第五十天-ceontOS6.8上安装vsftpd
itomcoil 2025-05-14 14:04 21 浏览
学习笔记:
1.FTP协议有两种工作方式:PORT方式和PASV方式,中文意思为主动式和被动式。
一、PORT(主动)方式的连接过程是:客户端向服务器的FTP端口(默认是21)发送连接请求,服务器接受连接,建立一条命令链路。
当需要传送数据时,客户端在命令链路上用 PORT命令告诉服务器:“我打开了****端口,你过来连接我”。于是服务器从20端口向客户端的****端口发送连接请求,建立一条数据链路来传送数据。
二、PASV(被动)方式的连接过程是:客户端向服务器的FTP端口(默认是21)发送连接请求,服务器接受连接,建立一条命令链路。
当需要传送数据时,服务器在命令链路上用 PASV命令告诉客户端:“我打开了****端口,你过来连接我”。于是客户端向服务器的****端口发送连接请求,建立一条数据链路来传送数据。
从上面可以看出,两种方式的命令链路连接方法是一样的,而数据链路的建立方法就完全不同。
2.使用yum -y install vsftpd安装时报错`
filesystem-3.2-25.el7.x86_64.rpm 的公钥没有安装`,使用yum -y install vsftpd --nogpgcheck跳过公钥检查
3.修改配置的时候报错`/bin/sh : no such file or directory`,十分天真的以为这个问题不严重,可以先放一放,先把其他配置做好,重启一下就好了,结果系统直接无法启动了。为了找出启动过程中卡在哪里了,重启虚拟机,开机时按下任意键进入GUN界面,按e进入
把rhgb quiet删掉,回车,按b重新引导系统,启动过程中报错,缺失文件
init: Failed to spawn readahead-collector main process: unable to execute: No such file or directory
init: Failed to spawn rcS pre-start process: unable to execute: No such file or directory
init: Failed to spawn readahead main process: unable to execute: No such file or directory
init: Failed to spawn readahead-collector post-stop process: unable to execute: No such file or directory
init: Failed to spawn rcS post-stop process: unable to execute: No such file or directory
init: Failed to spawn readahead-disable-services main process: unable to execute: No such file or directory
关闭虚拟机,挂载光盘进入救援模式
shell 进入命令行模式
进入chroot /mnt/sysimage/时报错`chroot : cannot execute /bin/sh : not a directory`,搜索了大量的资料各种尝试之后发现是/mnt/sysimage/ 目录下缺少bin sbin 目录,复制一个sbin文件挂载U盘拷贝过来就可以了,但是去哪里拷贝这个文件呢,又在网上各种搜索之后,发现可以将光盘上的文件复制过去
再运行chroot /mnt/sysimage/成功,可以进入根目录了,重启虚拟机,正常开机
参考链接:
https://blog.csdn.net/weixin_41843733/article/details/107468767
4.配置vsftpd的时候,使用yum安装完vsftpd后,无论如何修改/etc/vsftpd/vsftpd.conf配置文件,运行sudo service vsftpd restart之后都报错`vsftpd: 未被识别的服务`,防火墙配置没有问题,端口也没有被占用,selinux状态也是disabled,在etc/init.d里压根就没有vsftpd,关键是网上查资料,大部分又都比较顺利就能启动vsftpd,基本上尝试过上面几个配置之后都解决了,真是百思不得其解,已经准备放弃了,打算重装系统。吃完晚饭,在手机上搜索阿里云的yum源的时候,突然想起之前配置源的时候,centOS6的源已经过期了,就用了一个替代的源,可能不是那么靠谱,重新搜索阿里云源配置,很快就发现可以使用阿里云centos-vault源,替换原来的CentOS-Base.repo文件,重新使用yum安装vsftpd,重新配置一遍,就可以正常使用了。在浏览器测试也可以正常进入ftp。
参考链接:
https://blog.csdn.net/sinat_28371057/article/details/112393145
5.在配置/etc/vsftpd/vsftpd.conf的时候有一个需要注意的点,这里的local user要设置成NO,这是为了防止通过ftp进入上级目录
默认配置里,可以通过ftp直接访问上一级的目录,非常危险
配置成NO之后,相当于ftp的初始目录就成了根目录了,无法通过cd ..到达上一级
相关推荐
- 最强聚类模型,层次聚类 !!_层次聚类的优缺点
-
哈喽,我是小白~咱们今天聊聊层次聚类,这种聚类方法在后面的使用,也是非常频繁的~首先,聚类很好理解,聚类(Clustering)就是把一堆“东西”自动分组。这些“东西”可以是人、...
