11 2020 档案
摘要：一、Hive 执行过程概述 1、概述 （1） Hive 将 HQL 转换成一组操作符（Operator），比如 GroupByOperator, JoinOperator 等 （2）操作符 Operator 是 Hive 的最小处理单元 （3）每个操作符代表一个 HDFS 操作或者 MapReduc
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摘要：0 简介 Catalog 提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。 数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的，例如临时表、或者通过 TableEnvironment 注册的 UDF。 元数据也可以是持久化的，例如 Hive Metas
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摘要：0 函数 Flink 允许用户在 Table API 和 SQL 中使用函数进行数据的转换。 1 函数类型 Flink 中的函数有两个划分标准。 一个划分标准是：系统（内置）函数和 Catalog 函数。系统函数没有名称空间，只能通过其名称来进行引用。 Catalog 函数属于 Catalog 和数
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摘要：0 简介 SHOW 语句用于列出所有的 catalog，或者列出当前 catalog 中所有的 database，或者列出当前 catalog 和当前 database 的所有表或视图，或者列出所有的 function，包括：临时系统 function，系统 function，临时 catalog
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摘要：DESCRIBE 语句用来描述一张表或者视图的 Schema。 执行 DESCRIBE 语句 DESCRIBE 语句可以通过 TableEnvironment 的 executeSql() 执行，也可以在 SQL CLI 中执行 DROP 语句。 若 DESCRIBE 操作执行成功，executeS
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摘要：INSERT 语句用来向表中添加行。 1 执行 INSERT 语句 单条 INSERT 语句，可以使用 TableEnvironment 中的 executeSql() 方法执行，也可以在 SQL CLI 中执行 INSERT 语句。executeSql() 方法执行 INSERT 语句时会立即提交
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摘要：0 简介 ALTER 语句用于修改一个已经在 Catalog 中注册的表、视图或函数定义。 Flink SQL 目前支持以下 ALTER 语句： ALTER TABLE ALTER DATABASE ALTER FUNCTION 1 执行 ALTER 语句 可以使用 TableEnvironment
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摘要：0 简介 DROP 语句用于从当前或指定的 Catalog 中删除一个已经注册的表、视图或函数。 Flink SQL 目前支持以下 DROP 语句： DROP TABLE DROP DATABASE DROP VIEW DROP FUNCTION 1 执行 DROP 语句 可以使用 TableEnv
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摘要：1.1 HBase与Hive的对比 1．Hive (1) 数据仓库 Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系，以方便使用HQL去管理查询。 (2) 用于数据分析、清洗 Hive适用于离线的数据分析和清洗，延迟较高。 (3) 基于HDFS、MapReduce
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摘要：先来一张表: CREATE TABLE IF NOT EXISTS `article` (`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `author_id` int(10) unsigned NOT NULL, `category_id` int(1
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摘要：1、MySQL 查询优化器是如何工作的 MySQL 查询优化器有几个目标,但是其中最主要的目标是尽可能地使用索引,并且使用最严格的索引来消除尽可能多的数据行。最终目标是提交 SELECT 语句查找数据行,而不是排除数据行。优化器试图排除数据行的原因在于它排除数据行的速度越快,那么找到与条件匹配的数据
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摘要：接上篇Mysql性能优化二 对表进行水平划分 如果一个表的记录数太多了，比如上千万条，而且需要经常检索，那么我们就有必要化整为零了。如果我拆成100个表，那么每个表只有10万条记录。当然这需要数据在逻辑上可以划分。一个好的划分依据，有利于程序的简单实现，也可以充分利用水平分表的优势。比如系统界面上只
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摘要：建立适当的索引 说起提高数据库性能，索引是最物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行个正确的'create index'，查询速度就可能提高百倍千倍，这可真有诱惑力。可是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的I/O。 是
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摘要：mysql的性能优化无法一蹴而就，必须一步一步慢慢来，从各个方面进行优化，最终性能就会有大的提升。 Mysql数据库的优化技术 对mysql优化是一个综合性的技术，主要包括 表的设计合理化(符合3NF) 添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引] 分表
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摘要：SQL书写习惯 了解了 SQL 执行顺序，那么我们就接下来进一步养成日常 sql好习惯，也就是在实现功能同时有考虑性能的思想，数据库是能进行集合运算的工具，我们应该尽量的利用这个工具，所谓集合运算实际就是批量运算，就是尽量减少在客户端进行大数据量的循环操作，而用SQL语句或者存储过程代替。 1.只返
