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【大資料】??搞定Hadoop集群??Hadoop運行模式-完全分布式

2021-10-25 08:46:48 其他

目錄

三大模式：

完全分布式搭建：

分析：

撰寫集群分發腳本xsync：

1.scp（secure copy）安全拷貝：

2.rsync遠程同步工具：

3.xsync集群分發腳本：

SSH無密登錄配置：

配置SSH：

1.基本語法：

2.ssh連接時出現Host key verification failed的解決辦法：

無密鑰配置：

1.免密鑰登錄原理：

2.生成公鑰和私鑰：

3.將公鑰拷貝到需要免密碼登錄的目標機器：

集群配置：

集群部署規劃：

注意：

組態檔說明：

默認組態檔：

自定義組態檔：

配置集群：

核心組態檔：

HDFS組態檔：

YARN組態檔：

MapReduce組態檔：

在集群上分發配置好的Hadoop組態檔：

查看分發配置好的Hadoop檔案：

群起集群：

配置workers

啟動集群：

測驗集群：

上傳檔案到集群：

上傳檔案后查看檔案放在什么位置：

拼接：

下載：

執行：

集群啟動/停止方式總結：

重新格式化集群操作：

配置歷史服務器：

配置mapred-site.xml：

在hadoop02啟動歷史服務器：

配置日志的聚集：

配置yarn-site.xml

集群時間同步：

集群啟動/停止腳本：

問題解決：

查看三臺服務器Java行程：jpsall腳本

常用埠說明：

官網：Apache Hadoop

三大模式：

  • 本地模式：資料存盤在Linux服務器本地
  • 偽分布式：資料存盤在HDFS
  • 完全分布式：資料存盤在HDFS/多型服務器作業

完全分布式搭建：

分析：

  • 準備三臺客戶機（關閉防火墻、靜態IP、主機名稱）
  • 安裝JDK
  • 配置環境變數
  • 配置集群
  • 單點啟動
  • 配置SSH
  • 群起并測驗集群

撰寫集群分發腳本xsync：

1.scp（secure copy）安全拷貝：

scp定義：

scp可以實作服務器和服務器之間惡的資料拷貝（from server1 to server2）

scp基本語法：

scp -r $pdir/$fname $user@host:$pdir/$fname

命令 遞回 要拷貝的檔案路徑/名稱 目的用戶@主機:目的路徑/名稱

scp -r jdk1.8.0_212/ root@192.168.10.102:/opt/module/

scp -r root@192.168.10.101:/opt/module/hadoop-3.1.3 ./

scp -r root@hadoop02:/opt/module/* root@hadoop04:/opt/module/

2.rsync遠程同步工具：

  • rsync主要用于備份和鏡像，速度快、避免賦值相同內容和支持符號連接
  • rsync和scp主要區別：用rsync做檔案的復制要比scp的速度快，rsync只對差異檔案做更新，scp是把所有檔案都復制過去，

基本語法：

rsync -av $pdir/$fname $user@host:$pdir/$fname

命令 選項引數 要拷貝的檔案路徑/名稱 目的用戶@主機:目的路徑/名稱

選項

功能

-a

遞回拷貝

-v

顯示復制程序

3.xsync集群分發腳本：

  • 回圈復制檔案到所有節點的相同目錄下
  • 腳本命令：xsunc 要同步的檔案名
  • 腳本要在任何路徑下都可以使用（腳本放在宣告了全域變數的路徑）

進入/root/bin目錄：

在/root/bin目錄下創建腳本

腳本實作：

#!/bin/bash
#1. 判斷引數個數
if [ $# -lt 1 ]
then
  echo Not Enough Arguement!
  exit;
fi
#2. 遍歷集群所有機器
for host in hadoop02 hadoop03 hadoop04
do
  echo ====================  $host  ====================
  #3. 遍歷所有目錄，挨個發送
  for file in $@
  do
    #4 判斷檔案是否存在
    if [ -e $file ]
    then
      #5. 獲取父目錄
      pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
      #6. 獲取當前檔案的名稱
      fname=$(basename $file)
      ssh $host "mkdir -p $pdir"
      rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
    else
      echo $file does not exists!
    fi
  done
done

