部署安装与案例。实战sqoop安装及使用。sqoop组件导入到hive。

       第四阶段：Hbase理论与实战。Hbase简介。安装与配置。hbase的数据存储。项目实战。

       第五阶段：Spaer配置及使用场景。scala基本语法。spark介绍及发展历史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD详解。

       第六阶段：spark大数据分析原理。spark内核，基本定义，寻顶公式源码spark任务调度。sparkstreaming实时流计算。sparkmllib机器学习。sparksql查询。

       第七阶段：hadoop+spark大数据分析。实战案例深入解析。hadoop+spark的大数据分析之分类。logistic回归与主题推荐。

企业数仓实战案例- API数据如何接入数仓？

       在一个物联网大数据项目中，客户提出了一个需求：需要将各个第三方数据接入到数仓中。然而，由于安全或其他因素的考虑，客户不提供数据库层面的对接，而是通过API进行数据查询。为了实现这个需求，我们需要编写代码来实现数据进入数仓。整体思路如下：

       首先，我们需要了解第三方数据的API接口，包括请求方式、参数、返回数据格式等。然后，我们可以使用Python编程语言和相关库（如requests、json等）来调用这些API接口，获取数据。

       接下来，我们需要对获取到的数据进行处理，将其转换为数仓所需的数据格式。这可能涉及到数据清洗、linux源码编写代码转换、整合等操作。在这个过程中，我们可以使用Python的一些数据处理库，如pandas、numpy等。

       处理完数据后，我们需要将数据存储到数仓中。这里我们可以选择使用Hadoop、Spark等大数据处理框架，也可以选择使用其他云服务商提供的数仓服务。在这里，我们采用的是直接操作HDFS文件，直接将数据后的数据以文件的方式导入到HIVE外表中，信息入库方案。

       最后，为了保证数据的准确性和完整性，我们需要对整个数据接入过程进行监控和优化。这可以通过设置定时任务、日志记录、异常处理等方式来实现。

       在整个过程中，数据以HDFS文件导入到HIVE的过程，就是我们实际工作中操作HDFS的案例。

       以下为实际需求文档说明，主要是API的出入参说明：

       当拿到如上参数后，我们需要对具体的API进行测试验证。这时候就需要依赖一些方便的工具，对API进行测试，boot前后端源码截图使用的是apifox进行的演示截图，同类软件还有postman。

       扩展阅读：

       Postman: 描述: Postman是一款流行的API开发环境，它允许用户通过简化的界面创建HTTP请求，从而测试和开发Web APIs。功能: 支持多种请求类型（如GET、POST、PUT、DELETE等），参数管理，预设置和脚本编写，响应结果查看和美化，集成测试脚本，以及API文档自动生成（使用Swagger或OpenAPI规范）等。使用场景: 适用于API的快速测试、开发、调试以及团队协作。平台: 主要提供桌面应用版本，同时有网页版和浏览器插件供选择。定价: 提供免费版本和付费的高级功能（如团队协作、私有网络集成等）。

       APIfox: 描述: APIfox是一个综合性的API工具箱，不仅包含API测试的功能，还融合了API的设计、管理等多个方面的功能。功能: 支持模拟各种HTTP请求，自动化脚本测试，API文档设计和管理，API性能监控，区块链go源码团队合作等功能。使用场景: 适合需要全面管理API生命周期的场景，包括设计、开发、测试、调试和发布等阶段。平台: 主要提供桌面应用版本。定价: 通常也提供免费版本和更全面的付费版本。

       当确认API数据无误，可访问后，接下来就可以开始编码过程了。此处，笔者采用的是Python进行数据的获取与处理。其中最核心原理，就是采用python的request发送接收数据。代码案例如下：

       其中有几项操作需要说明：

       采用的是post方式进行发送。

       使用python 的try方式，如果出现问题，抛异常，程序继续运行。

       通过以上操作后，就可以得到我们的案例数据了。一段十分优美的json语句。

       接下来，就需要将json语句转为hive能识别到的文件了。这里就需要额外提两个知识点。具体操作如下：

       创建hive表：根据获取到的数据信息以及需求案例中的API描述，可以创建对应的hive表结构。案例如下：建立的是test库，以‘|’ 作为列分割符，以‘ ’回车换行作为行分割符，并且采用text的方式存储。具体对应的存储格式案例如下：

       数据格式处理：那么只要将以上的json数据处理成这类格式就可以了。直接上案例代码：此处主要使用的方法有：将json转为python的dict格式；快捷链接方式的书写，将列之间用’|’ 链接；行结尾，以‘ ’链接。最后得到的数据案例如下：

