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问题描述 Fastjson披露存在一处反序列化远程代码执行漏洞，漏洞影响所有1.2.80及以下版本，成功利用漏洞可绕过autoType限制，实现远程任意执行代码。 影响风险 存在漏洞的业务被攻击时，将可能导致攻击者远程在业务平台中执行任意代码。 预防与建议 在产品未发布对应解决方案前，建议您参考以下的相关预防措施。
个SFTP服务器操作数据，单击“添加”可增加多行SFTP服务器的配置信息。 表1 连接参数 参数名 说明 示例 名称 SFTP服务器连接的名称。 sftpName Sftp服务器的IP SFTP服务器的IP地址。 10.16.0.1 Sftp服务器端口 SFTP服务器的端口号。 22
个SFTP服务器操作数据，单击“添加”可增加多行SFTP服务器的配置信息。 表1 连接参数 参数名 说明 示例 名称 SFTP服务器连接的名称。 sftpName Sftp服务器的IP SFTP服务器的IP地址。 10.16.0.1 Sftp服务器端口 SFTP服务器的端口号。 22
值。 是，执行4。 否，执行7。 等待一段时间，再次执行3的语句，返回结果字段parts_to_do中的值是否在变小。 是，等待mutation任务完成即可。 否，执行5。 如果parts_to_do的值一直没有变，可以结束mutation任务，执行以下语句后，再次执行3的语句，
个SFTP服务器操作数据，单击“添加”可增加多行SFTP服务器的配置信息。 表1 连接参数 参数名 说明 示例 名称 SFTP服务器连接的名称。 sftpName Sftp服务器的IP SFTP服务器的IP地址。 10.16.0.1 Sftp服务器端口 SFTP服务器的端口号。 22
执行Kafka Topic创建操作时发现无法创建提示“NoNode for /brokers/ids” 问题背景与现象 在使用Kafka客户端命令创建Topic时，发现Topic无法被创建。 kafka-topics.sh --create --replication-factor
为什么在Spark Shell中不能执行更新命令？ 问题 为什么在Spark Shell中不能执行更新命令？ 回答 本文档中给出的语法和示例是关于Beeline的命令，而不是Spark Shell中的命令。 如果要在Spark Shell中使用更新命令，可以使用以下语法。 语法1
个SFTP服务器操作数据，单击“添加”可增加多行SFTP服务器的配置信息。 表1 连接参数 参数名 说明 示例 名称 SFTP服务器连接的名称。 sftpName Sftp服务器的IP SFTP服务器的IP地址。 10.16.0.1 Sftp服务器端口 SFTP服务器的端口号。 22
个SFTP服务器操作数据，单击“添加”可增加多行SFTP服务器的配置信息。 表1 连接参数 参数名 说明 示例 名称 SFTP服务器连接的名称。 sftpName Sftp服务器的IP SFTP服务器的IP地址。 10.16.0.1 Sftp服务器端口 SFTP服务器的端口号。 22
个SFTP服务器操作数据，单击“添加”可增加多行SFTP服务器的配置信息。 表1 连接参数 参数名 说明 示例 名称 SFTP服务器连接的名称。 sftpName Sftp服务器的IP SFTP服务器的IP地址。 10.16.0.1 Sftp服务器端口 SFTP服务器的端口号。 22
Map任务存在重试机制和推测执行机制；Reduce任务下载一个已运行完成的Map任务的数据失败次数过多时，Map任务也会被重新执行。如果此时BulkLoad客户端已经退出，则重试的Map任务会因为找不到partitioner文件而执行失败，导致作业执行失败。 因此，强烈建议Bul
为什么已备份的Hive表无法执行drop操作 问题 为什么已备份的Hive表执行drop操作会失败？ 回答 由于已备份Hive表对应的HDFS目录创建了快照，导致HDFS目录无法删除，造成Hive表删除失败。 Hive表在执行备份操作时，会创建表对应的HDFS数据目录快照。而HD
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同
r支持配置多个FTP服务器操作数据，单击“添加”可增加多行FTP服务器的配置信息。 表1 连接参数 参数名 说明 示例 FTP服务器的IP FTP服务器的IP地址。 ftpName FTP服务器端口 FTP服务器的端口号。 22 FTP用户名 访问FTP服务器的用户名。 root
ap任务存在重试机制和推测执行机制；Reduce任务下载一个已运行完成的Map任务的数据失败次数过多时，Map任务也会被重新执行。 如果此时BulkLoad客户端已经退出，则重试的Map任务会因为找不到partitioner文件而执行失败，导致作业执行失败。 因此，强烈建议Bul
为什么已备份的Hive表无法执行drop操作 问题 为什么已备份的Hive表执行drop操作会失败？ 回答 由于已备份Hive表对应的HDFS目录创建了快照，导致HDFS目录无法删除，造成Hive表删除失败。 Hive表在执行备份操作时，会创建表对应的HDFS数据目录快照。而HD
MRS集群支持的云服务器规格 针对不同的应用场景，MRS使用到如下类型的弹性云服务器。 通用计算增强型：C3型、C3ne型、C6型、C6s型、C7型 内存优化型：M3型、M6型、M7型 超高I/O型：I3型、IR3型 鲲鹏内存优化型：KM1型 鲲鹏超高I/O型：KI1型 鲲鹏通用计算增强型：KC1型
系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 提交的MapReduce任务执行超时，所以无执行结果返回。故障修复后重新执行该任务。 可能原因 执行MapReduce任务需要较长时间。但指定的时间少于所需的执行时间。 处理步骤 检查时间是否正确设置。 把“-Dapplication.timeout
是，处理完毕。 否，执行2。 检查与NTP服务器认证是否失败。 登录主管理节点。 执行查看状态命令ntpq -np检查集群与NTP服务器认证是否失败？对应NTP服务器“refid”项显示“.AUTH.”表示认证失败。 是，执行5。 否，执行3。 检查是否能从NTP服务器获取时间。 继续
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