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Com+ 怎么通过防火墙
adong1980
2003-08-20 05:12:21
我用VB+SQL 用开了一个系统,是关于网络数据库的。
用一个ActiveX 做中间层,客户端通过CreateObject来创建对象,在冲击波来了之后 整个系统就不能用了。提示远程服务器不存在。
开始不知道什么原因,后来知道是中国电信温州分公司把135端口给封死了,就是135端口不能用了。惨死,我不知道怎么修改我的程序可以通过这个死端口
望各位大虾帮忙,多谢多谢多谢多谢
QQ 38054489
zhuxudong953@hotmail.com
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Com+ 怎么通过防火墙
我用VB+SQL 用开了一个系统,是关于网络数据库的。 用一个ActiveX 做中间层,客户端通过CreateObject来创建对象,在冲击波来了之后 整个系统就不能用了。提示远程服务器不存在。 开始不知道什么原因,后来知道是中国电信温州分公司把135端口给封死了,就是135端口不能用了。惨死,我不知道怎么修改我的程序可以通过这个死端口 望各位大虾帮忙,多谢多谢多谢多谢 QQ 38054489 zhuxudong953@hotmail.com
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红牛哥110
2003-11-14
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啊,全是高手呀,我正在學習中.... 呵呵~~
自由之眼
2003-10-15
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如果你是win2000 Server以上的系统,在微软的更新补丁中。
有将COM组件暴露成webservice的工具。
然后客户端要稍做修改。看你们的想法了。
online
2003-10-15
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webservice可以穿过防火墙。
zhoufs
2003-10-14
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改用SOAP来做,即用HTTP协议+XML,可以穿过防火墙。
zhangjinjun
2003-08-22
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所使用防火墙是会由于冲击波而封锁一些端口,可是并不会封锁所有。
其中的办法是:
1。动态设定一些自定义的端口
2。就是一个冒险的办法,在服务器上关闭防火墙,但记住在服务器上装微软的补丁
adong1980
2003-08-20
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老大中国电信呀,我们是不是应该起诉他????
wdwd05
2003-08-20
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那么这个端口不打开了吗?不会吧~
现在应该没有问题了吧~
用
COM+
做的远程控制系统演示程序.rar_DELPHI 远程控制_mail_演示 DELPHI_远程控制_
防火墙
此源码的主要目的是对
COM+
接口和实现过程的演示,并非真正的远程控制。但确实可以不经过
防火墙
访问网络!供对
COM+
感兴趣的朋友参考一下,如果大家有更好的
COM+
方面的源码,希望能共同讨论,共同提高! E-Mail: hzyong888@163.com
用
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做的远程控制系统
此源码的主要目的是对
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接口和实现过程的演示,并非真正的远程控制。但确实可以不经过
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基于Kettle+Clickhouse+Superset构建实时大数据
1、ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以掌握一个ETL工具的使用,必不可少。Kettle作为ETL工具是非常强大和方便的。Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。Kettle中文名称叫水壶,该项目的主程序员MATT希望把各种数据放到一个壶里,然后以一种指定的格式流出。Kettle这个ETL工具集,它允许你管理来自不同数据库的数据,通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么,而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚本文件,transformation和job,transformation完成针对数据的基础转换,job则完成整个工作流的控制。2、Clickhouse 是俄罗斯的“百度”Yandex公司在2016年开源的,一款针对大数据实时分析的高性能分布式数据库,与之对应的有hadoop生态hive,Vertica和百度出品的palo。这是战斗民族继nginx后,又开源的一款“核武器”。Hadoop 生态体系解决了大数据界的大部分问题,当然其也存在缺点。Hadoop 体系的最大短板在于数据处理时效性。基于 Hadoop 生态的数据处理场景大部分对时效要求不高,按照传统的做法一般是 T + 1 的数据时效。即 Trade + 1,数据产出在交易日 + 1 天。ClickHouse 的产生就是为了解决大数据量处理的时效性。独立于Hadoop生态圈。3、Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI(商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard,为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。 Superset 的前端主要用到了 React 和 NVD3/D3,而后端则基于 Python 的 Flask 框架和 Pandas、SQLAlchemy 等依赖库,主要提供了这几方面的功能:01、集成数据查询功能,支持多种数据库,包括 MySQL、PostgresSQL、Oracle、SQL Server、SQLite、SparkSQL 等,并深度支持 Druid。02、通过 NVD3/D3 预定义了多种可视化图表,满足大部分的数据展示功能。如果还有其他需求,也可以自开发更多的图表类型,或者嵌入其他的 JavaScript 图表库(如 HighCharts、ECharts)。03、提供细粒度安全模型,可以在功能层面和数据层面进行访问控制。支持多种鉴权方式(如数据库、OpenID、LDAP、OAuth、REMOTE_USER 等)。 基于Kettle+Clickhouse+Superset构建亿级大数据实时分析平台课程将联合这三大开源工具,实现一个强大的实时分析平台。该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,对电商数据的常见实战指标处理使用kettle等工具进行了详尽讲解,具体指标包括:流量分析、新增用户分析、活跃用户分析订单分析、团购分析。能承载海量数据的实时分析,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。项目代码也是具有很高的商业价值的,大家可以根据自己的业务进行修改,便可以使用。本课程包含的技术:开发工具为:IDEAKettleClickhouseSupersetBinlogCanalKafkaHbaseHadoopZookeeperFlinkSpringBootSpringCouldPythonAnconaMySQL等 课程亮点:1.与企业对接、真实工业界产品2.强大的ETL工具Kettle全流程讲解实现3.ClickHouse高性能列式存储数据库4.Superset现代化的企业级BI可视化5.数据库实时同步解决方案6.集成Flink实时数据转换解决方案7.主流微服务SpringBoot后端系统8.互联网大数据企业热门技术栈9.支持海量数据的实时分析10.支持全端实时数据分析11.全程代码实操,提供全部代码和资料12.提供答疑和提供企业技术方案咨询
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JAVA版实现(Netfilter+Netlink+Multi-Thre) in 2009
当时自己搜集的资料 博文链接:https://c-j.iteye.com/blog/364552
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