1.什么是实战未授权访问漏洞？Hadoop & Redis靶场实战——Vulfocus服务攻防
2.Cassandra实战作者简介
3.如何快速的学会大数据分析 实战案例深入解析
4.Cloudera Manager入门实战

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，源码指的实战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。源码这种行为可能出于恶意或非恶意目的实战，无论意图如何，源码ventoy 源码分析都可能造成敏感信息泄露、实战数据篡改、源码系统异常甚至引发严重安全事件。实战

       在攻防实践中，源码我们可以通过Vulfocus靶场来模拟这类攻击和防御。实战Vulfocus是源码一个漏洞管理平台，它提供了一键启动、实战自动更新和计分考核等功能，源码适合安全测试和能力评估。实战用户可以加载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。新增风险指标源码

       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 溯源码怎么破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、左神算法源码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。他的超强选股源码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。

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，大数据前言知识的介绍，课程的介绍，Linux和unbuntu系统基础，hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。

       第二阶段：hadoop部署进阶。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api进行HDFS文件操作。Mapreduce概念及思想。

       第三阶段：大数据导入与存储。mysql数据库基础知识，hive的基本语法。hive的架构及设计原理。hive部署安装与案例。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，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。

Cloudera Manager入门实战

       Cloudera Manager是一个集成的集群自动化管理工具，旨在简化集群的部署、管理与监控。通过其功能，可以实现集群快速安装，减少运维人员需求，显著提升管理效率。

       Cloudera Manager具备管理、监控、诊断和集成四大核心功能。管理功能支持集群的添加、删除节点等操作；监控功能全面监控集群健康状态和系统运行情况；诊断功能帮助识别问题并提供解决方案；集成功能则实现多组件整合，形成统一管理平台。

       架构上，Cloudera Manager由多个组件组成，包括Server、Agent、Management Service、Database、Cloudera Repository和Clients。Server负责软件安装、配置和启动服务，管理服务运行的集群；Agent安装在每台主机上，执行启动和停止服务、配置和监控任务；Management Service提供监控、警报和报告功能；Database存储配置和监视信息；Cloudera Repository存储软件；Clients用于与服务器交互。

       部署环境要求包括分配内存给虚拟机、安装JDK和配置环境变量、安装MySQL并设置用户权限，以及配置免密登陆。此外，需关闭SELINUX，下载第三方依赖，并进入MySQL客户端创建数据库。

       Cloudera Manager的安装部署包括下载安装包、创建用户cloudera-scm、配置CM Agent、配置CM的数据库、启动CM Server&Agent服务，最后访问Cloudera Manager界面进行集群部署。

       数据采集模块主要包括HDFS、YARN、Zookeeper的安装与配置，以及Flume的日志采集。在部署过程中，通过Cloudera Manager自定义安装服务，分配节点，集群设置默认，自动启动进程，并关闭HDFS中的权限检查。同时，配置Hadoop支持LZO。Flume安装与配置则涉及日志采集的实现，通过添加服务、选择节点、完成配置，并根据实际情况调整拦截器全类名。