而造成SQL注入的原因是因为程序没有有效过滤用户的输入，使攻击者成功的向服务器提交恶意的SQL查询代码，程序在接收后错误的将攻击者的输入作为查询语句的一部分执行，导致原始的查询逻辑被改变，额外的执行了攻击者精心构造的恶意代码。
简介：https://www.owasp.org/index.php/SQL_Injection SQL注入攻击（SQL Injection），简称注入攻击，是Web开发中最常见的一种安全漏洞。可以用它来从数据库获取敏感信息，或者利用数据库的特性执行添加用户，导出文件等一系列恶意操作，甚至有可能获取数据库乃至系统用户最高权限。而造成SQL注入的原因是因为程序没有有效过滤用户的输入，使攻击...
SQL
注入
漏洞的分析及解决1，
SQL
注入
漏洞的演示2，
SQL
注入
漏洞产生的原因3，
SQL
注入
漏洞的解决方案（
Java
）
1，
SQL
注入
漏洞的演示
2，
SQL
注入
漏洞产生的原因
3，
SQL
注入
漏洞的解决方案（
Java
）
一，
SQL
注入
漏洞演示
1)，数据库中用户和密码
2)，验证登陆和
sql
拼接
模拟登陆验证页面 内联代码片。
package jdbcTest.jdbc.demo4;
import
java
.
sql
.Connection;
import
java
.
sql
.ResultSet;
一、MyBaties中#{}和${}的区别
'#'相当于对数据 加上 双引号，$相当于直接显示数据。
我们经常使用的是#{},一般解说是因为这种方式可以防止
SQL
注入
，简单的说#{}这种方式
SQL
语句是经过预编译的，它是把#{}中间的参数转义成字符串，举例：
select * from table_A where name = #{name}
预编译后,会动态解析成一个参数标记符?：
select * from table_A where name = ?
而使用${}在动态解析时候，会传入参数字符串
Sql
注入
是通过拼接
sql
查询语句，使
Sql
查询的时候发生歧义，导致攻击者可以查询数据库的全部信息 攻击对象是数据库。存在威胁：
SQL
注入
漏洞对于数据
安全
的影响：
sql
注入
防范
解决
SQL
注入
问题的关键是对所有可能来自用户输入的数据进行严格的检查、对数据库配置使用最小权限原则。通常修复使用的方案有：代码层面：
没有进行PDO预处理的
SQL
，在输入
SQL
语句进行执行的时候，
web
服务器自己拼凑
SQL
的时候有可能会把危险的
SQL
语句拼凑进去。但如果进行了PDO预处理的
SQL
，会让MY
SQL
自己
一.
sql
注入
基础
public User getUserById(String id) throws
SQL
Exception {
Connection connection = JDBCTOOLS.getConnection();
String
sql
= "select id,username from user where id=" + id;
Statement statement = connection.createStatement();
ResultSet resu
1.编写 XssHttpServletRequestWrapperimport
java
x.servlet.http.HttpServletRequest;
import
java
x.servlet.http.HttpServletRequestWrapper;
public class XssHttpServletRequestWrapper extends HttpServletReque...
