udf专题
MySQL提权之UDF提权
1、前言 最近遇到udf提权，几经周折终于搞懂了。感觉挺有意思的，渗透思路一下子就被打开了。 2、什么是udf提权 udf 全称为'user defined function'，意思是'用户自定义函数'。用户可以对数据库所使用的函数进行一个扩展（windows利用dll文件，linux利用so文件），那么我们就可以利用这个特点，往MySQL里面添加一个可以执行系统命令的函数即可。 3、提权
【Maxcompute】数据封装json、根据经纬度计算距离、根据证件号提取年龄段信息、判断是否在外包多边形内udf、udtf函数
1.梳理、总结经纬度处理在Maxcompute平台上的实战应用，如模型结果等封装json格式、根据经纬度计算距离udf、根据证件号提取年龄段信息、判断是否在外包多边形内udf、udtf、函数注册与使用。 2.欢迎批评指正，跪谢一键三连！ 文章目录 1.参考代码1.1 模型结果等封装`json`格式`udf`函数1.2 根据经纬度计算距离`udf`函数1.3 根据证件号提取年龄段信息`
【Maxcompute】解析身份证、计算年龄、查看python版本、字段聚合、手机号校验udf函数
1.梳理、总结经纬度处理在Maxcompute平台上的实战应用，如通过Python实现解析身份证、计算年龄、查看python版本、字段聚合、手机号校验等UDF函数注册与使用。 2.欢迎批评指正，跪谢一键三连！ 文章目录 1.参考代码样例1.1 提取、解析身份证`udf`函数1.2 查看`Maxcompute`底层`Python`版本`udf`函数1.3 根据证件号码计算年龄`udf`
hive自定义udf实现md5功能
Hive自定义UDF实现md5算法 Hive发展至今，自身已经非常成熟了，但是为了灵活性，还是提供了各种各样的 插件的方式，只有你想不到的，没有做不到的，主流的开源框架都有类似的机制，包括Hadoop,Solr,Hbase,ElasticSearch,这也是面向抽象编程的好处，非常容易扩展。 最近在使用hive1.2.0的版本，因为要给有一列的数据生成md5签名，便于查重数据使用，看了
Hive的中函数，用户自定义函数（UDF）
Hive中的函数 Hive为了方便用户的操作，为我们提供了许多的内置函数， $hive>tab //使用键盘的Tab键可以查看 也通过以下命令可以只查看函数 $hive>show functions; //函数的使用方法如下： $hive>select array(1,2,3) ;
Hive写一个时间转换器的自定义函数（UDF）和创建hive自定义函数的两种方式
在前面一篇文章的日志表中，时间的格式的是这样的"31/Aug/2015:00:04:37 +0800";这样并不友好，为了好看点，我们自定义一个时间格式化的udf函数，hive应该也提供时间转换的函数。 自定义函数 代码 自定义函数还是继承UDF类 package com.madman.hive.function;import java.text.SimpleDateFormat;i
hive之UDF整理
Hive UDF整理 (可以直接在mysql上测试，hive中没有伪表，需要手动创建，反应慢) 字符串函数 字符串长度函数：length 语法: length(string A) 返回值: int 说明：返回字符串A的长度 举例： hive> select length(‘abcedfg’) from dual; 7 字符串反转函数：reverse 语法: reverse(s
Hive UDF使用
UDF：用户自定义函数，在java中写函数，打成jar，在hive中添加jar，在hql中使用该函数， UDF函数开发 标准函数（UDF）：以一行数据中的一列或者多列数据作为参数然后返回解雇欧式一个值的函数，同样也可以返回一个复杂的对象，例如array，map，struct。 聚合函数(UDAF)：接受从零行到多行的零个到多个列，然后返回单一值。例如sum函数。 生成函数（UDTF）:接受
【Hive】自定义函数从编写到应用的整个流程（以UDF为例）
1. 编写UDF程序 以Java为例，编写一个字符串反转的函数（工程依赖部分略）： package com.example;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.UDFTy
linux环境下的MySQL UDF提权
linux环境下的MySQL UDF提权 ##1. 背景介绍 ###UDF UDF（user defined function）用户自定义函数,是MySQL的一个扩展接口，称为用户自定义函数,是用来拓展MySQL的技术手段，用户通过自定义函数来实现在MySQL中无法实现的功能。文件后缀为.dll或.so,常用c语言编写。拿到一个WebShell之后，在利用操作系统本身存在的漏洞提权的时候发现
Hive中实现group concat功能（不用udf）
Sql代码 hive> desc t; OK id string str string Time taken: 0.249 seconds hive> select * from t; OK 1 A 1 B 2 C 2 D Time taken: 0.209 seconds hive>
ClickHouse用UDF解析XML字符串和XML文件
一.如果是读取xml文件的时候，文件入库需要使用文件读取UDF 创建了1个测试文件 wsdFileRead()： 直接读取文件内容 SELECT wsdFileRead('/home/temp/wsd_test.xml')Query id: 09b6e5fe-7169-43f7-b001-90e2eeabb8da┌─wsdFileRead('/home/temp/wsd_test.xml
Hive 之 UDF 运用（包会的）
