大数据新视界 --大数据大厂之 Hudi 数据湖框架性能提升：高效处理大数据变更

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大数据新视界 --大数据大厂之 Hudi 数据湖框架性能提升：高效处理大数据变更

引言：

在我们之前对大数据领域的探索中，见证了诸多精彩之处。如在《大数据新视界 – 大数据大厂之 Presto 性能优化秘籍：加速大数据交互式查询》里，深入了解了 Presto 在大数据处理中的地位、性能优化秘籍以及面临的挑战，这让我们看到了大数据处理技术的强大与复杂。还有《大数据新视界 – 大数据大厂之大数据驱动智能客服 – 提升客户体验的核心动力》，展示了大数据在智能客服领域的多方面应用，从需求到挑战应对，让我们深知大数据对不同领域的深刻影响。如今，在大数据的浩瀚海洋里，数据的变更管理成为一个关键课题。在这个背景下，Hudi 数据湖框架脱颖而出，它在高效处理大数据变更方面展现出独特的魅力，下面我们就一同走进 Hudi 的世界。

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正文：

在之前对大数据技术的探索中，我们已经了解到大数据领域不断发展，各种技术和框架应运而生，以满足日益增长的数据处理需求。从之前讨论过的相关大数据技术和框架，我们看到了大数据处理在不同方向上的努力。例如，在数据查询方面，像 Presto 这样的工具为我们提供了高效的大数据交互式查询解决方案，我们深入研究了它在大数据处理中的地位、性能优化秘籍以及面临的挑战。

如今，在大数据的存储和管理领域，数据湖框架正逐渐成为焦点。数据湖能够存储各种类型、各种来源的原始数据，并且提供灵活的分析能力。而在众多的数据湖框架中，Hudi 以其独特的设计理念和卓越的性能表现脱颖而出。它专注于解决大数据变更管理中的一系列复杂问题，例如如何高效处理海量数据的持续更新、删除和插入操作，同时确保数据的一致性、可靠性和高性能查询。接下来，我们将深入了解 Hudi 数据湖框架。

一、Hudi 数据湖框架简介

1.1 什么是 Hudi

Hudi （Hadoop Upserts Deletes and Incrementals 的缩写）是一个开源的数据湖框架，专门为处理大数据变更而设计。它构建在分布式存储系统（如 HDFS）之上，为数据湖中的海量数据提供高效的存储、管理和查询能力。Hudi 集成了多种先进的数据管理技术，旨在解决大数据场景下数据变更频繁所带来的一系列挑战，如数据一致性、性能优化、数据版本控制等问题。

简单来说，在大数据环境中，数据的来源众多且不断变化，Hudi 就像是一个智能的 “数据管家”。它能够有序地接收新数据、处理数据的更新和删除操作，同时保证数据的可靠性和可查询性。

1.2 Hudi 的核心特性

增量处理能力：Hudi 能够高效地处理增量数据。例如，在一个电商企业的订单数据管理场景中，每天都会有大量新订单产生（数据变更），Hudi 可以只处理新增的订单数据，而无需对整个数据集进行重新计算，大大提高了处理效率。这就好比你在整理一个不断有新物品加入的仓库，Hudi 只需要对新加入的物品进行分类摆放，而不用重新整理整个仓库。
数据版本控制：Hudi 支持数据的版本控制，这对于数据的追溯和管理非常重要。就像一个文档管理系统中的版本历史一样，数据的每个版本都可以被记录和查询。例如，在软件开发过程中，开发人员可以通过版本控制系统查看代码的历史版本，同样，数据分析师可以利用 Hudi 的数据版本控制功能查看数据在不同时间点的状态。
高效索引机制：Hudi 具有独特的索引系统，能够快速定位到需要处理的数据，大大提高了数据查询和变更操作的效率。这类似于图书馆的索引系统，通过索引能够快速找到想要的书籍（数据），而不需要在整个图书馆（数据集）中逐一查找。
混合存储架构：采用混合存储方式，结合了不同存储格式的优点，优化了数据的存储和读取性能。例如，它可能结合了列式存储适合数据分析、行式存储适合事务处理的特点，根据不同的应用场景灵活选择存储方式。

