
Exploit de preuve de concept pour CVE-2022-34662 ciblant Apache DolphinScheduler, permettant l'exécution de code à distance via une injection SQL élaborée dans le planificateur de workflows.
DolphinScheduler est une plateforme de planification de workflows distribuée et extensible dotée d'interfaces visuelles DAG puissantes, dédiée à la résolution de dépendances complexes de tâches dans les pipelines de données et fournissant divers types de tâches prêtes à l'emploi.
Ses principaux objectifs sont les suivants :
| Stabilité | Accessibilité | Fonctionnalités | Extensibilité |
|---|---|---|---|
| Multi-maître et multi-travailleur décentralisés | Visualisation des informations clés du workflow, telles que l'état des tâches, le type de tâche, le nombre de tentatives, les informations sur la machine d'exécution de la tâche, les variables visibles, etc. en un coup d'œil. | Prend en charge les opérations de pause et de reprise | Prend en charge les types de tâches personnalisés |
| Support de la haute disponibilité | Visualisation de toutes les opérations du workflow, glisser-déposer des tâches pour dessiner des DAG, configuration des sources de données et des ressources. En même temps, pour les systèmes tiers, fournit un mode de fonctionnement via API. | Les utilisateurs de DolphinScheduler peuvent réaliser une relation plusieurs-à-un ou un-à-un via les locataires et les utilisateurs Hadoop, ce qui est très important pour la planification de gros traitements de données. | Le planificateur prend en charge la planification distribuée, et la capacité de planification globale augmente linéairement avec la taille du cluster. Les Master et Worker prennent en charge l'ajustement dynamique. |
| Traitement de surcharge : grâce au mécanisme de file d'attente des tâches, le nombre de tâches planifiables sur une seule machine peut être configuré de manière flexible. Les blocages de machine peuvent être évités grâce à une grande tolérance au nombre de tâches mises en cache dans la file d'attente. | Déploiement en un clic | Prend en charge les tâches Shell traditionnelles et la planification de tâches sur plateforme Big Data : MR, Spark, SQL (MySQL, PostgreSQL, Hive, Spark SQL), Python, Procedure, Sub_Process |

Veuillez consulter la documentation officielle : QuickStart in Docker
Veuillez consulter la documentation officielle : QuickStart in Kubernetes
./mvnw clean install -Prelease
Artefact :
dolphinscheduler-dist/target/apache-dolphinscheduler-${latest.release.version}-bin.tar.gz : Paquet binaire de DolphinScheduler
dolphinscheduler-dist/target/apache-dolphinscheduler-${latest.release.version}-src.tar.gz : Paquet source de DolphinScheduler
DolphinScheduler s'appuie sur de nombreux excellents projets open-source, tels que Google Guava, Guice, gRPC, Netty, Quartz, et de nombreux projets open-source d'Apache, etc. Nous tenons à exprimer notre profonde gratitude à tous les projets open-source utilisés dans Dolphin Scheduler. Nous espérons non seulement être bénéficiaires de l'open-source, mais aussi redonner à la communauté. De plus, nous espérons que toute personne partageant la même passion pour l'open-source pourra rejoindre et contribuer à la communauté open-source !