- Flink中的SQL Client和SQL Gateway
BigDataMLApplication
flinkflinksqlgateway
Flink中的SQLClient和SQLGateway对比目录定义基本原理适用场景主要区别常用运维命令示例官方链接正文1.定义SQLClient:FlinkSQLClient是一种用于提交和执行FlinkSQL语句的命令行界面或图形界面工具。SQLGateway:FlinkSQLGateway是一个独立的服务,它允许客户端通过RESTfulAPI将SQL查询提交到Flink集群。2.基本原理SQL
- Apache Kafka的伸缩性探究:实现高性能、弹性扩展的关键
i289292951
kafkakafka
引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一,以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域,Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性,以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区(Partitioning)与水平扩展Kafk
- 【二】【设计模式】建造者模式
妖精七七_
设计模式设计模式建造者模式
建造者模式的引入//C10_1.cpp#include#include"SystemConfig.h"intmain(){SystemConfigconfig("mysql://127.0.0.1/","xiaomu","xiaomumemeda","redis://127.0.0.1/","xiaomuredis","xiaomuredispw","kafka://127.0.0.1","xia
- kafka-eagle 配置文件修改使用自带的数据库
bright future cheer
kafka数据库分布式
######################################multizookeeper&kafkaclusterlistSettingsprefixedwith‘kafka.eagle.’willbedeprecated,use‘efak.’instead######################################efak.zk.cluster.alias=clu
- Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ 及 RocketMQ区别比较
木西爷
kafkaactivemqrabbitmq阿里云rocketmq
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题。它可以实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构,是大型分布式系统不可缺少的中间件。消息队列在电商系统、消息通讯、日志收集等应用中扮演着关键作用,以阿里为例,其研发的消息队列(RocketMQ)在历次天猫“双十一”活动中支撑了万亿级的数据洪峰,为大规模交易提供了有力保障。常见消息中间件对比特性ActiveMQRab
- Flink算子通用状态应用测试样例
公子乂
flinkjavaservlet
Flink算子通用状态应用测试样例1.获取Flink执行环境finalStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);2.创建数据源,生成随机数据DataStream>source=env.addSource(newSourceFunct
- 关于HDP的20道高级运维面试题
编织幻境的妖
运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP(HortonworksDataPlatform)的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具,如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述:Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用Java语言编写,用于存储和处理大规模数据集。它广义
- MQ横向对比:RocketMQ、Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ
namelessmyth
Java框架MQrocketmqkafkarabbitmqactivemq
前言本文将从多个角度全方位对比目前比较常用的几个MQ:RocketMQKafkaRabbitMQActiveMQZeroMQ下文单独说明。表格对比特性RocketMQKafkaRabbitMQActiveMQ单机吞吐量10万级,支撑高吞吐10万级以上,甚至有文献称,可以达到单机百万级TPS。万级,同ActiveMQ万级,相对其他MQ较低。topic数量对吞吐量的影响topic可以达到几百/几千的级
- Debezium日常分享系列之:Debezium2.5稳定版本之Mysql连接器
最笨的羊羊
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Debezium日常分享系列之:Debezium2.5稳定版本之Mysql连接器Debezium日常分享系列之:Debezium2.5稳定版本之Mysql连接器的工作原理Debezium日常分享系列之:Debezium2.5稳定版本之Mysql连接器的数据变更事件Debezium日常分享系列之:Debezium2.5稳定版本之数据类型映射Debezium日常分享系列之:Debezium2.5稳定版
- Maxwell监听mysql的binlog日志变化写入kafka消费者
澄绪猿
mysqlkafka数据库
一.环境:maxwell:v1.29.2(从1.30开始maxwell停止了对java8的使用,改为为11)maxwell1.29.2这个版本对mysql8.0以后的缺少utf8mb3字符的解码问题,需要对原码中加上一个部分内容:具体也给大家做了总结:关于v1.29.2版本的Maxwell存在于mysql8.0后版本部分源码字符集处理确实问题-CSDN博客二.程序这里还是那一个kafka模拟器来实