       数据上传：数据完成后，就是操作上传到hdfs了，需要使用到python的文件写入模块和hdfs的数据操作模块。案例代码如下：此处，主要采用了两个调用函数的方式来实现。将文件写入和hdfs操作进行了隔离，来进行多模块的调用。

       任务是完成了，但是感觉还是不完美，因为，项目没上线啊。不可能在你的开发电脑上天天运行这个程序啊。还需要一个上线流程。

       这里，我们采用dolphinscheduler作为整体的调度工具来进行项目的上线操作。我们预创建了一个etl的project来进行各个数据的录入过程。并且在项目中创建一个工作流。工作流中，采用python模块进行调度，其中具体内容，在代码模块中copy我们开发好的代码。然后保存上线，并配置一个定时调度管理。该功能就完成了。记得，自己运行下，查看下日志，十分能正常运行哦。

       到此，所有任务完成。

       在现实工作环境中，直接操作HDFS的情况较为罕见。当数据量较小时，通过API进行数据接入是一种可行的方案。由于每个API的数据获取方式和格式各不相同，并且缺乏像DataX或Sqoop这样的ETL工具支持，因此往往需要编写代码来手动处理数据录入。然而，在实际工作中，常见的做法是通过配置ETL工具来直接实现数据库的对接，无需编写代码，同时也避免了直接对HDFS的操作——尽管在底层，这些技术的运作原理是相似的。

什么是未授权访问漏洞？Hadoop & Redis靶场实战——Vulfocus服务攻防

       未授权访问漏洞，简称未经授权访问，指的是未经授权的个人或系统尝试访问网络资源、数据或应用程序。这种行为可能出于恶意或非恶意目的，无论意图如何，都可能造成敏感信息泄露、数据篡改、系统异常甚至引发严重安全事件。

       在攻防实践中，我们可以通过Vulfocus靶场来模拟这类攻击和防御。Vulfocus是一个漏洞管理平台，它提供了一键启动、自动更新和计分考核等功能，适合安全测试和能力评估。用户可以加载Docker镜像快速进入靶场环境，无论是在线（vulfocus.cn）还是离线（github.com/fofapro/vulf...）版本，都能进行渗透测试，即使没有网络也可在本地进行。

       以Hadoop为例，这是Apache基金会开发的分布式计算框架，其HDFS和MapReduce等组件在大数据处理中扮演关键角色。Hadoop YARN的ResourceManager若存在未授权访问漏洞，可能会让未经授权的用户操纵资源，威胁数据安全。在Hadoop 3.3.0以下版本中，可以利用此漏洞进行shell反弹，如通过python脚本实现。在靶场中，你需要连接靶机，使用netcat监听并执行反弹脚本。

       另一个案例是Redis的CNVD--漏洞，它涉及远程命令执行，利用Redis主从复制机制。通过探测端口，可以尝试远程连接并执行攻击。在Redis 4.x版本中，主从模式和模块功能的引入，增加了可扩展性，但也可能成为攻击者利用的对象。

       在进行这些实战时，确保对靶场环境进行充分的权限管理，及时修复漏洞，以保护系统的安全。同时，针对每个漏洞，理解其原理和利用方法，是提升安全防护能力的重要步骤。

Cassandra实战作者简介

       郭鹏，国内Cassandra领域的先驱者和实践者。他是一位资深软件开发工程师，对分布式应用程序的开发和使用有着丰富的经验。

       他一直致力于Cassandra、Hadoop、Hive、MongoDB等分布式应用的底层实现原理的研究和探索，对分布式数据库和数据仓库有着深刻而独到的理解。在阿里巴巴任职期间，他参与设计和开发了多个基于Cassandra和Hadoop的大型应用，展现了他在分布式技术领域的深厚功底。

       郭鹏现供职于盛大在线，负责Hadoop计算存储平台的搭建与实施。他的专业能力和创新思维在实际项目中的应用，对推动公司技术进步起到了关键作用。他活跃于开源技术社区，是博客园的推荐博客，也是CSDN的博客专家。

       郭鹏热衷于与网友分享自己的心得和体会，深受社区欢迎。他的文章不仅详细阐述了技术实现的细节，还深入探讨了技术的原理和应用，为众多开发者提供了宝贵的参考和启发。他的知识分享精神和对技术的热爱，是值得学习和尊敬的。

       总之，郭鹏以深厚的技术功底、丰富的实践经验、创新的思维能力以及对技术的热忱，成为了国内Cassandra领域的杰出代表。他的成就和影响力，不仅体现在技术领域，也影响了众多开发者，为推动技术进步、知识分享和社区建设做出了积极贡献。