Spark SQL RDD、DataFrame、Dataset、反射推断机制 Schema 操作！！

╰+攻爆jí腚メ 2023-01-13 05:57 153阅读 0赞

### Spark SQL 结构化数据文件处理 ###

*   *  一、Spark SQL基本概念
     *   *  1.1 需求
         *  1.2 Spark SQL 简介
         *  1.3 Spark SQL 架构
         *  1.4 Catalyst优化器 五大组件
         *  1.5 Spark SQL 工作流程
     *  二、掌握 DataFrame、Dataset
     *   *  2.1 DataFrame 简介
         *  2.2 创建DataFrame
         *   *  2.2.1 读取数据
         *  2.3 DataFrame 保存数据
         *  2.4 shell中RDD 转换为 DataFrame
         *  2.5 DataFrame 常用操作
         *   *  2.5.1 DSL 风格操作
             *  2.5.2 SQL 风格操作
         *  2.6 Dataset 介绍与操作
         *   *  2.6.1 RDD、DataFrame 以及Dataset 区别
             *  2.6.2 Dataset 对象的创建
     *  三、反射推断机制 Schema

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Mysql+Hive：[1、Centos7 MySQL安装 —— 用网盘简单安装][1_Centos7 MySQL_ _]

[2、Hadoop集群搭建及配置⑨——Hive 可靠的安装配置][2_Hadoop_Hive]

[3、Spark SQ操作 MySQL数据库和 Hive数据仓库][3_Spark SQ_ MySQL_ Hive]

[4、Spark SQL RDD基本操作、RDD—DataFrame、API MySQL][4_Spark SQL RDD_RDD_DataFrame_API MySQL]

[5、Spark SQL RDD、DataFrame、Dataset、反射推断机制 Schema 操作！！][4_Spark SQL RDD_RDD_DataFrame_API MySQL]

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[8、Hadoop集群搭建及配置⑥ —— Hadoop组件安装及配置][8_Hadoop_ _ Hadoop]

[9、Hadoop集群搭建及配置⑦—— Spark&Scala安装配置][9_Hadoop_ Spark_Scala]

[10、Hadoop集群搭建及配置⑧——Hbase的安装配置][10_Hadoop_Hbase]

[11、eclipse配置连接Hadoop][11_eclipse_Hadoop]

[12、eclipse 实现 Hdfs java API][12_eclipse _ Hdfs java API]

[13、eclipse 实现 HBase java API][13_eclipse _ HBase java API]

[14、Hbase java API 实现增删改查][14_Hbase java API]

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## 一、Spark SQL基本概念 ##

### 1.1 需求 ###

在很多情况下，开发工程师并不了解Scala语言，也不了解Spark常用API，但又非常想要使用Spark框架提供的强大的数据分析能力。

Spark的开发工程师们考虑到了这个问题，利用SQL语言的语法简洁、学习门槛低以及在编程语言普及程度和流行程度高等诸多优势，从而开发了Spark SQL模块，通过Spark SQL，开发人员能够通过使用SQL语句，实现对结构化数据的处理。

### 1.2 Spark SQL 简介 ###

Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象结构叫做 DataFrame的数据模型(即带有 Schema信息的 RDD ) ， Spark SQL作为分布式 SQL查询引擎，让用户可以通过 **SQL**， **Dataframe API** 和 **Dataset API**三种方式实现对结构化数据的处理。

**Spark SQL主要提供了以下三个功能：**

*  Spark SQL可从各种结构化数据源中读取数据，进行数据分析。
 *  Spark SQL包含行业标准的 JDBC和 ODBC连接方式，因此它不局限于在 Spark程序内使用SQL语句进行查询。
 *  Spark SQL可以无缝地将 SQL查询与 Spark程序进行结合，它能够将结构化数据作为Spark中的分布式数据集(RDD)进行查询。

### 1.3 Spark SQL 架构 ###

Spark SQL架构与Hive架构相比，把底层的 MapReduce执行引擎更改为 Spark ，还修改了 Catalyst优化器，Spark SQL快速的计算效率得益于 Catalyst优化器。从 HiveQL被解析成语法抽象树起，执行计划生成和优化的工作全部交给 Spark SQL的Catalyst优化器进行负责和管理。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
Spark要想很好地支持SQL，需要完成解析( **Parser** )、优化(**Optimizer** )、执行(**Execution** )三大过程。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