- Debezium日常分享系列之:Debezium2.5稳定版本之MySQL连接器配置示例和Connector参数详解
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日常分享专栏Debezium日常分享系列Debezium2.5稳定版本MySQL连接器配置示例Connector参数详解
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Flink入门到实践flink大数据
基础state的分类keystate和operatestatestate的重分布Flink状态管理详解:KeyedState和OperatorListState深度解析-掘金checkpoint和savepointhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/79526638flinkjob的容错策略如果在没有持续消息输出的情况下,如何定时输出主要是现实有可能不会一直有消息输入,但是要
- Flink 批作业 消费kafka
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文章目录示例代码原理总是kafka数据源可以是有界数据源,也可以是无界数据源示例代码publicstaticvoidmain(String[]args){StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism
- Flink源码-6-JobMaster 启动任务
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JobMasterjobmaster负责执行整个任务入口类org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMasterpublicCompletableFuturestart(finalJobMasterIdnewJobMasterId)throwsException{//makesurewereceiveRPCandasynccallsstart();returnca
- 【大数据面试题】014 Flink CDC 用过吗,请简要描述
Jiweilai1
一天一道面试题flink大数据面试flinkcdc
一步一个脚印,一天一道面试题。FlinkCDC的诞生背景FlinkCDC的全称是ChangeDataCapture(变更数据捕获)每一项技术的诞生都是为了解决某个问题,某个痛点。而FlinkCDC的诞生就是为了解决在读取,监控MySQL这样的数据库时,不会因为读取数据库,对数据库本身造成压力,影响性能。同时,保证了数据源的准确,正确。FlinkCDC原理方式一:通过查询来获取更新的数据。如查询数据
- pyflink1.18.0 报错 TypeError: cannot pickle ‘_thread.lock‘ object
Thomas2143
总结pyflink
完整报错Traceback(mostrecentcalllast):File"/Users//1.py",line851,inds1=my_datastream.key_by(lambdax:x[0]).process(MyProcessFunction())#返回元组即:f0f1f2三列File"/Users/thomas990p/bigdataSoft/minicondaarm/minicon
- 【Flink SQL】Flink SQL 基础概念(五):SQL 时区问题
G皮T
#FlinkSQLflinksql大数据时区TIMESTAMP_LTZTIMESTAMP
《FlinkSQL基础概念》系列,共包含以下5篇文章:FlinkSQL基础概念(一):SQL&Table运行环境、基本概念及常用APIFlinkSQL基础概念(二):数据类型FlinkSQL基础概念(三):SQL动态表&连续查询FlinkSQL基础概念(四):SQL的时间属性FlinkSQL基础概念(五):SQL时区问题如果您觉得这篇文章有用✔️的话,请给博主一个一键三连吧(点赞、关注、收藏)!!
- Kafka主题二三事
慢一点,细一点
Kafkakafka分布式
客户端如果订阅了多次主题,则以最后一次为主,例如consumer.subscribe(Arrays.asList(topic1));consumer.subscribe(Arrays.asList(topic2));则订阅的只有topic2。消费者订阅主题是支持正则表达式,这样如果有新topic上线,并且匹配正则,则也会消费到这个新topic的内容,比如consumer.subscribe(Pat
- 【大数据】Flink SQL 语法篇(五):Regular Join、Interval Join
G皮T
#FlinkSQL大数据flinksqlRegularJoinIntervalJoin双流Join
《FlinkSQL语法篇》系列,共包含以下10篇文章:FlinkSQL语法篇(一):CREATEFlinkSQL语法篇(二):WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇(三):窗口聚合(TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE)FlinkSQL语法篇(四):Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇(五):RegularJoin、I
- 大数据开发(Kafka面试真题-卷一)
Key-Key
大数据kafka面试
大数据开发(Kafka面试真题)1、请解释以下ApacheKafka是什么?它在大数据系统中的角色是什么?2、请解释以下Kafka的工作原理和它与传统消息队列服务的不同之处?3、解释以下ApacheKafka的作用以及它与常见消息队列系统(如RabbitMQ)之间的区别?4、如何使用ApacheKafka来实现实时数据流处理?5、Flinkcheckpoint和Kafkaoffset的关联是什么?
