CDM 云服务通过华为 云安全 公告密切关注漏洞，如Apache Log4j2 远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228）、Fastjson存在反序列化漏洞（CNVD-2022-40233）等，如发现服务模块涉及漏洞影响，会迅速通过官方解决方案升级现网更新漏洞。 更新配置 CDM云服务通过版本更新升级更新配置。

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快照捕获时间。 snpxmin bigint 快照xmin。 snpcsn bigint 快照csn。 snpsnapshot text 快照序列化文本。 父主题： 系统表

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Studio云服务通过华为云安全公告密切跟踪漏洞，如Apache Log4j2 远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228）、Fastjson存在反序列化漏洞（CNVD-2022-40233）等，如发现服务模块涉及漏洞影响，会迅速通过官方解决方案升级现网更新漏洞。 更新配置 DataArts

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Apache Dubbo反序列化漏洞 2020年02月10日，华为云安全团队监测到Apache Dubbo官方发布了CVE-2019-17564漏洞通告，漏洞等级中危。当用户选择http协议进行通信时，攻击者可以通过发送POST请求的时候来执行一个反序列化的操作，由于没有任何安全校

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单击“Next”，执行7。 设置序列化属性。 在“SerDe Name”输入序列化格式的类名称“org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe”。 用户可扩展Hive支持更多自定义的序列化类。 在“Serde properties”输入序列化的样式的值：“"field

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生成策略和基本配置、框架配置一样，需要您根据实际情况进行勾选配置，不同的配置会呈现不同的效果。 API设置。 图1 API设置 Json序列化 小驼峰：序列化后的json属性名，采用驼峰格式。 下划线：序列化后的json属性名，采用下划线连接单词。 标准响应体：返回的响应体是否使用标准样式。 { "code":

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端口暴露，目录遍历，备份文件，不安全文件，不安全HTTP方法，不安全端口。 Web注入漏洞 命令注入，代码注入，XPATH注入，SSRF注入，反序列化等注入漏洞。 文件包含漏洞 任意文件读取、任意文件包含、任意文件上传、XXE。 父主题： 产品咨询类

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all -1 0 1 KeySerializer 键的序列化方式，默认为org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer。 ValueSerializer 值的序列化方式，默认为org.apache.kafka.common

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GAUSS-01371: "invalid parameter list format: '%s'" SQLSTATE: 42601 错误原因：反序列化字典选项时，参数list格式不正确，=后面缺少空格。 解决办法：参数list格式不正确，=后面紧跟一个空格。 GAUSS-01372: "unrecognized

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JSON表中有破损数据导致Hive查询异常 用户问题 在Hive客户端查询JSON数据，JSON表中有破损数据导致查询异常： 在Hive客户端上使用默认开源的JSON序列化建表语句创建表： create external table if not exists test ( name string ) row

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tle-endian'。 更多细节可查阅 字节序。 数据类型映射 下表详细说明了这种格式支持的 SQL 类型，包括用于编码和解码的序列化类和反序列化类的详细信息。 表2 数据类型映射 Flink SQL 类型 值 CHAR / VARCHAR / STRING UTF-8（默认）编码的文本字符串。编码字符集可以通过

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di Payload的格式是基于Apache Avro的，它使用了Avro的schema来定义数据的结构和类型。Payload可以被序列化和反序列化，以便在Hudi中进行数据的读取和写入。总之，Hudi Payload是Hudi的一个重要组成部分，它提供了一种可靠的、高效的、可扩

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put(CLIENT_ID, kafkaProc.getValues(CLIENT_ID, "DemoProducer")); // Key序列化类 props.put(KEY_SERIALIZER, kafkaProc.getValues(KEY_SERIALIZER, "org

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put(CLIENT_ID, kafkaProc.getValues(CLIENT_ID, "DemoProducer")); // Key序列化类 props.put(KEY_SERIALIZER, kafkaProc.getValues(KEY_SERIALIZER, "org

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20g 基于序列化性能尽量使用POJO和Avro等简单的数据类型 使用API编写Flink程序时需要考虑Java对象的序列化，大多数情况下Flink都可以高效的处理序列化。SQL中无需考虑，SQL中数据都为ROW类型，都采用了Flink内置的序列化器，能很高效的进行序列化。 表1 序列化

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group。 KeyDeserializer 键的反序列化方式，默认为:org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer。 ValueDeserializer 值的反序列化方式，默认为:org.apache.kafka.common

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Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样，因此建议使用集群自带jar包。 jackson-*.jar 执行Spark程序时会报错： com.fasterxml.jackson

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