健康资讯 企业网站建设网站中间件的安全配置
网站中间件的安全配置。限制用户访问目录范围：php.ini中通过限制设置，比如open＿basedir等等来限制目录用户能够访问特定目录文件的目标以及范围等，另外，apache中间件也有相关配置可进行限制。
设置用户的访问权限：在中间件中我们针对不同的用户，可以限制当前中间件的用户访问权限，例如在Web服务器中设置独立的用户，限制其仅可以访问特定目录和使用中间件的权限，从而也就能够有效地避免恶意用户越权访问其他目录文件。
本文简要介绍了何为文件包含漏洞、文件包含漏洞分类及防护。面对文件包含漏洞，并不是无计可施，需要多注意维护Web应用的安全，发现异常及时采取措施。没有绝对的安全，只有不断加强安全防护。
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1、Apache OpenMeetings 6.1.0 发布，开源线上会议系统
Apache OpenMeetings 6.1.0 现已发布。Apache Openmeetings 提供视频会议、即时通讯、白板、协作文档编辑等组件软件工具，使用 Kurento Media Server 的 API 功能来实现远程传输和流传输。
2、Apache HBase 1.7.1 发布，分布式存储系统
Apache HBase 1.7.1 已经发布。HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用 HBase 技术可在廉价 PC Server 上搭建起大规模结构化存储集群。
3、Grafana 8.1.0-beta1 发布，系统指标监控与分析平台
Grafana 8.1.0-beta1 现已发布。Grafana 是一个功能丰富的指标标准仪表板和图形编辑器，用于分析和监控 Graphite、Elasticsearch、OpenTSDB、Prometheus 和 InfluxDB。
4、WinSCP 5.19.2 发布，Windows 图形化 SFTP 客户端
WinSCP 是一个 Windows 环境下使用的 SSH 的开源图形化 SFTP 客户端，同时支持 SCP 协议，它的主要功能是在本地与远程计算机间安全地复制文件，并且可以直接编辑文件。
5、Spring Boot 2.6.0-M1 已发布
Spring Boot 项目旨在简化创建产品级的 Spring 应用和服务。你可通过它来选择不同的 Spring 平台。可创建独立的 Java 应用和 Web 应用，同时提供了命令行工具来允许 'spring scripts'.
6、Masterlab-docker 1.4.1 发布，基于 Docker 方式部署 Masterlab
MasterLab是一款简单高效、基于敏捷开发的项目管理工具，以事项驱动和敏捷开发最佳实践作为设计思想，同时参考了Jira和Gitlab优秀特性发展而来，适用于互联网团队进行高效协作和敏捷开发，交付极致卓越的产品。
7、Eurynome Cloud v2.5.3.40 发布，企业级技术中台微服务架构
Eurynome Cloud是前后端分离、分布式的企业级微服务系统架构和微服务能力开发平台。基于Spring Boot 2.5.1、Spring Cloud 2020.0.3、Spring Cloud Alibaba 2021.1、Nacos 2.0.1等最新版本开发，遵循SpringBoot编程思想，高度模块化和可配置化；同时支持分布式架构和单体式架构且可无缝切换。具备完备的RBAC功能，统一服务网关，统一认证权限方案，服务熔断、限流、降级、灰度发布、分布式多级缓存，分布式对象存储，分布式事务管理，分布式定时任务，分布式工作流，服务调用链监控，服务吞吐量监控，服务运行状态监控，应用拓扑结构分析，统一配置中心，日志聚合分析中心，动态网关路由，第三方社交登录，手机验证码登录，统一错误处理，自定义错误码体系，动态文档聚合，权限动态分析汇总，配置文件、数据模型自动初始化等功能。集成小程序、内容审核、证照识别、消息推送、社交登录、多通道短信等丰富的第三方技术支持。代码简洁，架构清晰，非常适合学习和企业作为基础框架使用，助力企业数字化转型。
#好书推荐##好书奇遇季#《Python大数据处理库PySpark实战》京东当当天猫都有发售。
Apache Spark为Python开发人员提供的编程API接口，以便开发人员用Python语言对大数据进行分布式处理，可降低大数据处理的门槛。
PySpark优势有哪些？首先PySpark是基于Python语言的，简单易学。其次，PySpark可以非常方便地对大数据进行处理，其中可用SQL方便地从Hadoop、Hive及其他文件系统中读取数据并进行统计分析。最后，PySpark编写的大数据处理程序，容易维护，且部署方便。
PySpark可以从多种数据源中读取数据，并可以对数据进行统计分析和处理，其中包括批处理、流处理、图计算和机器学习模型构建等。它还可以将数据处理的结果持久化到多种文件系统中，为大数据UI展现提供数据支持。PySpark比Java/Scala更容易学习，借助IDE开发工具，可以非常方便地进行代码编写和调试。
如果你对大数据处理有一定兴趣，了解基本的编程知识，立志构建大数据处理的相关应用，那么本书将适合你。本书作为PySpark的入门教材，由浅入深地对PySpark大数据处理方法进行介绍，特别对常用的操作、ETL处理和机器学习进行详细的说明，最后结合实战项目将各个知识点有机整合，做到理论联系实际。
本书分为7章，第1章介绍大数据的基本概念、常用的大数据分析工具；第2章介绍Spark作为大数据处理的特点和算法；第3章介绍Spark实战环境的搭建，涉及Windows和Linux操作系统；第4章介绍如何灵活应用PySpark对数据进行操作；第5章介绍PySpark ETL处理，涉及PySpark读取数据、对数据进行统计分析等数据处理相关内容；第6章介绍PySpark如何利用MLlib库进行分布式机器学习（Titanic幸存者预测）；第7章介绍一个PySpark和Kafka结合的实时项目。
