0x00:查看文件 一个32位的文件,canary.NX.PIE保护机制均关闭. 0x01:用IDA进行静态分析 程序很简单,输入一串字符(个数限制:512),然后再输出.最后根据key变量进行条件语句执行. 在imagemagic函数中用printf(format)进行输出,大概率有格式化字符串漏洞.因为key的地址在bss段:0x0804A048,所以试试用格式化字符串漏洞进行覆盖. 检测一下是否可以对随意地址进行覆盖: 有重复的,位于第12个参数.重复的原因是因为s是定义在了栈上. pay

网络管理是基础运维中一个很重要的工作,在看似平静的网络运行中,其实暗流汹涌,要保证业务系统稳定运行,网络运维者必须要了解网络的流量状态.各个网段的使用情形,带宽的利用率.网络是否存在瓶颈等,同时,当网络发生故障时,必须能够及时发现问题,迅速定位问题,进而解决问题,这就需要一些网络监测工具的辅助,本节将介绍一款小巧但功能很强大的网络实时流量监测工具iftop.一.iftop能做什么iftop是一款免费的网卡实时流量监控工具,类似于Linux下面top命令.iftop可以监控指定网卡的实时流量.端口

文 | 陈肃 DataPipeline  CTO 随着企业应用复杂性的上升和微服务架构的流行,数据正变得越来越以应用为中心. 服务之间仅在必要时以接口或者消息队列方式进行数据交互,从而避免了构建单一数据库集群来支撑不断增长的业务需要.以应用为中心的数据持久化架构,在带来可伸缩性好处的同时,也给数据的融合计算带来了障碍. 由于数据散落在不同的数据库.消息队列.文件系统中,计算平台如果直接访问这些数据,会遇到可访问性和数据传输延迟等问题.在一些场景下,计算平台直接访问应用系统数据库会对系统吞吐造成显

我们上一篇<基于 WebSocket 实现 WebGL 3D 拓扑图实时数据通讯同步(一)>主要讲解了如何搭建一个实时数据通讯服务器,客户端与服务端是如何通讯的,相信通过上一篇的讲解,再配合上数据库的数据储存,我们就可以实现一个简易版的 Web 聊天工具了,有空的朋友可以自己尝试下实现,那么我们今天的主要内容真的是实现 WebGL 3D 拓扑图实时数据通讯了,请大家接着往下看. 有了前面的知识储备,我们就可以来真正实现我们 3D 拓扑图组件上节点位置信息的实时数据同步了,毋庸置疑,节点的位置信

今天没有延续上一篇讲的内容,穿插一段小插曲,WebSocket 实时数据通讯同步的问题,今天我们并不是很纯粹地讲 WebSocket 相关知识,我们通过 WebGL 3D 拓扑图来呈现一个有趣的 Demo.接下来我们就看看这个实时数据通讯是一个什么样的套路. 我们先来聊聊这次 Demo 的思路吧,首先我要有一个 3D 的拓扑图组件,在上面创建几个节点,然后通过拉力布局(ForceLayout)将这些节点自动布局,但是有一定,需要在不同的网页窗口下,对应节点的位置是一样的,简单地说就是不同网页窗口

我们上一篇<基于 WebSocket 实现 WebGL 3D 拓扑图实时数据通讯同步(一)>主要讲解了如何搭建一个实时数据通讯服务器,客户端与服务端是如何通讯的,相信通过上一篇的讲解,再配合上数据库的数据储存,我们就可以实现一个简易版的 Web 聊天工具了,有空的朋友可以自己尝试下实现,那么我们今天的主要内容真的是实现 WebGL 3D 拓扑图实时数据通讯了,请大家接着往下看. 有了前面的知识储备,我们就可以来真正实现我们 3D 拓扑图组件上节点位置信息的实时数据同步了,毋庸置疑,节点的位置信

1.使用svg实现组态画面和动态数据展示 通过js的定时器调用webservice方法获取数据后更新节点数据 /// <summary>启动定时刷新</summary> function Start() { InitSvgElement(); this.timer = setInterval("GetTagValues()", 1000); } /// <summary>启动定时刷新</summary> function Stop() {

在众多的工业控制系统领域常常会实时采集现场的温度.压力.扭矩等数据,这些数据对于监控人员进行现场态势感知.进行未来趋势预测具有重大指导价值.工程控制人员如果只是阅读海量的数据报表,对于现场整个态势的掌控会十分困难,因此往往希望借助一些图表进行展示,其中趋势图是常用的实时数据展示方式之一.目前实现趋势图.曲线图的工具很多也很成熟,一些是通过CS模式开发的,需要在工程控制人员操作的计算机上安装相应软件,这种方式有其特有的优势,但是有时也有不方便的地方.于是一些基于BS模式的展现方式就自然而然的被广泛

背景 背景是设计一个实时数据接入的模块,负责接收client的实时数据写入(如日志流,点击流),数据支持直接下沉到HBase上(兴许提供HBase上的查询),或先持久化到Kafka里.方便兴许进行一些计算和处理,再下沉到文件系统或做别的输出. 在设计中,对于client和服务端有这么些目标. client须要支持多语言(Java.C++),做得尽量轻量级.仅仅要连上服务端的ip:port.以RPC的形式调用简单的write就能够把数据写出去.client不承担不论什么逻辑的处理.服务端的负载均衡

Sqlserver2000联系Oracle11G数据库进行实时数据的同步 1,前提条件 我有sqlserver2000环境,已经存在oracle11g环境,准备这两个数据库,建立各自的訪问账号,两者之间须要ping通,telnetport也要能通,目的是将sqlserver里面的数据自己主动同步到oracle数据库里面去. Sqlserver里面有链路服务器(linked server)能够实现. 2,在sqlserver上面建立odbc数据源 有2种方式:"Microsoft ODBC for