1.3 Hudi 数据湖框架的优势

高效处理变更数据 - 增量更新：通过只处理新增或修改的数据部分，减少了不必要的数据处理工作量。例如，在日志数据处理场景中，每天只需处理新产生的日志，避免了对整个历史日志数据集的重新处理。这就像给花园浇水，只需要浇灌新种植的花草，而不必把整个花园重新浇一遍。- 删除操作优化：能够高效地处理数据删除操作，保证数据湖中的数据准确性。就如同在文件管理系统中，当你删除一个文件时，系统能够准确地将其从存储中移除并且更新相关的索引信息。
数据一致性保障 - 事务支持：提供事务性操作支持，确保在多用户或多进程并发操作下数据的一致性。例如，在多个数据源同时向 Hudi 写入数据时，通过事务机制防止数据冲突。这就好比多个收银员同时处理顾客的付款（写入数据），通过一套完善的结账流程（事务机制）确保账目（数据）不会出错。- 数据校验：在数据写入和读取过程中进行数据校验，及时发现和纠正数据错误。这类似于在快递运输过程中，每个中转站都会检查包裹（数据）是否完整、是否符合要求，及时发现问题并处理。
性能优化 - 快速查询：借助索引机制和优化的数据存储格式（如列式存储），实现快速的数据查询。例如，在金融交易数据查询中，能够迅速定位到特定的交易记录。这好比在一个装满文件的柜子里找一份特定的文件，如果有详细的索引（索引机制）并且文件按照特定顺序排列（存储格式），就能很快找到目标文件。- 资源高效利用：通过优化存储和计算方式，减少资源的浪费，提高系统整体性能。例如，数据压缩技术减少了存储空间占用的同时，提高了数据读取速度，降低了 I/O 成本。这就像在搬家时，把物品压缩打包（数据压缩），既能节省车辆空间（存储空间），又能减少搬运次数（I/O 操作）。
数据管理便捷性 - 版本管理：数据版本控制功能方便数据的回溯和审计。如在数据出现问题时，可以轻松恢复到之前的正确版本。这类似于电脑系统的还原点功能，当系统出现故障时，可以恢复到之前正常的状态。- 元数据管理：良好的元数据管理能力，有助于更好地理解数据结构和关系，方便数据治理和维护。这就像图书馆的图书目录（元数据），通过目录可以清楚地知道图书馆有哪些书籍（数据）以及它们的分类（结构和关系）。
特性描述优势增量处理能力仅处理新增或变更的数据部分减少计算资源消耗，提高处理速度数据版本控制记录数据的不同版本便于数据追溯、审计和错误恢复高效索引机制快速定位数据提高查询和变更操作效率混合存储架构结合不同存储格式优点优化存储和读取性能
二、Hudi 在性能提升方面的关键技术

2.1 索引机制

2.1.1 索引的作用

Hudi 的索引机制在提升性能方面起着至关重要的作用。它类似于数据库中的索引，能够快速定位到需要处理的数据。在数据湖中，数据量极其庞大，如果没有有效的索引机制，查询数据就像在茫茫大海里捞针。例如，当查询某个特定用户的订单变更记录时，索引可以迅速指向该用户相关的数据位置，而不是在整个数据集中进行搜索。

2.1.2 索引的类型

Hudi 支持多种索引类型，如 Bloom Filter 索引和基于树结构的索引，不同的索引类型适用于不同的数据场景。

Bloom Filter 索引：在处理大规模数据集时，它可以通过牺牲一定的准确性（存在误判的小概率）来换取极高的查找速度。Bloom Filter 索引的原理是基于一种概率数据结构，它通过多个哈希函数对元素进行哈希运算，将结果映射到一个位数组中。当查询一个元素是否存在时，通过同样的哈希函数计算，如果所有哈希结果对应的位数组位置都为 1，则认为该元素可能存在（存在误判可能）。这种方式不需要像传统的精确查找那样遍历整个数据集，从而大大提高了查找速度。