### 1.4 Catalyst优化器 五大组件 ###

Catalyst优化器在执行计划生成和优化的工作时，离不开内部的五大组件。

*  SqlParse：完成SQL语法解析功能，目前只提供了一个简单的SQL解析器；
 *  Analyze：主要完成绑定工作，将不同来源的 Unresolved LogicalPlan和元数据进行绑定，生成Resolved LogicalPlan；
 *  Optimizer：对 Resolved Lo；gicalPlan进行优化，生成 OptimizedLogicalPlan；
 *  Planner：将 LogicalPlan转换成 PhysicalPlan；
 *  CostModel：主要根据过去的性能统计数据，选择最佳的物理执行计划。

### 1.5 Spark SQL 工作流程 ###

1.  下在解析SQL语句之前，会创建 SparkSession，涉及到表名、字段名称和字段类型的元数据都将保存在 SessionCatalog中；
2.  当调用 SparkSession的 sql()方法时就会使用 SparkSqlParser进行解析 SQL语句，解析过程中使用的 ANTLR进行词法解析和语法解析；
3.  使用 Analyzer分析器绑定逻辑计划，在该阶段， Analyzer会使用 Analyzer Rules，并结合 SessionCatalog，对未绑定的逻辑计划进行解析，生成已绑定的逻辑计划；
4.  使用Optimizer优化器优化逻辑计划，该优化器同样定义了一套规则(Rules) ，利用这些规则对逻辑计划和语句进行迭代处理；
5.  使用 SparkPlanner对优化后的逻辑计划进行转换，生成可以执行的物理计划 SparkPlan；
6.  使用 QueryExecution执行物理计划，此时则调用 SparkPlan的 execute()方法，返回RDDs。

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## 二、掌握 DataFrame、Dataset ##

### 2.1 DataFrame 简介 ###

*  Spark SQL使用的数据抽象并非是RDD ，而是DataFrame。
 *  在Spark 1.3.0版本之前， DataFrame被称为 SchemaRDD。
 *  DataFrame使 Spark具备处理大规模结构化数据的能力。
 *  在 Spark中，DataFrame是一种以 RDD为基础的分布式数据集。DataFrame的结构类似传统数据库的二维表格，可以从很多数据源中创建，如结构化文件、外部数据库、Hive表等数据源。

DataFrame可以看作是分布式的 Row对象的集合，在二维表数据集的每一列都带有名称和类型，这就是 **Schema元信息**，这使得Spark框架可获取更多数据结构信息，从而对在DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上数据变换进行针对性的优化，最终达到提升计算效率。

### 2.2 创建DataFrame ###

**创建DataFrame的两种基本方式：**

*  已存在的RDD调用toDF(方法转换得到DataFrame。
 *  通过Spark读取数据源直接创建DataFrame。

若使用 SparkSession方式创建 DataFrame，可以使用 **spark.read**从不同类型的文件中加载数据创建 DataFrame，spark.read的具体操作，如下表所示。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>读取方法</th> 
   <th align="left">说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>spark.read.text(“people.txt”)</td> 
   <td align="left">读取 txt 格式文件,创建 DataFrame；</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>spark.read.csv (“people.csv”)</td> 
   <td align="left">读取 csv 格式文件,创建 DataFrame；</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>spark.read.json(“people.json”)</td> 
   <td align="left">读取 json 格式文件，创建 DataFrame；</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>spark.read.parquet(“people.parquet”)</td> 
   <td align="left">读取 parquet 格式文件,创建 DataFrame。</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

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`/usr/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/examples/src/main/resources` 目录下有两个样例数据 people.json和 people.txt。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

#### 2.2.1 读取数据 ####

import org.apache.spark.sql.SparkSession
    val spark=SparkSession.builder().getOrCreate()
    // 使支持 RDD转换为 DataFrame及后续 sql操作
    import spark.implicits._
    val df = spark.read.json("file:///usr/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/examples/src/main/resources/people.json")
    df.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

### 2.3 DataFrame 保存数据 ###

可以使用spark.write操作，把一个DataFrame保存成不同格式的文件，  
例如，把一个名称为df的DataFrame保存到不同格式文件中，-

df.write.json("people.json“)
    df.write.parquet("people.parquet“)
    df.write.csv("people.csv")

创建一个 DataFrame，把示例文件 people.json，保存成csv格式文件。

val peopleDF = spark.read.format("json").load("file:///usr/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/examples/src/main/resources/people.json")
    peopleDF.select("name", "age").write.format("csv").save("file:///root/people.json")

