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dockertdengine容器
TDengine是涛思数据旗下一款产品开源、云原生的时序数据库(TimeSeriesDatabase),已在2018年8月推出正式商业化版本。TDengine不依赖任何开源或第三方软件,拥有完全自主知识产权,具有高性能、高可靠、可伸缩、零管理、简单易学等技术特点。[1]提供缓存、数据订阅、流式计算等功能,最大程度减少研发和运维的复杂度。TDengine官方文档一.TDengin安装1.拉取TDen
- 2天的Flink Forward Asia 有什么值得关注的点
本文于12.8首发于公众号“狗哥琐话”。系是B站视频的文字稿。有兴趣的同学可以看B站的视频,搜索“抽象狗哥”。11月29号和30号,FlinkForwardAsia在上海举行。这篇文章给大家搞个省流版,聊聊有什么值得关注的点。Flink近2年的一个大动作就是把Flink的场景从流式计算到流式湖仓,主要是依托于ApachePaimon来建设的。流式湖仓和实时数仓是两回事啊。新鲜度上有很大的差别,前者
- Flink提交任务命令执行错误NoSuchMethodError
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#Flink常见故障#大数据#生产环境真实案例#Flink#流式计算#流批一体#整理#经验总结说明:此篇总结Flink常见故障案例处理方案结合自身经历总结不易+关注+收藏欢迎留言更多Flink案例汇总方案解决方案:Flink业务常见故障多案例解决方案Flink提交任务命令执行错误NoSuchMethodError问题使用flinkrun命令提交任务时报错,报错如下:java.lang.NoSuch
- 使用Flink进行流式图处理
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
使用Flink进行流式图处理1.背景介绍1.1大数据时代的到来随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展,数据呈现出爆炸式增长。根据IDC的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB。传统的批处理系统已经无法满足对实时数据处理的需求。因此,流式计算应运而生,成为大数据处理的重要组成部分。1.2流式计算的概念流式计算是一种新兴的数据处理范式,它能够持续不断地处理来自各种数据源的数据流。与传统的批处
- Flink流式计算入门
@Rocky
Flinkflink大数据
什么是流式计算流式计算是一种实时处理和分析大规模数据流的计算方法,其核心思想是将数据视为连续流动的序列,而不是静态存储的数据。与传统的批处理计算不同,流式计算能够在数据生成的同时进行处理,提供及时的结果。核心概念数据流:流式计算中的基本单位,表示一系列动态生成的数据。数据流可以来自传感器、网络请求、用户行为等多种来源。计算流:在数据流上进行的各种计算操作,如过滤、聚合和转换等。这些操作实时进行,并
- 【使用Apache Flink 实现滑动窗口流式计算】
我明天再来学Web渗透
后端技术总结apacheflinklinq开发语言
什么是Flink?ApacheFlink是一个用于分布式流式处理和批处理的开源实时计算引擎。它具备低延迟、高吞吐量和exactly-once语义的特点,适用于各种实时数据处理场景。Flink的核心概念作业(Job):Flink程序的执行单元。数据流(DataStream):表示连续的数据流,可以进行转换和计算。窗口(Window):用于对无限数据流进行有界的数据切片处理。状态(State):用于保
- 第三章:实时流数据处理与分析
深度学习客
大数据技术进阶linqc#数据分析
目录3.1流处理框架深入解析与实战Flink与KafkaStreams的性能对比:事件驱动架构的代码实现1.ApacheFlink:流处理的“性能怪兽”2.KafkaStreams:轻量级、低延迟的流式处理框架实时异常检测与报警系统:结合FlinkCEP(ComplexEventProcessing)进行实现3.2低延迟流处理优化数据流式计算中的状态管理与容错机制:FlinkCheckpointi
- Apache Flink 替换 Spark Stream的架构与实践( bilibili 案例解读)_streamsparkflink加载udf
2501_90243308
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3.基于ApacheFlink的流式计算平台为解决上述问题,bilibili希望根据以下三点要求构建基于ApacheFlink的流式计算平台。第一点,需要提供SQL化编程。bilibili对SQL进行了扩展,称为BSQL。BSQL扩展了Flink底层SQL的上层,即SQL语法层。**第二点,**DAG拖拽编程,一方面用户可以通过画板来构建自己的Pipeline,另一方面用户也可以使用原生Jar方式
- Flink(十):DataStream API (七) 状态
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1.状态的定义在ApacheFlink中,状态(State)是指在数据流处理过程中需要持久化和追踪的中间数据,它允许Flink在处理事件时保持上下文信息,从而支持复杂的流式计算任务,如聚合、窗口计算、联接等。状态是Flink处理有状态操作(如窗口、时间戳操作、聚合等)的核心组成部分。2.状态的类型Flink提供了强大的状态管理机制,允许应用程序在分布式环境中处理状态,保证高可用性和容错性。Flin
- Flink(1.13) 的window机制(一)
万事万物
窗口概述在流处理应用中,数据是连续不断的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算。流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎,而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数
- 从零到一建设数据中台 - 关键技术汇总
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一、数据中台关键技术汇总语言框架:Java、Maven、SpringBoot数据分布式采集:Flume、Sqoop、kettle数据分布式存储:HadoopHDFS离线批处理计算:MapReduce、Spark、Flink实时流式计算:Storm/SparkStreaming、Flink批处理消息队列:Kafka查询分析:Hbase、Hive、ClickHouse、Presto搜索引擎:Elast