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摘要：1 查询语句是如何执行 (1)执行FROM语句 在这些 SQL 语句的执行过程中，都会产生一个虚拟表，用来保存 SQL 语句的执行结果（这是重点），我现在就来跟踪这个虚拟表的变化，得到最终的查询结果的过程，来分析整个 SQL 逻辑查询的执行顺序和过程。 第一步，执行FROM语句。我们首先需要知道最开
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摘要：1 SQL逻辑查询语句执行顺序 还记得上面给出的那一长串的SQL逻辑查询规则么？那么，到底哪个先执行，哪个后执行呢？现在，我先给出一个查询语句的执行顺序： (7) SELECT /* 处理SELECT列表，产生 VT7 */ (8) DISTINCT <select_list> /* 将重复的行从
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摘要：准备工作 先来一段伪代码，首先你能看懂么？ SELECT DISTINCT <select_list> FROM <left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <join_condition> WHERE <where_condition> GROUP
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摘要：194.说一下 jvm 的主要组成部分？及其作用？ 类加载器（ClassLoader） 运行时数据区（Runtime Data Area） 执行引擎（Execution Engine） 本地库接口（Native Interface） 组件的作用： 首先通过类加载器（ClassLoader）会把 Ja
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摘要：班上有 N 名学生。其中有些人是朋友，有些则不是。他们的友谊具有是传递性。如果已知 A 是 B 的朋友，B 是 C 的朋友，那么我们可以认为 A 也是 C 的朋友。所谓的朋友圈，是指所有朋友的集合。 给定一个 N * N 的矩阵 M，表示班级中学生之间的朋友关系。如果M[i][j] = 1，表示已知
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摘要：这道题的输入是一个二维数组(n ∗ m n*mn∗m)，然后要我们求联通区域的块数我的思路是创建一个一个长度为n ∗ m n*mn∗m的一维数组作为初始并查集，然后使用遍历输入的二维数组，每当发现某个位置的右边或者下面的值是1，并且本身的值也是1的时候，合并这两个区域。（注意二维数组的索引不要搞混，
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摘要：一条包含字母 A-Z 的消息通过以下方式进行了编码： 'A' -> 1'B' -> 2...'Z' -> 26给定一个只包含数字的非空字符串，请计算解码方法的总数。 题目数据保证答案肯定是一个 32 位的整数。 示例 1： 输入：s = "12"输出：2解释：它可以解码为 "AB"（1 2）或者 "
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摘要：给定一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。 示例 1： 输入: "babad"输出: "bab"注意: "aba" 也是一个有效答案。示例 2： 输入: "cbbd"输出: "bb" 来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-
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摘要：给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。 如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票一次），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 注意：你不能在买入股票前卖出股票。 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4]输出: 5解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的
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摘要：假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？ 注意：给定 n 是一个正整数。 示例 1： 输入： 2 输出： 2 解释： 有两种方法可以爬到楼顶。 1. 1 阶 + 1 阶 2. 2 阶 示例 2： 输入： 3 输出： 3 解
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摘要：设计一个使用单词列表进行初始化的数据结构，单词列表中的单词 互不相同 。 如果给出一个单词，请判定能否只将这个单词中一个字母换成另一个字母，使得所形成的新单词存在于你构建的字典中。 实现 MagicDictionary 类： MagicDictionary() 初始化对象void buildDict
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摘要：给一非空的单词列表，返回前 k 个出现次数最多的单词。 返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。 示例 1： 输入: ["i", "love", "leetcode", "i", "love", "coding"], k = 2输出: ["i", "l
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摘要：给出一个字符串数组words组成的一本英语词典。从中找出最长的一个单词，该单词是由words词典中其他单词逐步添加一个字母组成。若其中有多个可行的答案，则返回答案中字典序最小的单词。 若无答案，则返回空字符串。 示例 1： 输入：words = ["w","wo","wor","worl", "wo
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摘要：请你设计一个数据结构，支持 添加新单词 和 查找字符串是否与任何先前添加的字符串匹配 。 实现词典类 WordDictionary ： WordDictionary() 初始化词典对象void addWord(word) 将 word 添加到数据结构中，之后可以对它进行匹配bool search(w
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摘要：现在你总共有 n 门课需要选，记为 0 到 n-1。 在选修某些课程之前需要一些先修课程。 例如，想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 ，我们用一个匹配来表示他们: [0,1] 给定课程总量以及它们的先决条件，返回你为了学完所有课程所安排的学习顺序。 可能会有多个正确的顺序，你只要返回一种就可以