以下是一个在 Java 环境下使用 Hudi API 创建 Bloom Filter 索引的示例代码：

importorg.apache.hudi.client.HoodieJavaClient;importorg.apache.hudi.client.WriteStatus;importorg.apache.hudi.client.common.HoodieJavaClientBase;importorg.apache.hudi.common.model.HoodieRecord;importorg.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig;publicclassHudiBloomFilterIndexExample{publicstaticvoidmain(String[] args){// 假设已经有HoodieJavaClientBase的实例client和HoodieWriteConfig的实例writeConfig// 创建Bloom Filter索引配置
        writeConfig.setIndexType(HoodieIndex.IndexType.BLOOM);// 这里创建一些示例数据List<HoodieRecord> records =newArrayList<>();// 假设这里有方法来填充HoodieRecord数据，例如：populateHoodieRecords(records)// 写入数据并使用索引List<WriteStatus> writeStatuses = client.upsert(records, writeConfig);}}

基于树结构的索引：例如 B - 树或其变体，适用于需要精确查找且数据分布较为有序的场景。基于树结构的索引通过将数据组织成树状结构，每个节点存储一定数量的数据项，通过比较节点中的数据项来确定查找的方向，从而逐步缩小查找范围，最终找到目标数据。

2.2 数据存储优化

2.2.1 列式存储与行式存储

Hudi 采用了优化的数据存储方式，其中列式存储与行式存储的选择对大数据变更处理有很大影响。

列式存储：与传统的行式存储相比，列式存储在大数据变更处理中有很大优势。在进行数据分析时，列式存储可以只读取需要的列数据，而不是整行数据。例如，在分析订单数据中的销售额和订单数量时，列式存储可以直接定位到这两列数据进行读取，大大减少了磁盘 I/O 操作。这是因为列式存储将同一列的数据存储在一起，当查询只涉及部分列时，不需要读取整行数据，从而减少了不必要的数据传输。

以下是一个使用 Spark SQL 查询 Hudi 表中特定列（采用列式存储）的 Python 示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("HudiColumnarQueryExample").getOrCreate()# 假设Hudi表已经注册为视图或者表名是hudi_table
query_result = spark.sql("SELECT order_amount, order_count FROM hudi_table WHERE condition = 'value'")
query_result.show()

行式存储：行式存储则更适合于事务处理场景，当需要对整行数据进行频繁的插入、更新和删除操作时，行式存储能够保证数据的完整性和一致性。例如，在订单管理系统中，当一个订单的多个属性（如订单号、客户信息、订单金额等）需要同时修改时，行式存储可以一次性处理整行数据的变更。

2.2.2 数据压缩

Hudi 还支持数据压缩技术。通过压缩数据，可以减少存储空间的占用，同时也能提高数据的读取速度。

例如，使用 Snappy 压缩算法，在一个数据仓库场景中，可以将存储的数据量减少 50% 以上，并且在读取数据时，解压的速度也非常快。Snappy 压缩算法是一种无损压缩算法，它通过查找数据中的重复模式并进行编码来实现压缩。在数据读取时，根据编码规则快速解压数据，这种快速的压缩和解压特性使得它在大数据环境中非常适用。

以下是一个在 Hudi 配置中启用 Snappy 压缩的示例（假设是基于 Java 的配置）：

importorg.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig;// 假设已经有HoodieWriteConfig的实例writeConfig
writeConfig.withCompressionCodec("snappy");

三、Hudi 数据湖框架的架构原理

3.1 存储层架构

Hudi 的存储层采用了混合存储架构，将数据存储在分布式文件系统（如 HDFS）之上。它将数据分为元数据和实际数据两部分。

元数据：元数据用于管理数据的布局、版本等信息。元数据就像是数据的地图和索引，它告诉系统数据存储在哪里、数据的结构如何以及数据的版本情况等。例如，元数据可以记录某个数据表的列名、列类型、分区信息以及每个版本的数据存储位置等信息。通过查询元数据，系统可以快速了解数据的基本情况，从而在数据查询、更新等操作时能够更高效地定位和处理数据。
实际数据：实际数据则按照特定的格式进行存储。这种分层的存储结构使得数据的管理更加高效，例如在查询数据时，可以先通过元数据快速定位到实际数据的位置，减少查询时间。实际数据的存储格式会根据数据的类型、应用场景以及性能优化的需求进行选择，例如可能采用列式存储或行式存储等不同的格式。

