常见网络攻击之CC攻击&防御手段！
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不久前，和国内某头部机场客户高层会面时，对方对机场当前网络安全现状忧心忡忡，提出了很多具体的问题，希望华为能够帮助他们建立一套安全体系，彻底地解决安全问题。我窃喜生意来了，毫不含糊地答应下来。 这类交流场景日渐普遍，让我感受到越来越多客户高层对网络安全的关心和重视，同时更感受到了他们的担心和焦虑。面对这个现象，从事网络安全产业的我理应开心，但其实内心极度不安：且不说管理、制度、流程、员工意识等非技术方面的因素对客户安全建设效果的影响，仅就技术、产品、服务等相对可控的因素而言，大部分客户在非常有限的预算下，如何才能“彻底地解决安全问题”呢?
不可持续的网络安全建设困境 04 计算结果 sink 到 HBase 作为结果的场景 上面小节中，HBase 作为维度表用作 temporal table join 是非常常见的场景，实际上 HBase 作为存储计算结果也是非常常见的场景，毕竟 Hbase 作为分布式数据库，底层存储是拥有多副本机制的 HDFS，维护简单，扩容方便， 实时查询快，而且提供各种客户端方便下游使用存储在 HBase 中的数据。那么本小节就介绍 Flink SQL 将计算结果写到 HBase，并且通过 REST API 查询计算结果的场景。
进入容器中，在 HBase 中新建一张 HBase 表，一个 column family 就满足需求，建表语句如下所示： 03 HBase 作为维表与 Kafka做 temporal join 的场景 在 Flink SQL join 中，维度表的 join 一定绕不开的，比如订单金额 join 汇率表，点击流 join 广告位的明细表等等，使用场景非常广泛。那么作为分布式数据库的 HBase 比 MySQL 作为维度表用作维度表 join 更有优势。在 Flink SQL 实战系列第二篇中，我们注册了广告的点击流，将 Kafka topic 注册 Flink Kafka Table，同时也介绍了 temporal table join 在 Flink SQL 中的使用;那么本节中将会介绍 HBase 作为维度表来使用，上面小节中已经将数据抽取到 Hbase 中了，我们直接写 temporal table join 计算逻辑即可。
作为广告点击流的 Flink Kafa table 与 作为广告位的 Flink HBase table 通过广告位 Id 进行 temporal table join，输出广告位 ID 和广告位中文名字，SQL join 逻辑如下所示： 02 数据准备 由于 HBase 环境是自己临时搞的单机服务，里面没有数据，需要往里面写点数据供后续示例用。在 Flink SQL 实战系列第二篇中介绍了如何注册 Flink Mysql table，我们可以将广告位表抽取到 HBase 表中，用来做维度表，进行 temporal table join。因此，我们需要在 HBase 中创建一张表，同时还需要创建 Flink HBase table, 这两张表通过 Flink SQL 的 HBase connector 关联起来。
在容器中启动 HBase shell，创建一张名为 dim_hbase 的 HBase 表，建表语句如下所示： 当然，本文假设用户有一定的 HBase 知识基础，不会详细去介绍 HBase 的架构和原理，本文着重介绍 HBase 和 Flink 在实际场景中的结合使用。主要分为两种场景，第一种场景：HBase 作为维表与 Flink Kafka table 做 temporal table join 的场景;第二种场景：Flink SQL 做计算之后的结果写到 HBase 表，供其他用户查询的场景。因此，本文介绍的内容如下所示：
01 HBase 环境准备 由于没有测试的 HBase 环境以及为了避免污染线上 Hbase 环境。因此，自己 build一个 Hbase docker image(大家可以 docker pull guxinglei/myhbase 拉到本地)，是基于官方干净的 ubuntu imgae 之上安装了 Hbase 2.2.0 版本以及 JDK1.8 版本。
启动容器，暴露 Hbase web UI 端口以及内置 zk 端口，方便我们从 web 页面看信息以及创建 Flink Hbase table 需要 zk 的链接信息。 （编辑：衡水站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