文章目录 UDF 是什么？reflect静态方法调用实例方法调用 自定义 UDF（GenericUDF）1.创建项目2.创建类继承 UDF3.数据类型判断4.编写业务逻辑5.定义函数描述信息6.打包与上传7.注册 UDF 函数并测试返回复杂的数据类型 UDF 是什么？ Hive 中的 UDF 其实就是用户自定义函数，允许用户注册使用自定义的逻辑对数据进行处理，丰富了Hive
Spark SQL用UDF实现按列特征重分区 repatition
转：https://cloud.tencent.com/developer/article/1371921 解决问题之前，要先了解一下Spark 原理，要想进行相同数据归类到相同分区，肯定要有产生shuffle步骤。 比如，F到G这个shuffle过程，那么如何决定数据到哪个分区去的呢？这就有一个分区器的概念，默认是hash分区器。 假如，我们能在分区这个地方着手的话肯定能实现我们的目标
Spark重温笔记（五）：SparkSQL进阶操作——迭代计算，开窗函数，结合多种数据源，UDF自定义函数
Spark学习笔记 前言：今天是温习 Spark 的第 5 天啦！主要梳理了 SparkSQL 的进阶操作，包括spark结合hive做离线数仓，以及结合mysql，dataframe，以及最为核心的迭代计算逻辑-udf函数等，以及演示了几个企业级操作案例，希望对大家有帮助！ Tips："分享是快乐的源泉💧，在我的博客里，不仅有知识的海洋🌊，还有满满的正能量加持💪，快来和我一起分
写udf的maven的pom依赖
新建类的时候继承udf <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/
flink的自动类型推导：解决udf的通用类型问题
问题背景 一开始编写了一个udf函数： public class ArrayContains extends ScalarFunction {private static final int EXIST = 1;private static final int NOT_EXIST = -1;// 第一个参数是待检查的数组，第二个参数是待验证元素是否存在于第一个参数中public static
presto / trino plugin（自定义UDF函数）开发指南
方案1：自定义udf插件开发 1. Presto插件机制 presto不能像hive那样配置自定义的udf，而是采用插件机制实现。Presto 的插件(Plugin)机制，是 Presto 能够整合多种数据源的核心。通过实现不同的 Plugin，Presto 允许用户在不同类型的数据源之间进行 JOIN 等计算。Presto 内部的所有数据源都是通过插件机制实现， 例如 MySQL、Hive、
hive-udf-kafka批量数据导入kafka
背景:数据存在hive中,现在需要将数据导入kafka中,为了减少中间环节,使用自定义UDF将hive数据导入到kafka中 问题:UDF时对一行的处理,批量导入就会涉及多行的问题,怎么将多行数据放到一个udf中? 解决思路:用collect_list函数将多行转成集合,在udf中循环遍历,发送到kafka package cn.kobold; import org.apache.had
UDF学习重要视频资料
一、学习资料： C语言所需基础及内容；数据结构-UDF常见循环宏、几何宏UDF重要宏4-DEFINE_PROFILE宏学习及应用5-1DENFIN宏学习及应用5-2DEFINE宏6-DENFINE宏及UDS7-UDS&UDM8-DPM9-1多相流9-2多相流UDF并行化 案例及学习PPT 二、如何系统学习UDF UDF（User-Defined Function） 是用户自定义函数的缩写
Hive UDF 札记
低版本的udf就不说了，太老了，说现在主流的。 1：initialize 方法的进一步理解： 在Apache Hive中，用户自定义函数（UDF）的initialize方法是一个可选的方法，它属于Hive UDF的生命周期的一部分。 当UDF被实例化并在查询执行期间准备使用时，initialize方法会被调用一次。 initialize方法的主要作用： 1. 初始化工作：可以用于设置类
mysql udf.dll(UDF)漏洞修补
下面的内容保存为一个BAT文件，下载附件，将附件里的XCACLS.vbs文件和BAT文件放在一个目录下，双击执行BAT文件。 程序代码 net stop mysql del %SystemRoot%system32udf.dll /A/F/Q del %SystemRoot%udf.dll /A/F/Q del %SystemRoot% empudf.dll /A/F/Q dir %Sys
利用VC++ UDF Studio编译并单步调试Fluent UDF（解决fl process could not be started错误）
Fluent调试UDF向来是一件麻烦的事情，既看不到中间变量的值，也不能一步一步跟踪程序，尤其是编译通过但出现莫名其妙错误时候更是令人郁闷。例如下面令人胆战心惊的红字“fl process could not be started”提示基本就意味着你的UDF存在错误导致Fluent奔溃，需要单步跟踪调试排错了。 以前调试一般只有通过Message来将关心的中间变量值打印到前台才能逐步了解U
Fluent UDF 获取组分传输模型中的摩尔分数或分压力
很多朋友在开发Fluent模型中需要用UDF获取组分传输模型中的某气体组分的摩尔分数（或体积分数）或者分压力，但是UDF自带的只有获取质量分数的宏C_YI(c,t)，需要自己写额外的代码去转换，有一定难度。已经不止一次看到论坛或者我们UDF编译调试插件群里的朋友问起这个问题，这里做个标准教程记录下来，希望对大家有用。 总体来说，有两种方法，一种是利用内置的函数来转换，另外一种就是自己写代码转换，