3.2 写入流程架构

在数据写入方面，Hudi 有着独特的写入流程架构。

当有新的数据变更需要写入时，首先会经过一个预写日志（Write - Ahead Log，WAL）。预写日志是一种用于保证数据持久性和一致性的机制。它记录了所有即将写入的数据变更操作，就像一个数据变更的 “账本”。在系统出现故障时，例如突然断电或者程序崩溃，预写日志可以确保数据的完整性。因为在系统恢复后，可以根据预写日志中的记录重新执行那些未完成的写入操作，从而保证数据不会丢失或出现不一致的情况。

以下是一个在基于 Linux 系统下查看 Hudi 预写日志文件（这里只是一个简单示例，实际可能因具体实现而不同）的脚本示例：

# 假设Hudi预写日志文件位于特定目录下cd /path/to/hudi/wal/directory
# 使用cat命令查看日志文件内容（仅为示例，实际可能需要解析日志格式）cat wal - file.log

然后，数据会根据索引机制确定其在存储层中的具体位置。如果是增量数据，Hudi 会根据已有的数据结构和索引，将新数据高效地合并到合适的位置，避免大规模的数据重写操作。例如，如果新数据是某个已存在数据表的新增记录，通过索引找到对应的分区或者数据块，然后将新数据合并到其中，而不需要对整个数据表进行重新组织。

3.3 查询处理架构

对于查询操作，Hudi 的架构能够根据查询的类型和需求进行优化。

当执行查询时，系统首先会查询元数据，获取数据的布局和版本信息。这一步就像在图书馆查找书籍之前先查看图书目录一样，通过元数据可以快速确定需要查询的数据可能存储的位置以及数据的版本情况。然后，根据索引机制快速定位到需要查询的数据范围。如果是查询特定版本的数据，Hudi 可以直接从存储层中提取相应版本的数据进行返回。如果是进行数据分析类的查询，例如聚合查询，Hudi 会利用数据存储优化的特性，如列式存储，快速读取相关列的数据进行计算，提高查询效率。

以下是一个使用 Spark SQL 进行聚合查询（利用 Hudi 的查询优化）的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions importsum

spark = SparkSession.builder.appName("HudiAggregationQueryExample").getOrCreate()# 假设Hudi表已经注册为视图或者表名是hudi_table
query_result = spark.sql("SELECT sum(order_amount) FROM hudi_table")
query_result.show()

这里的查询处理架构充分利用了 Hudi 的元数据管理和索引机制等特性，通过合理的流程设计，使得查询操作能够在海量数据中快速定位和获取所需的数据，减少不必要的磁盘 I/O 操作和计算资源消耗。

四、Hudi 在实际场景中的应用案例

4.1 互联网公司的日志数据处理

在一家大型互联网公司中，每天会产生海量的日志数据，这些数据包含用户的访问记录、操作行为等信息，并且数据一直在不断变更。使用 Hudi 数据湖框架后，他们能够高效地处理这些日志数据的变更。

通过 Hudi 的增量处理能力，每天只需要处理新增的日志数据部分，大大减少了处理时间。例如，对于一个日活用户数达百万级的互联网应用，每天产生的日志数据量可能达到数 GB 甚至数十 GB。如果没有 Hudi 的增量处理能力，每次处理日志数据都需要对全部数据进行扫描和分析，这将耗费大量的计算资源和时间。而借助 Hudi，只需要处理当天新增的日志数据，处理时间可能从数小时缩短到几十分钟。

同时，Hudi 的索引机制能够快速定位到特定用户或特定事件的日志记录，方便进行问题排查和用户行为分析。比如，当发现某个用户的账号出现异常活动时，可以通过索引快速定位到该用户的所有日志记录，从而分析其操作行为模式，找出异常原因。

4.2 金融企业的交易数据管理

金融企业的交易数据具有极高的准确性和实时性要求，并且数据频繁变更。例如，股票交易数据在交易日内不断更新。Hudi 数据湖框架被应用于该企业的交易数据管理中。

Hudi 的数据版本控制特性使得金融企业可以方便地追溯每一笔交易的历史状态，确保数据的准确性和合规性。在金融交易中，监管要求对交易数据进行长时间的保存和审计，数据版本控制功能可以轻松满足这一要求。例如，如果发现某笔交易存在争议，金融机构可以通过 Hudi 快速查询该笔交易在不同时间点的状态，包括交易发起时的原始数据、交易过程中的修改记录等。