賦予腳本可執行權限：

chmod 777 xsync

分發腳本檔案：

xsync bin/

分發組態檔：（同步環境變數）

xsync /etc/profile.d/my_env.sh：

sudo ./bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh

source /etc/profile：重繪資源

SSH無密登錄配置：

配置SSH：

1.基本語法：

ssh 另外一臺電腦的ip地址

2.ssh連接時出現Host key verification failed的解決辦法：

The authenticity of host '192.168.1.103 (192.168.1.103)' can't be established.
RSA key fingerprint is cf:1e:de:d7:d0:4c:2d:98:60:b4:fd:ae:b1:2d:ad:06.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?

直接輸入yes

無密鑰配置：

1.免密鑰登錄原理：

2.生成公鑰和私鑰：

進入root家目錄：cd /root

查看所有檔案（包括隱藏檔案）：ll -a

進入cd .ssh目錄

ssh-keygen -t rsa

然后敲（三個回車），就會生成兩個檔案id rsa（私鑰）、id rsa.pub（公鑰）

3.將公鑰拷貝到需要免密碼登錄的目標機器：

ssh-copy-id hadoop02

ssh-copy-id hadoop03

ssh-copy-id hadoop04

注意：使用root賬戶（不同的賬戶）需要重新配置免密碼登錄

配置完成后，執行xsync命令時，不需要再次輸入密碼：

集群配置：

集群部署規劃：

注意：

  • NameNode和SecondaryNode不要安裝在一臺服務器，這兩個占用記憶體資源較大，
  • ResourceManager也很消耗記憶體，不要和NameNode和SecondaryNode配置在同一臺機器上，

Hadoop02

Hadoop03

Hadoop04

HDFS

NameNode、DataNode

DataNode

SecondaryNameNode、DataNode

YARN

NodeManager

ResourceManager、NodeManager

NodeManager

組態檔說明：

Hadoop組態檔分為兩大類：默認組態檔和自定義組態檔，只有用戶想修改某一默認配置值時，才需要修改自定義組態檔，更改回應的屬性，

默認組態檔：

檔案名

檔案存放在Hadoop的jar包中位置

【core-default.xml】

hadoop-common-3.1.3.jar/core-default.xml

【hdfs-default.xml】

hadoop-hdfs-3.1.3.jar/hdfs-defalut.xml

【yarn-default,xml】

hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/yarn-default.xml

【mapred-default.xml】

hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/mapred-default.xml

自定義組態檔：

core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml四個組態檔存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop這個路徑上，用戶可以根據專案需求重新進行修改配置，

配置集群：

核心組態檔：

配置core-site.xml

cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
vim core-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>

		<!--指定NameNode的地址-->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop02:8020</value>
    </property>

		<!--指定Hadoop資料的存盤目錄-->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
    </property>

    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.atguigu.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.atguigu.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>atguigu</value>
    </property>
  
</configuration>

HDFS組態檔：

配置hdfs-site.xml

vim hdfs-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
  
  	<!--nn web端訪問地址-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>hadoop02:9870</value>
    </property>
  
  	<!--2nn web端訪問地址-->
  	<property>
    		<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>hadoop04:9868</value>
  	</property>
  
</configuration>

YARN組態檔：

配置yarn-site.xml

vim yarn-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
  
  	<!--指定MR走shuffle-->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
  
  	<!--指定ResourceManager的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hadoop03</value>
    </property>
  
    <!--環境變數的繼承（3.1.3的Bug后續版本中可以不用進行配置）-->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>512</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
        <value>4096</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>4096</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

MapReduce組態檔：

配置Mapred-site.xml

vim mapred-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
  
  	<!--指定MapReduce程式運行在Yarn上-->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>

    <!-- 歷史服務器端地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>hadoop02:10020</value>
    </property>

