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apache__dolphinscheduler_CVE-2022-34662_2-0-9 — Exploit proof-of-concept per CVE-2022-34662 mirato ad Apache DolphinScheduler, che consente l'esecuzione remota di codice tramite SQL injection costruita ad hoc nel workflow scheduler. | Kitploit
Strumenti/GitHubGitHub/shoucheng3/apache__dolphinscheduler_cve-2022-34662_2-0-9
Analisi delle VulnerabilitàAnalisi del CodiceExploitSfruttamento di Applicazioni WebPenetration TestingSicurezza Cloud
GitHubshoucheng3/apache__dolphinscheduler_cve-2022-34662_2-0-9

apache__dolphinscheduler_CVE-2022-34662_2-0-9

Exploit proof-of-concept per CVE-2022-34662 mirato ad Apache DolphinScheduler, che consente l'esecuzione remota di codice tramite SQL injection costruita ad hoc nel workflow scheduler.

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1 anno faNon ancora revisionato

Sito ufficiale di Dolphin Scheduler dolphinscheduler.apache.org

License Total Lines codecov Quality Gate Status Twitter Follow Slack Status

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Caratteristiche di progettazione

DolphinScheduler è una piattaforma di pianificazione dei flussi di lavoro distribuita ed estensibile con potenti interfacce visive DAG, dedicata a risolvere le dipendenze complesse dei job nella pipeline di dati e a fornire vari tipi di job disponibili «pronti all'uso».

I suoi obiettivi principali sono:

  • Associare le attività in base alle loro dipendenze in un grafo DAG, che può visualizzare lo stato di esecuzione dell'attività in tempo reale.
  • Supportare vari tipi di attività: Shell, MR, Spark, SQL (MySQL, PostgreSQL, Hive, Spark SQL), Python, Sub_Process, Procedure, ecc.
  • Supportare la pianificazione dei flussi di lavoro e delle dipendenze, la pianificazione manuale per mettere in pausa/interrompere/riprendere le attività, il riavvio/avviso in caso di fallimento dell'attività, il ripristino di nodi specifici dal fallimento, l'uccisione delle attività, ecc.
  • Supportare la priorità dei flussi di lavoro e delle attività, il failover delle attività e l'avviso o il fallimento per timeout delle attività.
  • Supportare i parametri globali del flusso di lavoro e le impostazioni personalizzate dei parametri dei nodi.
  • Supportare il caricamento/scaricamento/gestione online dei file di risorse, ecc. Supportare la creazione e modifica di file online.
  • Supportare la visualizzazione e lo scorrimento online dei log delle attività e il download, ecc.
  • Avere implementato l'HA del cluster, decentralizzare il cluster Master e Worker attraverso Zookeeper.
  • Supportare la visualizzazione delle metriche di carico CPU, memoria e utilizzo CPU di Master/Worker.
  • Supportare la visualizzazione della cronologia dei flussi di lavoro in grafico ad albero/di Gantt, nonché l'analisi statistica sullo stato delle attività e sullo stato del processo in ogni flusso di lavoro.
  • Supportare il back-filling dei dati.
  • Supportare multi-tenancy.
  • Supportare l'internazionalizzazione.
  • Altre funzionalità in attesa di essere scoperte dai partner...

Cosa c'è in DolphinScheduler

Screenshot dell'interfaccia utente

pagina principale dag pagina dell'elenco delle definizioni dei processi visualizzazione online dei log delle attività gestione delle risorse monitoraggio sicurezza vista ad albero

Avvio rapido in Docker

Fare riferimento al documento del sito ufficiale: QuickStart in Docker

Avvio rapido in Kubernetes

Fare riferimento al documento del sito ufficiale: QuickStart in Kubernetes

Come compilare

root@kitploit:~
./mvnw clean install -Prelease

Artifact:

root@kitploit:~
dolphinscheduler-dist/target/apache-dolphinscheduler-${latest.release.version}-bin.tar.gz: Pacchetto binario di DolphinScheduler
dolphinscheduler-dist/target/apache-dolphinscheduler-${latest.release.version}-src.tar.gz: Pacchetto del codice sorgente di DolphinScheduler

Ringraziamenti

DolphinScheduler si basa su molti eccellenti progetti open-source, come Google guava, guice, grpc, netty, quartz, e molti progetti open-source di Apache e così via. Desideriamo esprimere la nostra profonda gratitudine a tutti i progetti open-source utilizzati in DolphinScheduler. Speriamo di non essere solo i beneficiari dell'open-source, ma anche di restituire qualcosa alla comunità. Inoltre, speriamo che chiunque abbia lo stesso entusiasmo e passione per l'open-source possa unirsi e contribuire alla comunità open-source!

Ottenere aiuto

  1. Inviare un issue
  2. Iscriviti a questa mailing list: https://dolphinscheduler.apache.org/en-us/community/development/subscribe.html, poi invia un'email a [email protected]

Comunità

Sei il benvenuto a comunicare con gli sviluppatori e gli utenti di DolphinScheduler. Ci sono due modi per trovarli:

  1. Unisciti al canale Slack tramite questo link di invito.
  2. Segui l'account Twitter di DolphinScheduler e ricevi le ultime notizie in tempo.

Contributori nel tempo

Contributor over time

Come contribuire

La comunità accoglie chiunque voglia contribuire, fai riferimento a questa pagina per saperne di più: Come contribuire.

Licenza

Fare riferimento al file LICENSE.

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StabilitàAccessibilitàFunzionalitàScalabilità
Multi-master e multi-worker decentralizzatiVisualizzazione delle informazioni chiave del flusso di lavoro, come lo stato dell'attività, il tipo di attività, il numero di tentativi, le informazioni sulla macchina di esecuzione dell'attività, le variabili visive, ecc., a colpo d'occhio.  Supporto per operazioni di pausa e ripristinoSupporto per tipi di attività personalizzati
supporto HAVisualizzazione di tutte le operazioni del flusso di lavoro, trascinamento delle attività per disegnare DAG, configurazione di origini dati e risorse. Allo stesso tempo, per i sistemi di terze parti, fornisce operazioni in modalità API.Gli utenti su DolphinScheduler possono ottenere una relazione molti-a-uno o uno-a-uno attraverso tenant e utenti Hadoop, il che è molto importante per la pianificazione di big data job.Il pianificatore supporta la pianificazione distribuita, e la capacità di pianificazione complessiva aumenterà linearmente con la scala del cluster. Master e Worker supportano la regolazione dinamica.
Gestione del sovraccarico: utilizzando il meccanismo della coda di attività, il numero di attività pianificabili su una singola macchina può essere configurato in modo flessibile. L'inceppamento della macchina può essere evitato con un'elevata tolleranza al numero di attività memorizzate nella coda.Distribuzione con un clicSupporto per attività shell tradizionali e pianificazione di attività su piattaforme big data: MR, Spark, SQL (MySQL, PostgreSQL, Hive, Spark SQL), Python, Procedure, Sub_Process