### 回答1：
Spark
SQL
中的DataFrame和Dataset是两种非常重要的数据结构，它们都是基于RDD的分布式数据集，但是它们提供了更高级别的API，可以更方便地进行数据处理和分析。
DataFrame是一种类似于关系型数据库中表的数据结构，它由一组有命名的列组成，每个列都有一个数据类型。DataFrame可以通过
SQL
语句或者DataFrame API进行查询和操作，支持类似于
SQL
的聚合、过滤、排序等操作，同时也支持复杂的数据类型和嵌套结构。
Dataset是Spark 1.6版本引入的新概念，它是一个类型
安全
的分布式数据集，可以通过编译时检查来避免类型错误。Dataset可以看作是DataFrame的扩展，它支持更多的操作和更高级别的API，同时也提供了更好的性能和可维护性。
总的来说，DataFrame和Dataset都是Spark
SQL
中非常重要的数据结构，它们提供了更高级别的API和更好的性能，可以帮助我们更方便地进行数据处理和分析。
### 回答2：
DataFrame和DataSet是Spark
SQL
中处理数据的两种最常用的API。在这两个API中，数据使用的是表格形式，而且API的使用非常类似。然而，在很多情况下，DataFrame和DataSet还是有些不同的。
DataFrame是Spark
SQL
中的一个关系数据，可以从各种数据源中读取数据，例如：结构化数据文件、Hive中的表、外部关系数据库中的表、Avro文件等等。DataFrame是基于分布式数据集的一组数据结构，每个数据集都分为行和列，并且有一个命名的列。DataFrame在 Spark
SQL
中作为一种概念，表示分布式的数据集，就像一个表格一样，它具有由向量组成的列，每一列都有一个名称和数据类型。
DataSet在Spark 1.6中引入并在Spark 2.0中得到加强。DataSet是强类型API，它提供了类似于RDD的泛型编程接口，同时也继承了DataFrame的一些理念。与DataFrame不同的是，DataSet具有额外的类型
安全
和更好的性能。其中，DataSet是有类型的，也就是说，在DataSet中存储的数据必须要指定一个类，使用该类的实例来表示数据。
在使用的过程中，DataFrame和DataSet的区别表现在：
1. 类型：DataFrame是一组分布式数据集合，是无类型的 (untyped)，因为它们只是在特定的列名和数据类型上进行了验证。而DataSet是强类型的 (typed)，因为DataSet可以在编译时对数据的类型进行验证。
2. 优化：DataFrame提供了基于第一代Tungsten的基于列的计算引擎来优化计算，以支持高性能计算。而DataSet提供了基于第二代Tungsten的代码生成器，产生了比DataFrame更优化的代码。
3. 开发复杂度：代码开发的复杂度上，DataSet需要在类型定义中显式声明模式 (schemas)，这会增加一些重复的代码，而DataFrame不需要这样做。
在实际使用过程中，一般情况下，若处理数据时进行数值处理、聚合操作或者切片取部分数据，可以使用 DataFrame。而当数据需要更多的定制操作、需要常规编程的工作时，就要使用 DataSet。
因此，对于数据的处理操作而言，DataFrame和DataSet都是非常重要的API，我们可以根据具体的业务需求来选择使用哪一种API。在使用这两个API时我们要根据自己的需求选择哪一种更适合自己的场景。
### 回答3：
Spark是当前最流行的大数据处理框架之一，它有着强大的处理能力和高效的分布式计算能力。在 Spark 中，DataFrame 和 DataSet 是两种常用的数据结构，它们提供了很多操作特性，使 Spark
SQL
变得更加方便、快捷和高效。
DataFrame 是一种有结构的分布式数据集合，它是以列为中心的数据结构，具有传统上的行和列的属性。DataFrame 是使用 Spark
SQL
系统中非常重要的概念，主要用于处理结构化数据。DataFrame 支持多种数据源：csv 文件、JSON、Hive、ORC、Parquet、Apache Hive 和 JDBC 数据库等。另外，DataFrame 比 RDD 操作更加高效，在实现上采用了更高级的方法，例如使用 Catalyst 引擎进行优化和查询计划处理，同时还支持
SQL
操作。
DataSet 是 Spark 2.0 版本新增的数据结构，它是一个类型化的分布式数据集合，与 RDD 不同，它需要在编译期间就确定类型。DataSet 数据集合支持 Scala 和
Java
两种语言，并兼容 Spark 原有的操作特性，例如分布式处理、错误容错、高效计算等操作。DataSet 在类型
安全
和语言特性的支持上比 DataFrame 更加强大，因此可以避免在运行时出现类型匹配错误的问题。
与 DataFrame 相比，DataSet 具有更强的类型
安全
性和启发式优化特性，因此在某些情况下会比 DataFrame 更加高效和快速。但是，DataSet 操作有时会变得比较复杂，并且需要程序员具备额外的类型知识。因此，根据实际需求来选择适当的数据集合是非常重要的。
总的来说，DataFrame 和 DataSet 都是很重要的 Spark
SQL
数据结构，在 Spark 编程中都有着不可替代的作用。使用 DataFrame 和 DataSet 可以帮助我们更加快速、方便地处理分布式数据，提高我们的开发效率和代码质量。建议根据项目的需要来选择使用哪种数据集合，在具体操作中尽量避免数据类型转换和类型匹配错误等问题。