    <!-- 歷史服務器web端地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>hadoop02:19888</value>
    </property>

</configuration>

在集群上分發配置好的Hadoop組態檔：

/opt/module/hadoop-3.1.3/etc：進入hadoop組態檔目錄

xsync hadoop/：分發檔案

查看分發配置好的Hadoop檔案：

cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml

群起集群：

配置workers

vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

注意：在撰寫配置這個組態檔時，不能有空格，或者空行！！！

hadoop02
hadoop03
hadoop04

cd /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop

xsync workers：分發組態檔，同步所有節點的組態檔

啟動集群：

如果集群是第一次啟動，需要在hadoop02節點格式化NameNode（注意：格式化NameNode，會產生新的集群id，導致NameNode和DataNode的集群id不一致，集群找不到以往資料，如果集群在運行程序中報錯，需要重新格式化NameNode的話，一定要先停止nameNode和dataNode行程，并且要洗掉所有機器的data和logs目錄，然后再進行格式化）

/opt/module/hadoop-3.1.3：進入hadoop目錄

hdfs namenode -format：格式化操作

格式化完成后會多出data、logs目錄：

/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin

sbin/star-dfs.sh：啟動HDFS

問題解決：

啟動出現以下問題

[root@localhost sbin]# start-all.sh
Starting namenodes on [hadoop]
ERROR: Attempting to operate on hdfs namenode as root
ERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation.
Starting datanodes
ERROR: Attempting to operate on hdfs datanode as root
ERROR: but there is no HDFS_DATANODE_USER defined. Aborting operation.
Starting secondary namenodes [hadoop]
ERROR: Attempting to operate on hdfs secondarynamenode as root
ERROR: but there is no HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER defined. Aborting operation.
2018-07-16 05:45:04,628 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Starting resourcemanager
ERROR: Attempting to operate on yarn resourcemanager as root
ERROR: but there is no YARN_RESOURCEMANAGER_USER defined. Aborting operation.
Starting nodemanagers
ERROR: Attempting to operate on yarn nodemanager as root
ERROR: but there is no YARN_NODEMANAGER_USER defined. Aborting operation.

vim /etc/profile：進入組態檔

加入以下內容：

export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

source /etc/profile：重繪組態檔

jps：查看運行

程式啟動后，通過web瀏覽器訪問：

http://192.168.10.101:9870/dfshealth.html#tab-overview

注意：

如果web瀏覽器不能訪問頁面，注意以下操作：

  • 防火墻是否打開，埠號是否開發
  • 主機地址是否配置正確

在配置了ResourceManager的節點（hadoop103）啟動YARN

sbin/start-yarn.sh

問題解決：

ERROR: Attempting to operate on yarn resourcemanager as root
ERROR: but there is no YARN_RESOURCEMANAGER_USER defined. Aborting operation.

出現以上報錯資訊需要到 sbin 目錄下 更改 start-yarn.sh 和 stop-yarn.sh 資訊，在兩個組態檔的第一行添加：

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

最后再輸入命令 /sbin/start-yarn.sh 啟動 yarn

使用web瀏覽器訪問：http://192.168.10.102:8088/cluster

hadoop fs -mkdir /wcinput：創建目錄

測驗集群：

上傳檔案到集群：

hadoop fs -mkdir /wcinput（Hadoop目錄）：創建一個檔案目錄

hadoop fs -put wcinput/demo.txt（檔案） /wcinput（Hadoop目錄）：上傳檔案到Hadoop

上傳檔案后查看檔案放在什么位置：

1.查看HDFS檔案儲存位置：

/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-433336804-192.168.10.101-1628733575726/current/finalized/subdir0/subdir0