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连载中...Golang框架实战-KisFlow流式计算框架(1)-概述Golang框架实战-KisFlow流式计算框架(2)-项目构建/基础模块-(上)Golang框架实战-KisFlow流式计算框架(3)-项目构建/基础模块-(下)首先我们要先定义KisFlow的核心结构体,KisFlow结构体,通过上述的设计理念,我们得知,KisFlow表示整个一条数据计算流的结构。其中每次数据在一个Flo
- Golang框架实战-KisFlow流式计算框架(2)-项目构建/基础模块-(上)
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2.V0.1-项目构建及基础模块定义首先我们创建我们的项目,项目的主文件目录就叫KisFlow,且在Github上创建对应的仓库:https://github.com/aceld/kis-flow然后将项目代码clone到本地。2.0项目构建(这里如果你是按照本教程开发,需要在自己的仓库重新创建一个新项目,并且clone到本地开发)2.0.1创建项目目录接下来,我们先将项目中的必要的文件目录创建好
- 2024.2.19 阿里云Flink
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一、Flink基本介绍Spark底层是微批处理,Flink底层则是实时流计算流式计算特点:数据是源源不断产生,两大问题,乱序和延迟Stateful:有状态Flink的三个部分Source:Transactions,logs,iot,clicksTransformation:事件驱动,ETL,批处理Sink:输出HDFS,KafkaFlink的特性支持高吞吐,低延迟,高性能的流处理支持带有事件时间的
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版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。大数据系列文章目录官方网址:https://flink.apache.org/学习资料:https://flink-learning.org.cn/目录数据的时效性流式计算和批量计算流式计算流程和特性分布式计算引擎什么是FlinkFlink中的批和流性能比较Flink流处理特性发展历史Flink在阿里的
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MapReduce定义mapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发基于hadoop的数据分析应用的核心框架。mapreduce的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并运行在一个hadoop集群上。MapReduce的优缺点优点:易于编程良好的扩展性高容错性适合tb/pb级以上海量数据的离线处理缺点:不擅长实时计算不擅长流式计算不擅长DAG
- 实时计算框架 Flink 在教育行业的应用实践
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如今,越来越多的业务场景要求OLTP系统能及时得到业务数据计算、分析后的结果,这就需要实时的流式计算如Flink等来保障。例如,在TB级别数据量的数据库中,通过SQL语句或相关API直接对原始数据进行大规模关联、聚合操作,是无法做到在极短的时间内通过接口反馈到前端进行展示的。若想实现大规模数据的“即席查询”,就须用实时计算框架构建实时数仓来实现。本文通过一个教育行业的应用案例,剖析业务系统对实时计
- 【大数据面试】Flink 04:状态编程与容错机制、Table API、SQL、Flink CEP
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六、状态编程与容错机制1、状态介绍(1)分类流式计算分为无状态和有状态无状态流针对每个独立事件输出结果,有状态流需要维护一个状态,并基于多个事件输出结果(当前事件+当前状态值)(2)有状态计算举例窗口复杂事件处理:一分钟出现两次流与other的关联操作2、有状态的算子数据源source,数据存储sink都是有状态的状态与算子相关联,有两种类型的状态:算子状态和键控状态(1)算子状态(operato
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概述:基于内存计算三大分布式计算系统:Hadoop、Spark、Storm特点:采用有向无环图DAG作业调度运行速度快循环数据流容易使用:可以通过SparkShell交互式编程用途:SQL查询、流式计算、机器学习、图算法组件部署:Hadoop的yarn框架调度、单独部署等等Spark主要语言:Scala(scalable可扩展):多范式编程语言(面向对象、函数式编程)兼容Java可以运行在JVM,
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文章目录八、Flink项目实战1、需求背景2、数据流程设计3、应用实现4、实现效果分析Flink流式计算实战专题五==楼兰八、Flink项目实战这一个章节,我们来找一个常见的流式计算场景,将Flink真正用起来。1、需求背景现在网络直播平台非常火爆,在斗鱼这样的网络直播间,经常可以看到这样的总榜排名,体现了主播的活跃度。我们就以这个贡献日榜为例,来设计一个Flink的计算程序。大家可以思考下这样的
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在流式计算对比基线无数据告警场景中,利用基线数据对比来源数据,如果发现该时间窗口内的数据不在基线数据中则产生告警,因此基线数据和来源数据需要进行对比计算,基线数据去掉来源数据中已有的数据,余下的数据作为产生的告警数据。在数据量较小时直接进行集合运算取差集即可,但是但基线数据和来源数据量达百万甚至千万时则计算缓慢,出现延时,因此需要找到其它方式方法。基线数据的定义:基线数据是一组带时分的时序数据,时