原文:使用Socket通信实现Silverlight客户端实时数据的获取(模拟GPS数据,地图实时位置) 在上一篇中说到了Silverlight下的Socket通信,在最后的时候说到本篇将会结合地图.下面就来看看本文实现的功能: Silverlight 与服务器利用Socket通讯,实时从服务器获取数据(本文中的数据是地理坐标),由于没有GPS,所以本文在服务器写了一个构造新坐标的函数(本文是一个三角函数),然后利用Timer组件,实时调用,得到新的坐标,并将新的坐标发送给客户端,客户端接收到发

InfluxDB的介绍及安装 InfluxDB是支持持续写入的时序数据库,常用于监测系统所需要的数据的存储. 官网的详细安装步骤 https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.3/introduction/installation/ 安装成功,启动之后.为了方便后面配置Grafana的数据源,先利用InfluxDB自带的客户端,建立一个数据库,并写入一些数据.   在命令行中执行influx,唤起cli

在不断满足当前企业客户数据集成需求的同时,DataPipeline也基于Kafka Connect 框架做了很多非常重要的提升. 1. 系统架构层面. DataPipeline引入DataPipeline Manager的概念,主要用于优化Source和Sink的全局化生命周期管理.当任务出现异常时,可以实现对目的端和全局生命周期的管理.例如,处理源端到目的端读取速率不匹配以及暂停等状态的协同. 为了加强系统的健壮性,我们把Connector任务的参数保存在ZooKeeper中,方便任务重启后读

Kafka Connect是一种用于在Kafka和其他系统之间可扩展的.可靠的流式传输数据的工具,可以更快捷和简单地将大量数据集合移入和移出Kafka的连接器.Kafka Connect为DataPipeline提供了一个相对成熟稳定的基础框架,还提供了一些开箱即用的工具,大大地降低研发的投入和提升应用的质量. 下面,我们看一看Kafka Connect的具体优势. 首先,Kafka Connect提供的是以数据管道为中心的业务抽象.在Kafka Connect里有两个核心概念:Source和S

SuperMap 在9月份发布了结合大数据技术的9D新产品,今天就和大家介绍下iServer9D中的实时数据服务. 1.技术框架 结合Spark的streaming流处理框架,将各种数据进行批量处理.存储. 2.处理的流程 iServer9D的实时数据服务可以通过各种通讯协议对来自互联网.物联网等实时流式数据进行采集.存储和分析,iclient9d可以对实时数据服务进行订阅,iServer会通过WebSocket协议将采集的数据实时推送至订阅的客户端并进行可视化呈现. 1)输入的数据和输出的数据

导读:传统ETL方案让企业难以承受数据集成之重,基于Kafka Connect构建的新型实时数据集成平台被寄予厚望. 在4月21日的Kafka Beijing Meetup第四场活动上,DataPipeline CTO陈肃分享了DataPipeline是如何基于Kafka Connect框架构建实时数据集成平台的应用实践.以下内容是基于现场录音整理的文字,供大家参考. 什么是数据集成?最简单的应用场景就是:一个数据源,一个数据目的地,数据目的地可以一个数据仓库,把关系型数据库的数据同步到数据仓库

JavaDBF.jar其实很早都不再更新了,在日新月异的科技圈算得上远古上神的jar包,早该身归混沌了. 但我们的项目要用到,因为之前做的大宗期货交易行情的分析文件依然是dbf文件,没有办法,还得用 JavaDBF库把行情实时数据保存到DBF文件中. 第一步,新建DBFManager类 public class DBFManager { private static Logger logger = Logger.getLogger(DBFManager.class); // 构造一个单线程ser

如果用生成jtl文件再分析结果的方式的话,每一次请求就会往jtl里面写一条数据,在进行长时间的稳定性测试的时候,特别是当TPS很高的时候,写入的数据会非常的大,这个时候等稳定性测试完成,再对jtl进行分析,会无法分析,如果要强制进行分析,造成的最后结果是内存泄漏,即无法分析,所以需要通过其他途径来保存和分析数据 上Grafana官网下载Grafana,此产品只有64位的版本,没有32位的 Influxdb:InfluxDB是一个开源的时序数据库,使用GO语言开发,特别适合用于处理和分析资源监控数

前言 本文将使用一个NuGet公开的组件技术来实现数据订阅推送功能,由服务器进行推送数据,客户端订阅指定的数据后,即可以接收服务器推送过来的数据,包含了自动重连功能,使用非常方便 nuget地址:https://www.nuget.org/packages/HslCommunication/            github地址:https://github.com/dathlin/HslCommunication                                 如果喜欢可以s

streamdataio 是一个实时的数据分发平台(当然是收费的,但是设计部分可以借鉴),我们可以通过这个平台 方便的拉取rest api 数据,或者发布数据到后端,streamdataio 可以帮助你解决复杂的实时数据发布 典型的参考架构 当然,streamdataio 支持的发布模型还是比较多,比如多播,广播,唯一播..poller,post 的发布 说明 pushpin 也是一款开源的类似的解决方案,实时上有一个关于realtime api 的网站,上边的博客还是很不错的 参考资料 htt

Apache Storm从一端读取实时数据的原始流,并将其传递通过一系列小处理单元,并在另一端输出处理/有用的信息. 下图描述了Apache Storm的核心概念. 640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1 现在让我们仔细看看Apache Storm的组件 - 组件 描述 Tuple Tuple是Storm中的主要数据结构.它是有序元素的列表.默认情况下,Tuple支持所有数据类型.通常,它被建模为一组逗号分隔的值,并传递到Storm集群. Stream 流是元组