2.使用cat命令可以查看檔案內容

拼接：

cat 檔案名 >> 映射檔案.jar

tar -zxvf 檔案名.jar

下載：

/opt/module/hadoop-3.1.3：進入hadoop主目錄

bin/hadoop fs -get 檔案名 存放路徑

執行：

/opt/module/hadoop-3.1.3：進入hadoop主目錄

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /wcinput /wcoutput

集群啟動/停止方式總結：

jps：查看當前hadoop行程

cd /opt/module/hadoop-3.1.3：進入hadoop主目錄

sbin/star-dfs.sh：啟動hdfs（在hdfs啟動的那臺服務器上執行）

sbin/start-yarn.sh：啟動yarn（在yarn啟動的那臺服務器上執行）

cd /opt/module/hadoop-3.1.3：進入hadoop主目錄

sbin/stop-yarn.sh：停止yarn（在yarn啟動的那臺服務器上執行）

sbin/stop-dfs.sh：停止hdfs（在hdfs啟動的那臺服務器上執行）

重新格式化的時候必須洗掉每一臺服務器上的data和logs再進行格式化

/opt/module/hadoop-3.1.3：進入hadoop目錄

hdfs namenode -format：格式化操作

重新格式化集群操作：

1.洗掉所有節點的data和logs：

rm -rf 檔案夾名稱：遞回洗掉

2.停止所有節點上的服務：

3.重新格式化服務器：

4.重新啟動服務：

配置歷史服務器：

為了查看程式的歷史運行情況，需要配置一下歷史服務器！

配置mapred-site.xml：

cd /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop：進入目錄

vim mapred-site.xml

<!-- 歷史服務器端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop02:10020</value>
</property>

<!-- 歷史服務器web端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop02:19888</value>
</property>

xsync mapred-site.xml：分發配置好的檔案到各個節點服務器上

重新啟動yarn：

sbin/stop-yarn.sh

sbin/start-yarn.sh

在hadoop02啟動歷史服務器：

cd /opt/module/hadoop-3.1.3：進入hadoop主目錄

bin/mapred --daemon start historyserver：啟動歷史服務器

mapred --daemon stop historyserver：停止歷史服務器

配置日志的聚集：

日志聚集概念：應用運行完成以后，將程式運行日志資訊上傳到HDFS系統上，

日志聚集功能好處：可以方便的查看到程式運行情況，方便開發除錯，

注意：開啟日志聚集功能，需要重啟NodeManager、ResourceManager、HistoryManager

配置yarn-site.xml

<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>  
    <name>yarn.log.server.url</name>  
    <value>http://${yarn.timeline-service.webapp.address}/applicationhistory/logs</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.timeline-service.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.timeline-service.hostname</name>
    <value>${yarn.resourcemanager.hostname}</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.timeline-service.http-cross-origin.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.system-metrics-publisher.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

分發到各個節點上，重啟服務！！！

集群時間同步：

如果服務器在公網環境（能連接外網），可以不采用集群時間同步，因為服務器會定期和公網時間進行校準；

如果服務器在內網環境，必須要配置集群時間同步，否則時間久了，會產生時間偏差，導致集群執行任務時間不同步，

找一個機器，作為時間服務器，所有的機器與這臺集群時間進行定時的同步，生產環境根據任務對時間的準確程度要求周期同步，測驗環境為了盡快看到效果，采用1分鐘同步一次，

集群啟動/停止腳本：

cd root/bin：進入bin目錄

vim myhadoop.sh：創建腳本檔案

#!/bin/bash

if [ $# -lt 1 ]
then
    echo "No Args Input..."
    exit ;
fi

case $1 in
"start")
        echo " =================== 啟動 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 啟動 hdfs ---------------"
        ssh hadoop02 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
        echo " --------------- 啟動 yarn ---------------"
        ssh hadoop03 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
        echo " --------------- 啟動 historyserver ---------------"
        ssh hadoop02 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
        echo " =================== 關閉 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 關閉 historyserver ---------------"
        ssh hadoop02 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver"
        echo " --------------- 關閉 yarn ---------------"
        ssh hadoop03 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
        echo " --------------- 關閉 hdfs ---------------"
        ssh hadoop02 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
    echo "Input Args Error..."
;;
esac

chmod 777 myhadoop.sh：賦予腳本執行權限

問題解決：

[root@hadloop2 hadoop-3.3.0]# sbin/start-dfs.sh 
Starting namenodes on [hadoop2]
ERROR: Attempting to operate on hdfs namenode as root
ERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation.
Starting datanodes
ERROR: Attempting to operate on hdfs datanode as root
ERROR: but there is no HDFS_DATANODE_USER defined. Aborting operation.
Starting secondary namenodes [hadoop1]
ERROR: Attempting to operate on hdfs secondarynamenode as root
ERROR: but there is no HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER defined. Aborting operation.