而且，数据存储优化技术提高了数据的读写速度，满足了金融交易对实时性的严格要求。在股票交易高峰期，每秒可能会有数千笔交易发生，快速的数据读写速度能够确保交易系统及时处理这些数据，避免出现交易延迟或数据不一致的情况。

五、Hudi 性能提升面临的挑战与应对策略

5.1 数据一致性挑战

5.1.1 挑战描述

在处理大数据变更时，确保数据一致性是一个难题。例如，在多个数据源同时向 Hudi 写入数据变更时，可能会出现数据冲突或不一致的情况。

这是因为不同数据源可能在同一时间对相同的数据进行不同的操作，比如一个数据源正在更新某条记录，而另一个数据源可能正在删除这条记录。如果没有有效的协调机制，就会导致数据的不一致性，从而影响数据的准确性和可用性。

5.1.2 应对策略

在应对数据一致性挑战方面，Hudi 采用了乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control，OCC）机制。

乐观并发控制机制背后有一个基本假设：在大多数情形下，数据的并发访问并不会引发冲突。基于此假设，Hudi 在数据写入操作时，会先开展版本检查。具体而言，数据湖中的每个数据项都被赋予了一个版本号。当有写入操作即将发生时，系统会对当前数据的版本号与待写入数据的版本号进行比对。

假设存在这样一种场景：有两个并发事务 T1 和 T2 同时对同一个数据项进行操作。T1 率先读取该数据项，此时其版本号为 1，随后 T1 依据自身业务逻辑进行一系列的计算与修改操作。而在 T1 尚未完成写入操作之前，T2 也读取了这个数据项，同样获取到版本号为 1。T2 也按照自身需求对该数据项进行修改操作。当 T1 准备执行写入操作时，再次检查版本号，却发现版本号已经变为 2（这是因为 T2 已经对该数据项进行了修改），此时就产生了冲突。

针对这种冲突情况，Hudi 预先定义了相应的策略来处理。例如，系统可能会指示 T1 重新读取最新的数据，然后依据新的数据重新进行计算和修改操作，这就是所谓的重试策略；或者，系统也可能尝试将 T1 和 T2 对该数据项所做的修改合并到一起，以此确保数据的一致性，这便是合并操作策略。通过这样的机制，Hudi 在面对数据并发写入时，有效地保障了数据的一致性。

以下是一个简单的 Java 代码示例，展示如何在多线程环境下模拟 Hudi 的乐观并发控制机制（这里只是一个简化的概念示例，实际的 Hudi 操作会更复杂）：

importjava.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;classDataItem{privateAtomicInteger version =newAtomicInteger(0);privateString data;publicDataItem(String data){this.data = data;}publicbooleanupdate(String newData,int expectedVersion){if(version.get()== expectedVersion){
            data = newData;
            version.incrementAndGet();returntrue;}returnfalse;}publicStringgetData(){return data;}publicintgetVersion(){return version.get();}}classTransactionimplementsRunnable{privateDataItem dataItem;privateString newData;publicTransaction(DataItem dataItem,String newData){this.dataItem = dataItem;this.newData = newData;}@Overridepublicvoidrun(){int currentVersion = dataItem.getVersion();boolean success =false;while(!success){
            success = dataItem.update(newData, currentVersion);if(!success){
                currentVersion = dataItem.getVersion();}}System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" updated data to "+ dataItem.getData()+" with version "+ dataItem.getVersion());}}publicclassHudiOCCExample{publicstaticvoidmain(String[] args){DataItem item =newDataItem("Initial Data");Thread t1 =newThread(newTransaction(item,"Data updated by T1"));Thread t2 =newThread(newTransaction(item,"Data updated by T2"));
        t1.start();
        t2.start();}}

