前篇博客中,使用 杨君的小黑屋 提供的工具恢复二进制文件的符号表,只恢复了函数的符号表,本篇讲述如何恢复block符号表,杨君的博客中使用IDA分析二进制文件,本篇则使用MacOS系统上体验也不错的Hopper来作分析. 使用工具: Hopper 4.0.8 block的类型有3种: _NSConcreteGlobalBlock(全局) _NSConcreteStackBlock(栈) _NSConcreteMallocBlock(堆)--> 不会出现在二进制文件中 block编译后在二进制文件

推荐序 本文介绍了恢复符号表的技巧,并且利用该技巧实现了在 Xcode 中对目标程序下符号断点调试,该技巧可以显著地减少逆向分析时间.在文章的最后,作者以支付宝为例,展示出通过在 UIAlertView 的 show 方法处下断点,从而获得支付宝的调用栈的过程. 本文涉及的代码也开源在:https://github.com/tobefuturer/restore-symbol,欢迎 Star 和提 Issue.感谢作者授权发表. 作者介绍:杨君,中山大学计算机系研究生,iOS 开发者,擅长领域

本文转自:乐沙弥的世界 对于物理损坏的数据块,我们可以通过RMAN块介质恢复(BLOCK MEDIA RECOVERY)功能来完成受损块的恢复,而不需要恢复整个数据库或所有文件来修复这些少量受损的数据块.恢复整个数据库或数据文件那不是大炮用来打蚊子,有点不值得!但前提条件是你得有一个可用的RMAN备份存在,因此,无论何时备份就是一切.本文演示了产生坏块即使用RMAN实现坏块恢复的全过程. 1.创建演示环境 SQL; BANNER ---------------------------------

RMAN是ORACLE提供的一个备份与恢复的工具,可以用来备份和还原数据库文件. 归档日志和控制文件.它也可以用来执行完全或不完全的数据库恢复. RMAN可以由命令行接口或者 OEM的 Backup Manager GUI 来控制.     4.1 基本知识     4.1.1 RMAN的组件.概念 1.  RMAN  主要包括以下组件: Target Database:(目标数据库) 就是需要RMAN对其进行备份与恢复的数据库,RMAN  可以备份数据文件,控制文件,归档日志,spfile.(

1.首先,我看的是hadoop1.2.1 这个里边,有点奇怪ClientDatanodeProtocol的versionID是4,但是InterDatanodeProtocol的versionID是3, 而且这两个还不再同一个包下,InterDatanodeProtocol位于org.apache.hadoop.hdfs.server.protocol下,而ClientDatanodeProtocol位于org.apache.hadoop.hdfs.protocol下 2.ClientDatan

css兼容问题与实践归纳总结 一.IE6/7 原生块元素与display:inline-block; <div style="display:inline-block;">some text</div> 在ie6/7下,这个div还是会独占一行,所以要是需要设置inline-block的元素来呈现按钮图标之类的要素,最好用 span em i 等这些默认为内联元素的标签. 想起以前设置按钮时,也是吧 a 设置为 display:inline-block; 就可以

HDFS详解大纲 Hadoop HDFS 分布式文件系统DFS简介 HDFS的系统组成介绍 HDFS的组成部分详解 副本存放策略及路由规则 命令行接口 Java接口 客户端与HDFS的数据流讲解 目标: 掌握hdfs的shell操作 掌握hdfs的java api操作 理解hdfs的工作原理 ******HDFS基本概念篇****** 1. HDFS前言 l  设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l  在大数据系统

系统参数监控metrics load_one            每分钟的系统平均负载 load_fifteen        每15分钟的系统平均负载 load_five           每5分钟的系统平均负载 boottime            系统启动时间,精确到秒 bytes_in            网络接收速度,单位bytes/sec bytes_out           网络发送速度,单位bytes/sec cpu_aidle            启动的空闲CPU百

HDFS相关 datanode相关 参数 解释 dfs.datanode.blockChecksumOp_avg_time 块校验平均时间 dfs.datanode.blockChecksumOp_num_ops 块检验次数 dfs.datanode.blockReports_avg_time 块报告平均时间 dfs.datanode.blockReports_num_ops 块报告次数 dfs.datanode.block_verification_failures 块验证失败次数 dfs.d