cd $HADOOP_HOME：進入Hadoop主目錄

  • 對于start-dfs.sh和stop-dfs.sh檔案，添加下列引數：
HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
  • 對于start-yarn.sh和stop-yarn.sh檔案，添加下列引數：
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

查看三臺服務器Java行程：jpsall腳本

#!/bin/bash

for host in hadoop02 hadoop03 hadoop04
do
        echo =============== $host ===============
        ssh $host jps 
done

常用埠說明：

埠名稱

Hadoop2.X

Hadoop3.X

NameNode內部通信埠

8020/9000

8020/9000/9820

NameNode HTTP UI（對用戶的查詢埠）

50070

9870

MapReduce查看執行任務埠

8088

8088

歷史服務器通信埠

19888

19888

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/335353.html

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    uj5u.com 2020-09-10 02:00:47 more
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    uj5u.com 2020-09-10 02:00:50 more
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    uj5u.com 2020-09-10 02:00:53 more
  • 游戲逆向之驅動層與用戶層通訊

    驅動層代碼： #pragma once #include <ntifs.h> #define add_code CTL_CODE(FILE_DEVICE_UNKNOWN,0x800,METHOD_BUFFERED,FILE_ANY_ACCESS) /* 更多游戲逆向視頻www.yxfzedu.com ......

    uj5u.com 2020-09-10 02:00:56 more
  • 北斗電力時鐘（北斗授時服務器）讓網路資料更精準

    北斗電力時鐘（北斗授時服務器）讓網路資料更精準 北斗電力時鐘（北斗授時服務器）讓網路資料更精準 京準電子科技官微——ahjzsz 近幾年，資訊技術的得了快速發展，互聯網在逐漸普及，其在人們生活和生產中都得到了廣泛應用，并且取得了不錯的應用效果。計算機網路資訊在電力系統中的應用，一方面使電力系統的運行 ......

    uj5u.com 2020-09-10 02:01:03 more
  • 【CTF】CTFHub 技能樹 彩蛋 writeup

    ?碎碎念 CTFHub：https://www.ctfhub.com/ 筆者入門CTF時時剛開始刷的是bugku的舊平臺，后來才有了CTFHub。 感覺不論是網頁UI設計，還是題目質量，賽事跟蹤，工具軟體都做得很不錯。 而且因為獨到的金幣制度的確讓人有一種想去刷題賺金幣的感覺。 個人還是非常喜歡這個 ......

    uj5u.com 2020-09-10 02:04:05 more
  • 02windows基礎操作

    我學到了一下幾點 Windows系統目錄結構與滲透的作用 常見Windows的服務詳解 Windows埠詳解 常用的Windows注冊表詳解 hacker DOS命令詳解（net user / type /md /rd/ dir /cd /net use copy、批處理 等） 利用dos命令制作 ......

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  • 03.Linux基礎操作

    我學到了以下幾點 01Linux系統介紹02系統安裝，密碼啊破解03Linux常用命令04LAMP 01LINUX windows： win03 8 12 16 19 配置不繁瑣 Linux：redhat,centos(紅帽社區版)，Ubuntu server,suse unix:金融機構，證券，銀 ......

    uj5u.com 2020-09-10 02:04:30 more
  • 05HTML

    01HTML介紹 02頭部標簽講解03基礎標簽講解04表單標簽講解 HTML前段語言 js1.了解代碼2.根據代碼 懂得挖掘漏洞 （POST注入/XSS漏洞上傳）3.黑帽seo 白帽seo 客戶網站被黑帽植入劫持代碼如何處理4.熟悉html表單 <html><head><title>TDK標題，描述 ......

