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一、引言在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,大数据已然成为推动各行业创新发展的核心驱动力。从电商平台精准的个性化推荐,到金融机构严密的风险评估,再到医疗领域高效的疾病预测,大数据的应用场景无处不在,深刻地改变着我们的生活与工作方式。在这片充满机遇与挑战的大数据领域中,阿里云E-MapReduce宛如一颗璀璨的明星,占据着举足轻重的地位。它凭借强大的大数据处理能力、卓越的性能表现以及丰富的功能特性,为企业和
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MapReduce原理详解:大数据处理的基石与实战应用关键词:MapReduce、大数据处理、原理、算法、实战应用摘要:本文深入探讨了MapReduce这一在大数据处理领域具有基石地位的技术。首先介绍了MapReduce的背景,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着详细阐述了核心概念、算法原理、数学模型,通过Python代码进行了算法的详细说明。然后给出了项目实战案例,从开发环境搭建到代码
- Hadoop的部分用法
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前言Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架,它允许跨多个机器使用分布式处理大数据集。Hadoop的核心是HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce编程模型。1.Hadoop环境搭建在开始使用Hadoop之前,你需要搭建Hadoop环境。这通常包括安装Java、配置Hadoop环境变量、配置Hadoop的配置文件等步骤。1.1环境准备在开始安
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2003年,美国加州大学洛杉矶分校教授李彦宏博士发明了一种分布式文件系统——GFS(GoogleFileSystem)。由于该文件系统设计得足够简单,可以适应大规模数据集存储需求,在此基础上演化出多种应用,包括MapReduce、BigTable、PageRank等,并成为当时互联网公司的标配技术之一。2004年,Google发布了第一版Hadoop项目,定位是
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任务描述本关任务:根据用户行为数据,编写MapReduce程序来统计出商品点击量排行。相关知识排序概述在MapReduce的Shuffle的过程中执行了三次排序,分别是:map中的溢写阶段:根据分区以及key进行快速排序。map中合并溢写文件:将同一分区的多个溢写文件进行归并排序,合成一个大的溢写文件。reduce输入阶段:将同一分区,来自不同maptask的数据文件进行归并排序。在MapRedu
- Hadoop等大数据处理框架的Java API
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Hadoop是一个非常流行的大数据处理框架,主要用于存储和处理大规模数据集。Hadoop主要有两个核心组件:HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce。此外,还有许多其他组件,如YARN(YetAnotherResourceNegotiator)、HBase、Hive等。下面详细介绍Hadoop及其相关组件的JavaAPI及其使用方法。HadoopHad
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1.什么是Hadoop?Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储和处理大规模数据集。它主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及YARN(YetAnotherResourceNegotiator)资源管理器。HDFS负责数据的分布式存储,将大文件分割成多个数据块存储在不同节点上;MapReduce用于分
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MapReduce:大数据处理的经典范式什么是MapReduce?MapReduce是一种编程模型和软件框架,用于大规模数据集(通常大于1TB)的并行处理。它由Google在2004年提出,后来成为ApacheHadoop项目的核心计算引擎。MapReduce通过将计算任务分解为两个主要阶段——Map(映射)和Reduce(归约)——来实现分布式计算。核心思想MapReduce的核心设计原则可以概
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Spark基本概念MapReduce存在的缺陷编写难度大不能很好充分利用系统内存一个作业多个MR任务嵌套不友好(每一个task都是jvm进程级别创建销毁开销都很大、每一次都要涉及磁盘或dfs或db和网络的IO)(期望以pipeline流水线的方式从头到尾)只能离线处理数据处理读数据(read)–>规整(ETL)–>写(write)将业务系统的数据经过抽取(Extract)、清洗转换(Transfo
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深入理解HadoopMapReduce调度原理与YARN架构作者:标签:大数据、Hadoop、YARN、MapReduce、调度器一、前言在大数据领域,Hadoop是最重要的分布式计算平台之一。随着数据规模的增长,Hadoop从1.x到2.x发生了巨大变革,核心就是引入了YARN资源调度框架。本文将结合图示,详细梳理HadoopMapReduce的调度原理与YARN的工作机制。二、Hadoop1.