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11.线程池(重点)线程池:三大方法、7大参数、4种拒绝策略池化技术程序的运行,本质:占用系统的资源!优化资源的使用!=>池化技术线程池、连接池、内存池、对象池///.....创建、销毁。十分浪费资源池化技术:事先准备好一些资源,有人要用,就来我这里拿,用完之后还给我线程池的好处:降低资源的消耗提高响应速度方便管理线程复用、可以控制最大并发数、管理线程(1)线程池:三大方法//创建一个固定大小的线
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12.四大函数式接口新时代的程序员:lambda表达式、链式编程、函数式接口、Stream流式计算函数式接口:只有一个方法的接口,可以有一些默认的方法如:Runnable接口函数1)Function函数型接口publicclassFunctionDemo{publicstaticvoidmain(String[]args){Functionfunction=(str)->{returnstr;};
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接上文:Flink实战二_DataStreamAPI接下来本文分析Flink的时间语义。时间语义是Flink中非常精妙的一部分设计,也可以说是Flink最为重要的一个设计。可以说如果不能很好的理解Flink的时间语义,那就无法保证流式计算的数据处理是正确的。因此,有必要单独提出一个章节来分析时间语义。之前已经介绍过,对于流式数据处理,顺序是非常重要的。而顺序是通过时间来表示的。尤其对于开窗计算,时
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- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
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javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
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分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
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0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
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在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
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- Django model字段类型清单
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Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
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SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
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(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
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解决方法:
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
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yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
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割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
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在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
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Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
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方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
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今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
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二维数组数组一维数组
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二、好处
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- Decode Ways
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
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在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
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新建事务
required
required_new - 挂起当前
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