- python决策树用于分类和回归问题实际应用案例
-
决策树(DecisionTrees)通过树状结构进行决策,在每个节点上根据特征进行分支。用于分类和回归问题。实际应用案例:预测一个顾客是否会流失。决策树是一种基于树状结构的机器学习算法,用于解决分类...
- Python教程(四十五):推荐系统-个性化推荐算法
-
今日目标o理解推荐系统的基本概念和类型o掌握协同过滤算法(用户和物品)o学会基于内容的推荐方法o了解矩阵分解和深度学习推荐o掌握推荐系统评估和优化技术推荐系统概述推荐系统是信息过滤系统,用于...
- 简单学Python——NumPy库7——排序和去重
-
NumPy数组排序主要用sort方法,sort方法只能将数值按升充排列(可以用[::-1]的切片方式实现降序排序),并且不改变原数组。例如:importnumpyasnpa=np.array(...
- PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完
-
PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完整教程一、什么是微调(Finetuning)?微调(Finetuning)是指在已经预训练好的模型基础上,使用自己的数据对模型进行进一步训练...
- C4.5算法解释_简述c4.5算法的基本思想
-
C4.5算法是ID3算法的改进版,它在特征选择上采用了信息增益比来解决ID3算法对取值较多的特征有偏好的问题。C4.5算法也是一种用于决策树构建的算法,它同样基于信息熵的概念。C4.5算法的步骤如下:...
- Python中的数据聚类及可视化分析实践
-
探索如何通过聚类分析揭露糖尿病预测数据集的特征!我们将运用Python的强力工具,深入挖掘数据,以直观的可视化揭示不同特征间的关系。一同探索聚类分析在糖尿病预测中的实践!所有这些可视化都可以通过数据操...
- 用Python来统计大乐透号码的概率分布
-
用Python来统计大乐透号码的概率分布,可以按照以下步骤进行:导入所需的库:使用Python中的numpy库生成数字序列,使用matplotlib库生成概率分布图。读取大乐透历史数据:从网络上找到大...
- python:支持向量机监督学习算法用于二分类和多分类问题示例
-
监督学习-支持向量机(SVM)支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种常用的监督学习算法,用于解决分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的...
- 25个例子学会Pandas Groupby 操作
-
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集,那么可以...
- 数据挖掘流程_数据挖掘流程主要有哪些步骤
-
数据挖掘流程1.了解需求,确认目标说一下几点思考方法:做什么?目的是什么?目标是什么?为什么要做?有什么价值和意义?如何去做?完整解决方案是什么?2.获取数据pandas读取数据pd.read.c...
- 使用Python寻找图像最常见的颜色_python 以图找图
-
如果我们知道图像或对象最常见的是哪种颜色,那么可以解决图像处理中的几个用例,例如在农业领域,我们可能需要确定水果的成熟度。我们可以简单地检查一下水果的颜色是否在预定的范围内,看看它是成熟的,腐烂的,还...
- 财务预算分析全网最佳实践:从每月分析到每天分析
-
原文链接如下:「链接」掌握本文的方法,你就掌握了企业预算精细化分析的能力,全网首发。数据模拟稍微有点问题,不要在意数据细节,先看下最终效果。在编制财务预算或业务预算的过程中,通常预算的所有数据都是按月...
- 常用数据工具去重方法_数据去重公式
-
在数据处理中,去除重复数据是确保数据质量和分析准确性的关键步骤。特别是在处理多列数据时,保留唯一值组合能够有效清理数据集,避免冗余信息对分析结果的干扰。不同的工具和编程语言提供了多种方法来实现多列去重...
- Python教程(四十):PyTorch深度学习-动态计算图
-
今日目标o理解PyTorch的基本概念和动态计算图o掌握PyTorch张量操作和自动求导o学会构建神经网络模型o了解PyTorch的高级特性o掌握模型训练和部署PyTorch概述PyTorc...
- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- ps图案在哪里 (33)
- super().__init__ (33)
- python 获取日期 (34)
- 0xa (36)
- super().__init__()详解 (33)
- python安装包在哪里找 (33)
- linux查看python版本信息 (35)
- python怎么改成中文 (35)
- php文件怎么在浏览器运行 (33)
- eval在python中的意思 (33)
- python安装opencv库 (35)
- python div (34)
- sticky css (33)
- python中random.randint()函数 (34)
- python去掉字符串中的指定字符 (33)
- python入门经典100题 (34)
- anaconda安装路径 (34)
- yield和return的区别 (33)
- 1到10的阶乘之和是多少 (35)
- python安装sklearn库 (33)
- dom和bom区别 (33)
- js 替换指定位置的字符 (33)
- python判断元素是否存在 (33)
- sorted key (33)
- shutil.copy() (33)