    uj5u.com 2020-09-10 02:04:36 more
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    01 開門見山 隔一個月發一篇文章，不過分。 首先回顧一下《微信系結手機號資料庫被脫庫事件》，我也是第一時間得知了這個訊息，然后跟蹤了整件事情的經過。下面是這起事件的相關截圖以及近日流出的一萬條資料樣本： 個人認為這件事也沒什么，還不如關注一下之前45億快遞資料查詢渠道疑似在近日復活的訊息。 訊息是 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:48:24 more
  • web3 產品介紹：metamask 錢包 使用最多的瀏覽器插件錢包

    Metamask錢包是一種基于區塊鏈技術的數字貨幣錢包，它允許用戶在安全、便捷的環境下管理自己的加密資產。Metamask錢包是以太坊生態系統中最流行的錢包之一，它具有易于使用、安全性高和功能強大等優點。 本文將詳細介紹Metamask錢包的功能和使用方法。 一、 Metamask錢包的功能 數字資 ......

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    前言 靶機地址->>>vulnhub_Earth 攻擊機ip：192.168.20.121 靶機ip：192.168.20.122 參考文章 https://www.cnblogs.com/Jing-X/archive/2022/04/03/16097695.html https://www.cnb ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:46:20 more
  • 從4k到42k，軟體測驗工程師的漲薪史，給我看哭了

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    uj5u.com 2023-04-20 07:44:00 more
  • 最新版本 Stable Diffusion 開源 AI 繪畫工具之中文自動提詞篇

    🎈 標簽生成器 由于輸入正向提示詞 prompt 和反向提示詞 negative prompt 都是使用英文，所以對學習母語的我們非常不友好 使用網址：https://tinygeeker.github.io/p/ai-prompt-generator 這個網址是為了讓大家在使用 AI 繪畫的時候 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:36 more
  • 漫談前端自動化測驗演進之路及測驗工具分析

    隨著前端技術的不斷發展和應用程式的日益復雜，前端自動化測驗也在不斷演進。隨著 Web 應用程式變得越來越復雜，自動化測驗的需求也越來越高。如今，自動化測驗已經成為 Web 應用程式開發程序中不可或缺的一部分，它們可以幫助開發人員更快地發現和修復錯誤，提高應用程式的性能和可靠性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:16 more
  • CANN開發實踐：4個DVPP記憶體問題的典型案例解讀

    摘要：由于DVPP媒體資料處理功能對存放輸入、輸出資料的記憶體有更高的要求（例如，記憶體首地址128位元組對齊），因此需呼叫專用的記憶體申請介面，那么本期就分享幾個關于DVPP記憶體問題的典型案例，并給出原因分析及解決方法。 本文分享自華為云社區《FAQ_DVPP記憶體問題案例》，作者：昇騰CANN。 DVPP ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:03 more
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    msf學習 以kali自帶的msf為例 一、msf核心模塊與功能 msf模塊都放在/usr/share/metasploit-framework/modules目錄下 1、auxiliary 輔助模塊，輔助滲透（埠掃描、登錄密碼爆破、漏洞驗證等） 2、encoders 編碼器模塊，主要包含各種編碼 ......

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    1. 下載Halcon17版本到到本地 2. 雙擊安裝包后 3. 步驟如下 1.2 Halcon軟體安裝 界面分為四大塊 1. Halcon的五個助手 1) 影像采集助手：與相機連接，設定相機引數，采集影像 2) 標定助手：九點標定或是其它的標定，生成標定檔案及內參外參，可以將像素單位轉換為長度單位 ......

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    第一次發博客，先發一下我的游戲開發環境吧。 去年2月份買了一臺MacBookPro2021 M1pro(以下簡稱mbp)，這一年來一直在用mbp開發游戲。我大致分享一下我的開發工具以及使用體驗。 1、Unity 官網鏈接： https://unity.cn/releases 我一般使用的Apple ......

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