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- 全面解析Hadoop配置文件:架构、调整与最佳实践
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Hadoop作为一个关键组件在分布式计算中处理和存储大量数据,而其配置文件则是保证系统正常运行和性能优化的核心。文章详细探讨了Hadoop配置文件的作用,包括核心配置文件及其内容,并阐述如何根据实际需求进行适当调整。同时,介绍了针对HDFS、MapReduce和YARN的主要配置文件,并通过实例说明如何细化设置以满足性能和资源管理的需求。最后,文章分享了一些最
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一、Hadoop是什么?(1)Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构(2)Hadoop是基于Java语言开发的,具有很好的跨平台特性,并且可以部署在廉价的计算机集群中(3)Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce(4)Hadoop被公认为行业大数据
- MapReduce 程序详解
Hadoop的第一课总是MapReduce,但是往往我们每次都是使用自带的例子跑一遍MapReduce程序,今天总与自己写了一个完整的程序。技术有限,多多指教。1.导Jar包,将Hadoop的Jar导入到你的工程2.开始写自己的主类,分为3个类。第一个类WordcountMapperpackagecn.itcast.bigdata.mr.wcdemo;importjava.io.IOExcepti
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MapReduce技术详解MapReduce是一个分布式计算框架,用于大规模数据集的并行处理。本文将详细介绍MapReduce的工作原理、编程模型、优化策略以及最佳实践。1.MapReduce概述1.1基本概念分布式计算框架大规模数据处理自动并行化容错机制数据本地化1.2核心特性高可靠性高扩展性高容错性数据本地化简单编程模型1.3应用场景日志分析数据挖掘机器学习搜索引擎数据统计2.工作原理2.1执
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HSQL优化Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件,在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveSQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调整。列裁剪和分区裁剪最基本的操作。所谓列裁剪就是在查询时只读取需要的列,分区裁剪就是只读取需要的分区。以我
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1、下述SQL在Hive、SparkSql两种引擎中,执行流程分别是什么,区别是什么HiveonMapreducehive的特性:hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapR
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头歌MapReduce的编程开发-合并任务描述:本关任务:根据课程信息数据、学生信息数据与学员成绩数据,编写MapReduce程序来将三个数据文件合并为一个文件。相关知识概述:合并是MapReduce最为常见的操作,将多个文件合并为一个文件或者将多个文件进行连接操作,最终返回一个文件。使用map端合并或者使用reduce端合并都是可以进行合并操作。使用map端合并,先在setup()方法中读取文件
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标题:基于mapreduce的气候分析系统设计与实现内容:1.选题依据1.1.选题背景随着全球气候变化问题日益严峻,气候数据的分析与研究变得至关重要。气候数据具有海量、多源、异构等特点,传统的数据处理技术在处理如此大规模的气候数据时面临着效率低下、计算能力不足等问题。例如,气象卫星每天会产生数以PB级别的观测数据,包括温度、湿度、气压等多个维度的信息。而这些数据的有效分析对于气候模型的建立、气象灾
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一、hadoop介绍1.hadoop定义是一个分布式的大数据平台,这个平台上会有很多的组件,HDFS,Mapreduce,hive都是它生态的一部分,HDFS是一个数据存储系统,Mapreduce是一个计算引擎,hive是一个数据仓库2.Hadoop集群Hadoop集群是一种分布式大数据存储和处理系统,主要由Hadoop文件系统(HDFS)和Hadoop资源管理器(YARN)组成,同时还常配合一些
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各位同学好,今天咱来唠唠大数据领域的"老大哥"Hadoop。这玩意儿就像大数据界的基建狂魔,而它的三大核心组件——HDFS、MapReduce和YARN,堪称分布式计算界的"搬砖天团"。咱今天就用接地气的方式,讲讲这三位大佬是怎么在数据海洋里搞建设的。一、HDFS:分布式仓库的"货架管理员"首先说说HDFS(HadoopDistributedFileSystem),这东西本质上就是个超级大仓库,但
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概述HBASE–HBase–HadoopDatabase,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库–利用HadoopHDFS作为其文件存储系统,利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务–主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库)Hbase的架构图如下所示1、Client包含访问HBase的
- Hive的基本操作技巧
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Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。下面是一些Hive的基本操作技巧:创建数据库和表:在Hive中,你可以创建数据库和表。
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引言随着大数据时代的到来,数据处理和分析的需求日益增长。ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的分布式计算引擎,它不仅支持批处理,也支持流处理,并且提供了丰富的API接口来简化开发。本文将带你走进Spark的世界,了解它的核心概念、工作原理以及如何在实际项目中应用,特别关注使用Java语言进行开发。一、为什么选择Spark?速度:相比传统的MapReduce框架,Spark可以达到10倍甚
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摘要:本文系统总结Hive在生产环境的核心调优手段,涵盖执行引擎选择、存储优化、SQL技巧、资源调配及数据倾斜解决方案,附可复用的参数配置与实战案例。一、执行引擎优化:突破MapReduce瓶颈启用Tez/Spark引擎优势:DAG执行减少中间落盘,降低延迟30%~60%配置:SEThive.execution.engine=tez;--或sparkSEThive.prewarm.enabled=
- Spark(四) SQL
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一、简介SparkSQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用。之前Hive是将hql转换成MapReduce然后放在集群上执行,简化了编写MapReduce的复杂性,但是由于MapReduce执行的效率比较慢,所以产生了SparkSQL,它是将SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,效率就会变快。二、
- 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
难度:中等
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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JavaScript
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
java
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)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
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
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
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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
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
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
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
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
Java Web
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
BrokenDreams
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
dcj3sjt126com
yiilayouts
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
一、概念
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二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
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1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
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A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
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...
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Given an encoded message containing digits, det
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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。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
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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