- Kafka-SSL笔记整理
yicj
kafkassl笔记
创建密钥仓库以及CA创建密匙仓库,用户存储证书文件keytool-keystoreserver.keystore.jks-aliashello_kafka-validity100000-genkey创建CAopensslreq-new-x509-keyoutca-key-outca-cert-days100000将生成的CA添加到客户端信任库keytool-keystoreclient.trust
- flink: 自定义表函数的用法
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- flink:自定义函数的简单用法
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packagecn.edu.tju.demo3;importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputS
- flink状态后端和检查点的关系
后季暖
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在ApacheFlink中,检查点(Checkpoints)和状态后端(StateBackend)是两个核心概念,它们之间有着紧密的联系。为了更好地理解这种联系,我们首先需要分别了解这两个概念。检查点(Checkpoints):检查点是Flink用来实现容错和状态一致性的机制。当Flink应用程序运行时,它会定期地创建检查点,这些检查点包含了当前任务的状态信息。如果某个任务失败,Flink可以利用
- Flink异步io关联Hbase
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主程序publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{//1.获取流执行环境StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);SimpleDateFormatformatter=newSi
- 架构:Apache Kafka Connect实现sqlserver数据实时同步
管理大亨
sqlserver中间件架构
实现ApacheKafkaConnect与SQLServer之间的实时数据同步,您可以使用KafkaConnect的JDBCSourceConnector。以下是一个基本的步骤:1.安装KafkaConnect:确保您已经安装了ApacheKafka和KafkaConnect。您可以从ApacheKafka的官方网站或其他途径获取它。2.下载JDBCDriver:获取适用于SQLServer的JD
- flume集成kafka
weixin_34112181
大数据pythonjava
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>1.kafka的配置参照https://my.oschina.net/u/1591525/blog/22519102.flum配置在flume的conf目录下新建kafka.propertiesagent.sources=s1agent.channels=c1agent.sinks=k1agent.sources.s1.type=execage
- flink重温笔记(十五): flinkSQL 顶层 API ——实时数据流转化为SQL表的操作
那就学有所成吧(˵¯͒¯͒˵)
Flink重温笔记flink笔记sql大数据学习方法数据库KAFKA
Flink学习笔记前言:今天是学习flink的第15天啦!学习了flinkSQL基础入门,主要是解决大数据领域数据处理采用表的方式,而不是写复杂代码逻辑,学会了如何初始化环境,鹅湖将流数据转化为表数据,以及如何查询表数据,结合自己实验猜想和代码实践,总结了很多自己的理解和想法,希望和大家多多交流!Tips:"分享是快乐的源泉,在我的博客里,不仅有知识的海洋,还有满满的正能量加持,快来和我一起分享这
- FlinkCDC快速搭建实现数据监控
tianqi11
flinkjava
引入依赖4.0.0com.sandflinkcdc1.0-SNAPSHOTjarFlinkQuickstartJobUTF-81.17.11.14.4-->1.82.12${target.java.version}${target.java.version}2.17.1apache.snapshotsApacheDevelopmentSnapshotRepositoryhttps://reposi
- Apache Paimon 使用之Creating Catalogs
猫猫爱吃小鱼粮
Paimonapachehivehadoop
PaimonCatalog目前支持两种类型的metastores:filesystemmetastore(default),在文件系统中存储元数据和表文件。hivemetastore,将metadata存储在Hivemetastore中。用户可以直接从Hive访问表。1.使用FilesystemMetastore创建CatalogFlink引擎FlinkSQL注册并使用名为my_catalog的P
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
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
aijuans
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,
execution_count,
(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
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
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
豆豆咖啡
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二、好处
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1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
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- Decode Ways
hcx2013
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A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
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Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
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- 如何在Swift语言中创建http请求
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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
uule
spring事务
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新建事务
required
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