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摘要：1、什么是拓扑排序，也就是拓扑排序的概念 实际上，拓扑排序是一种图论算法，该算法在《数据结构与算法》一书中有涉猎。引用维基百科的定义： 在图论中，由一个有向无环图的顶点组成的序列，当且仅当满足下列条件时，称为该图的一个拓扑排序（英语：Topological sorting）。（1）每个顶点出现且只出
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摘要：给定一个列表 accounts，每个元素 accounts[i] 是一个字符串列表，其中第一个元素 accounts[i][0] 是 名称 (name)，其余元素是 emails 表示该帐户的邮箱地址。 现在，我们想合并这些帐户。如果两个帐户都有一些共同的邮件地址，则两个帐户必定属于同一个人。请注意
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摘要：给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。 岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。 此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。 示例 1： 输入：grid = [ ["1","1","1","1","0"], ["
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摘要：给定一个二叉树，检查它是否是镜像对称的。 例如，二叉树 [1,2,2,3,4,4,3] 是对称的。 1 / \ 2 2 / \ / \3 4 4 3 但是下面这个 [1,2,2,null,3,null,3] 则不是镜像对称的: 1 / \ 2 2 \ \ 3 3 来源：力扣（LeetCode）链接：
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摘要：给定两个二叉树，编写一个函数来检验它们是否相同。 如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。 示例 1: 输入: 1 1 / \ / \ 2 3 2 3 [1,2,3], [1,2,3] 输出: true示例 2: 输入: 1 1 / \ 2 2 [1,2], [1,null
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摘要：你这个学期必须选修 numCourse 门课程，记为 0 到 numCourse-1 。 在选修某些课程之前需要一些先修课程。 例如，想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 ，我们用一个匹配来表示他们：[0,1] 给定课程总量以及它们的先决条件，请你判断是否可能完成所有课程的学习？ 示例 1: 输
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摘要：给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。 岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。 此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。 示例 1： 输入：grid = [ ["1","1","1","1","0"], ["
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摘要：给定一个保存员工信息的数据结构，它包含了员工唯一的id，重要度 和 直系下属的id。 比如，员工1是员工2的领导，员工2是员工3的领导。他们相应的重要度为15, 10, 5。那么员工1的数据结构是[1, 15, [2]]，员工2的数据结构是[2, 10, [3]]，员工3的数据结构是[3, 5, [
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摘要：给定一个 N 叉树，找到其最大深度。 最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点总数。 例如，给定一个 3叉树 : 我们应返回其最大深度，3。 说明: 树的深度不会超过 1000。树的节点总不会超过 5000。 来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.c
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摘要：编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target。该矩阵具有以下特性： 每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。示例: 现有矩阵 matrix 如下： [ [1, 4, 7, 11, 15], [2, 5, 8, 12, 19], [3, 6,
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摘要：在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2输出: 5示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4输出: 4 来源：力扣（Le
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摘要：给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。 你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。 示例 1: 输入: [3,2,3]输出: 3示例 2: 输入: [2,2,1,1,1,2,2]输出: 2 来源：力扣（LeetCode
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摘要：给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]输出: 6解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。进阶: 如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精
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摘要：给定一组不含重复元素的整数数组 nums，返回该数组所有可能的子集（幂集）。 说明：解集不能包含重复的子集。 示例: 输入: nums = [1,2,3]输出:[ [3], [1], [2], [1,2,3], [1,3], [2,3], [1,2], []] 来源：力扣（LeetCode）链接：h
