
Proof-of-Concept-Exploit für CVE-2022-34662 gegen Apache DolphinScheduler, der Remote-Code-Ausführung durch präparierte SQL-Injection im Workflow-Scheduler ermöglicht.
DolphinScheduler ist eine verteilte und erweiterbare Workflow-Planungsplattform mit leistungsstarken visuellen DAG-Oberflächen, die sich der Lösung komplexer Jobabhängigkeiten in der Datenpipeline widmet und verschiedene Arten von Jobs out of the box bereitstellt.
Die Hauptziele sind wie folgt:

Bitte lesen Sie das Dokument auf der offiziellen Website: Schnellstart in Docker
Bitte lesen Sie das Dokument auf der offiziellen Website: Schnellstart in Kubernetes
./mvnw clean install -Prelease
Artefakt:
dolphinscheduler-dist/target/apache-dolphinscheduler-${latest.release.version}-bin.tar.gz: Binary package of DolphinScheduler
dolphinscheduler-dist/target/apache-dolphinscheduler-${latest.release.version}-src.tar.gz: Source code package of DolphinScheduler
DolphinScheduler basiert auf vielen exzellenten Open-Source-Projekten wie Google Guava, Guice, gRPC, Netty, Quartz und vielen Open-Source-Projekten von Apache usw. Wir möchten allen Open-Source-Projekten, die in Dolphin Scheduler verwendet werden, unseren tiefen Dank aussprechen. Wir hoffen, dass wir nicht nur Nutznießer von Open Source sind, sondern auch etwas an die Community zurückgeben. Darüber hinaus hoffen wir, dass alle, die dieselbe Begeisterung und Leidenschaft für Open Source haben, sich beteiligen und einen Beitrag zur Open-Source-Community leisten!
Sie sind herzlich eingeladen, mit den Entwicklern und Benutzern von Dolphin Scheduler zu kommunizieren. Es gibt zwei Möglichkeiten, sie zu finden:
Die Community begrüßt alle, die einen Beitrag leisten möchten. Weitere Informationen finden Sie auf dieser Seite: So können Sie beitragen.
Bitte beachten Sie die Datei LICENSE.
| Stabilität | Zugänglichkeit | Funktionen | Skalierbarkeit |
|---|
| Dezentralisierter Multi-Master- und Multi-Worker-Betrieb | Visualisierung wichtiger Workflow-Informationen auf einen Blick, z. B. Aufgabenstatus, Aufgabentyp, Anzahl der Wiederholungen, Informationen zur Aufgabenausführungsmaschine, visuelle Variablen usw. | Unterstützt Anhalten und Fortsetzen von Vorgängen | Unterstützt benutzerdefinierte Aufgabentypen |
| Unterstützt HA | Visualisierung aller Workflow-Operationen, Ziehen von Aufgaben zum Erstellen von DAGs, Konfigurieren von Datenquellen und Ressourcen. Gleichzeitig werden für Drittsysteme API-Modus-Operationen bereitgestellt. | Benutzer von DolphinScheduler können über Mandanten und Hadoop-Benutzer eine Viele-zu-eins- oder Eins-zu-eins-Zuordnung erreichen, was für die Planung von Big-Data-Jobs sehr wichtig ist. | Der Scheduler unterstützt verteilte Planung, und die gesamte Planungskapazität steigt linear mit der Größe des Clusters. Master und Worker unterstützen eine dynamische Anpassung. |
| Überlastungsverarbeitung: Durch den Einsatz des Aufgabenwarteschlangen-Mechanismus kann die Anzahl der planbaren Aufgaben auf einer einzelnen Maschine flexibel konfiguriert werden. Maschinenstaus können durch eine hohe Toleranz gegenüber der Anzahl der in der Warteschlange zwischengespeicherten Aufgaben vermieden werden. | Ein-Klick-Bereitstellung | Unterstützt klassische Shell-Aufgaben und die Aufgabenplanung für Big-Data-Plattformen: MR, Spark, SQL (MySQL, PostgreSQL, hive, spark SQL), Python, Procedure, Sub_Process |