5.2 性能与资源平衡挑战

5.2.1 挑战描述

在追求高性能的同时，如何合理利用资源也是一个重要挑战。Hudi 的一些高级特性，如索引机制和数据压缩，虽然能够提升性能，但也会消耗一定的计算资源。

例如，创建复杂的索引结构需要占用额外的存储空间和计算资源来维护索引的更新。同样，数据压缩和解压缩操作也需要消耗一定的 CPU 资源。如果不合理配置这些特性，可能会导致资源的过度消耗，从而影响系统的整体性能，甚至可能导致资源耗尽的情况。

5.2.1 应对策略

针对这一挑战，需要根据实际的业务场景和数据特点来优化 Hudi 的配置参数。

索引优化：在数据量较小且变更频率较低的场景下，可以适当降低索引的复杂度，以减少资源消耗。例如，如果数据集只有几千条记录且每天的变更量很少，可能不需要使用复杂的 B - 树索引，而采用简单的索引结构或者不创建索引就能满足查询需求，同时节省资源。对于大规模、高变更频率的数据，可以根据数据的分布特点选择合适的索引类型。例如，如果数据是按照时间顺序递增写入的，可以利用这一特点创建基于时间的索引，提高查询效率。

以下是一个示例，展示如何根据数据量动态选择是否创建索引（假设是在 Java 环境下基于 Hudi API 的简单示例）：

importorg.apache.hudi.client.HoodieJavaClient;importorg.apache.hudi.client.WriteStatus;importorg.apache.hudi.client.common.HoodieJavaClientBase;importorg.apache.hudi.common.model.HoodieRecord;importorg.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig;publicclassHudiIndexOptimizationExample{publicstaticvoidmain(String[] args){HoodieJavaClientBase client =null;// 假设已经初始化客户端HoodieWriteConfig writeConfig =null;// 假设已经初始化配置// 假设这里有方法获取数据量大小，例如：int dataSize = getDataSize();int dataSize =1000;boolean lowDataVolume = dataSize <5000;if(lowDataVolume){// 不创建复杂索引，使用默认简单索引或者不启用索引
            writeConfig.setIndexType(HoodieIndex.IndexType.SIMPLE);}else{// 根据数据分布等因素创建合适的索引，这里假设适合B - 树索引
            writeConfig.setIndexType(HoodieIndex.IndexType.BTREE);}List<HoodieRecord> records =newArrayList<>();// 假设这里有方法填充数据记录，例如：populateHoodieRecords(records)List<WriteStatus> writeStatuses = client.upsert(records, writeConfig);}}

资源动态分配：可以采用动态资源分配技术，根据系统的负载情况自动调整资源分配给 Hudi 的比例。例如，在系统负载较低时，可以分配更多的资源给 Hudi ，让它充分利用资源进行数据处理和优化操作，如创建更复杂的索引或者进行更彻底的数据压缩。而在系统负载较高时，适当减少分配给 Hudi 的资源，避免对其他关键业务造成影响。同时，还可以设置资源使用的上限和下限，确保 Hudi 在资源合理利用的范围内运行。

虽然在实际中这可能涉及到复杂的集群管理和资源调度系统（如 YARN 或 Kubernetes 等），但以下是一个简单的概念性示例（假设是在自定义的资源管理系统中的伪代码）：

import time

# 假设系统有总的资源量为total_resources
total_resources =100# 假设Hudi初始分配的资源比例为initial_allocation
hudi_allocation =50defadjust_hudi_allocation():
    load = get_system_load()# 假设这里有方法获取系统负载if load <0.3:
        hudi_allocation =min(hudi_allocation +10,90)elif load >0.7:
        hudi_allocation =max(hudi_allocation -10,10)
    set_hudi_resource_allocation(hudi_allocation)whileTrue:
    adjust_hudi_allocation()
    time.sleep(60)# 每隔60秒检查并调整一次

结束语：

通过对 Hudi 数据湖框架性能提升在高效处理大数据变更方面的全面探索，我们深入了解了它在数据管理领域的独特优势以及面临的挑战和应对策略。从 Hudi 的核心特性到架构原理，再到实际应用案例，每一个环节都展示了其在大数据环境下的重要价值。

亲爱的读者们，你们在自己的工作或者学习中是否也遇到过大数据变更处理的难题呢？你们又是如何解决的呢？或者你们对 Hudi 有什么独特的见解吗？欢迎在评论区或CSDN社区分享你们的经验和想法。

———— 精　选　文　章 ————

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