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摘要：给定两个整数 n 和 k，返回 1 ... n 中所有可能的 k 个数的组合。 示例: 输入: n = 4, k = 2输出:[ [2,4], [3,4], [2,3], [1,2], [1,3], [1,4],] 来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/
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摘要：给定一个 没有重复 数字的序列，返回其所有可能的全排列。 示例: 输入: [1,2,3]输出:[ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1]] 来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/probl
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摘要：二进制手表顶部有 4 个 LED 代表 小时（0-11），底部的 6 个 LED 代表 分钟（0-59）。 每个 LED 代表一个 0 或 1，最低位在右侧。 例如，上面的二进制手表读取 “3:25”。 给定一个非负整数 n 代表当前 LED 亮着的数量，返回所有可能的时间。 示例： 输入: n =
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摘要：给你一个仅由大写英文字母组成的字符串，你可以将任意位置上的字符替换成另外的字符，总共可最多替换 k 次。在执行上述操作后，找到包含重复字母的最长子串的长度。 注意:字符串长度 和 k 不会超过 104。 示例 1: 输入:s = "ABAB", k = 2 输出:4 解释:用两个'A'替换为两个'B
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摘要：给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例 1: 输入: "abcabcbb"输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。示例 2: 输入: "bbbbb"输出: 1解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。示例 3:
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摘要：给定一个包含 n + 1 个整数的数组 nums，其数字都在 1 到 n 之间（包括 1 和 n），可知至少存在一个重复的整数。假设只有一个重复的整数，找出这个重复的数。 示例 1: 输入: [1,3,4,2,2]输出: 2示例 2: 输入: [3,1,3,4,2]输出: 3说明： 不能更改原数组（
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摘要：给定一个字符串，验证它是否是回文串，只考虑字母和数字字符，可以忽略字母的大小写。 说明：本题中，我们将空字符串定义为有效的回文串。 示例 1: 输入: "A man, a plan, a canal: Panama"输出: true示例 2: 输入: "race a car"输出: false 来源
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摘要：编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。 不要给另外的数组分配额外的空间，你必须原地修改输入数组、使用 O(1) 的额外空间解决这一问题。 你可以假设数组中的所有字符都是 ASCII 码表中的可打印字符。 示例 1： 输入：["h","e","l
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摘要：给你一个数组 nums 和一个值 val，你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素，并返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间，你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。 元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。 示例 1: 给定 nums = [3,
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摘要：给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。 你可以假设数组中无重复元素。 示例 1: 输入: [1,3,5,6], 5输出: 2示例 2: 输入: [1,3,5,6], 2输出: 1 来源：力扣（LeetCode）链接：h
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摘要：给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。 示例 1: 输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9输出: 4解释: 9 出现在 nums
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摘要：峰值元素是指其值大于左右相邻值的元素。 给定一个输入数组 nums，其中 nums[i] ≠ nums[i+1]，找到峰值元素并返回其索引。 数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回任何一个峰值所在位置即可。 你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞。 class Solution
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摘要：编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中，是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性： 每行中的整数从左到右按升序排列。 每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。 示例 1: 输入: matrix = [ [1, 3, 5, 7], [10, 11, 16, 20], [23, 30, 34, 5
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