1. HDFS的基本概念和特性 设计思想——分而治之:将大文件.大批量文件分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析.在大数据系统中作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,....)提供数据存储服务. 1.1 HDFS的概念 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间--目录树来定位文件: 其次,它是分布式的,有很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色: 重点概念:文件切块,副本存放,元数据(目录结构及文

一.基于 Spark 做 Spark Streaming 的思路 Spark Streaming 与 Spark Core 的关系可以用下面的经典部件图来表述: 在本节,我们先探讨一下基于 Spark Core 的 RDD API,如何对 streaming data 进行处理.理解下面描述的这个思路非常重要,因为基于这个思路详细展开后,就能够充分理解整个 Spark Streaming 的模块划分和代码逻辑. 第一步,假设我们有一小块数据,那么通过 RDD API,我们能够构造出一个进行数据处

Hadoop Hadoop背景 什么是HADOOP HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台HADOOP提供利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理,HADOOP的核心组件有:HDFS(分布式文件系统).YARN(运算资源调度系统).MAPREDUCE(分布式运算编程框架),广义上来说,HADOOP通常是指一个更广泛的概念--HADOOP生态圈 HADOOP产生背景 HADOOP最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取

1. HDFS前言 l  设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l  在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,……)提供数据存储服务 l  重点概念:文件切块,副本存放,元数据 2. HDFS的概念和特性 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间——目录树来定位文件 其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色:   重要特性如

常用命令 1. hdfs dfsadmin -report   查看系统的各台机器状态 HDFS的概念和特性 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间——目录树来定位文件 其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色: 重要特性如下: (1)HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,老版本中是64M (2)HDFS文件系统会给客户

HDFS的工作机制 概述 HDFS集群分为两大角色:NameNode.DataNode NameNode负责管理整个文件系统的元数据 DataNode 负责管理用户的文件数据块 文件会按照固定的大小(blocksize)切成若干块后分布式存储在若干台datanode上 每一个文件块可以有多个副本,并存放在不同的datanode上 Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息,而namenode则会负责保持文件的副本数量 HDFS的内部工作机制对客户端保持透明,客户端

一步一步学RMAN 备份 RMAN连接上ORACLE,WINDOWS下在命令模式下 RMAN TARGET / 连接本地数据库用的是本地认证模式.RMAN连接数据库必须在dedicate模式下.因此在share模式下的数据库应配置一个dedicate的连接用于RMAN连接. rman target=sys/sys@mg_yun 如果要把控制文件.参数文件也一起备份 configure controfile autobackup on;//打开autobackup configure contro

说明:之前有一点搞错了,就是float其实是浮动起来,其它元素会位于它的底层. 最近在系统地学习HTML5,感觉补上了好多缺失的知识. 例如: 锚点定位其实可以通过 id 来实现: CSS 使用 !important 来设置强优先级: 子元素只能继承父元素的字体.颜色等外观,但默认不能继承布局样式.如果必须要继承,需要让具体的属性设为inherit,如:border: inherit; text-transform 有 uppercase.lowercase.capitalize等选项. fon

NameNode 学习目标 理解 namenode 的工作机制尤其是元数据管理机制,以增强对 HDFS 工作原理的 理解,及培养 hadoop 集群运营中“性能调优”.“namenode”故障问题的分析解决能力 问题场景 1.Namenode 服务器的磁盘故障导致 namenode 宕机,如何挽救集群及数据? 2.Namenode 是否可以有多个?namenode 内存要配置多大?namenode 跟集群数据存储能 力有关系吗? 3.文件的 blocksize 究竟调大好还是调小好?结合 map

转自: http://www.csdn.net/article/2015-06-21/2825011 摘要:眼下大数据领域最热门的词汇之一便是流计算了,而其中最耀眼的无疑是来自Spark社区的SparkStreaming项目. 对于流计算而言,最核心的特点毫无疑问就是它对低时的需求,但这也带来了相关的数据可靠性问题. 2Driver HA 由于流计算系统是长期运行.且不断有数据流入,因此其Spark守护进程(Driver)的可靠性至关重要,它决定了Streaming程序能否一直正确地运行下去.

HDFS的工作机制 概述 HDFS集群分为两大角色:NameNode.DataNode NameNode负责管理整个文件系统的元数据 DataNode 负责管理用户的文件数据块 文件会按照固定的大小(blocksize)切成若干块后分布式存储在若干台datanode上 每一个文件块可以有多个副本,并存放在不同的datanode上 Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息,而namenode则会负责保持文件的副本数量 HDFS的内部工作机制对客户端保持透明,客户端