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

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### 2.4 shell中RDD 转换为 DataFrame ###

val dataRDD = sc.textFile("/spark/person.txt").map(_.split(" "))
    case class person(id:Int,name:String,age:Int)
    val personRDD = dataRDD.map(x=>person(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt))
    val personDF = personRDD.toDF()
    personDF.show()
    personDF.printSchema

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

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### 2.5 DataFrame 常用操作 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

#### 2.5.1 DSL 风格操作 ####

DataFrame 提供了一种特定领域语言（ DSL）以方便操作结构化数据，下面是操作：

// 打印模式
    df.printSchema()
    // 选择多列
    df.select(df("name"),df("age")+1).show()
    // 条件过滤
    df.filter(df("age")>20).show()
    // 分类聚合
    df.groupBy("age").count().show()
    // 排序
    df.sort(df("age").desc).show()
    // 多列排序
    df.sort(df("age").asc,df("name").desc).show()
    // 对列进行重命名
    df.select(df("name").as("username"),df("age")).show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

#### 2.5.2 SQL 风格操作 ####

DataFrame 的强大之处就是可以将它看作一个关系型数据表，然后可以在程序中直接使用 `spark.sql()` 的方法执行SQL查询，结果将作为一个 DataFrame返回。使用SQL风格操作需要将 DataFrame注册为临时表。

// 注册t_person表
    personDF.registerTempTable("t_person")
    // 查询年纪最大的三个人信息
    spark.sql("select * from t_person order by age desc limit 3").show()
    // 查找年龄大于25岁的人信息
    spark.sql("select * from t_person where age > 25").show()

【注】：在spark-shell 操作 spark.sql()方法可能会存在运行错误的情况，如果信息显示 `not connect metastore`， 则需要提前把 Hive客户端打开！！！，不然不能运行。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

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### 2.6 Dataset 介绍与操作 ###

Dataset是从Spark1.6Alpha版本中引入的一个新的数据抽象结构，最终在Spark2.0版本被定义成Spark新特性。Dataset提供了特定域对象中的强类型集合，也就是在RDD的每行数据中添加了类型约束条件，只有约束条件的数据类型才能正常运行。Dataset结合了RDD和DataFrame的优点，并且可以调用封装的方法以并行方式进行转换等操作。

#### 2.6.1 RDD、DataFrame 以及Dataset 区别 ####

RDD数据的表现形式，即序号(1) ，此时RDD数据没有数据类型和元数据信息。DataFrame数据的表现形式，即序号(2) ，此时DataFrame数据中添加Schema元数据信息(列名和数据类型，如ID : String ) ，DataFrame每行类型固定为Row类型，每列的值无法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
Dataset数据的表现形式，序号(3)和(4) ，其中序号(3)是在 RDD每行数据的基础之上，添加一个数据类型(value:String)作为 Schema元数据信息。而序号(4)每行数据添加 People强数据类型，在 Dataset\[Person\]中里存放了3个字段和属性， Dataset每行数据类型可自定义，一旦定义后，就具有错误检查机制。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

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#### 2.6.2 Dataset 对象的创建 ####

val personDs= spark.createDataset(sc.textFile("/spark/person.txt"))
    personDs.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]

// DataFrame 用 as.[ElementType]方法转换为 Dataset;
    spark.read.text("/spark/person.txt").as[String]
    // Dataset用 as.[ElementType]toDF()方法转换为 DataFrame 
    spark.read.text("/spark/person.txt").as[String].toDF()

![在这里插入图片描述][20210416171434348.png]

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## 三、反射推断机制 Schema ##

Spark官方提供了两种方法实现从RDD转换得到DataFrame：

1.  利用反射机制来推断包含特定类型对象的Schema，这种方式适用于对已知数据结构的RDD转换；
2.  通过编程接口构造一一个Schema，并将其应用在已  
    知的RDD数据中。

import org.apache.spark.SparkContext
    import org.apache.spark.rdd.RDD
    import org.apache.spark.sql.{
        DataFrame, Row, SparkSession}
    
    case class Person(id:Int,name:String,age:Int)
    
    object CaseClassSchema {
        
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        
        //1.构建SparkSession
        val spark:SparkSession = SparkSession.builder().appName("CaseClassSchema").master("local[2]").getOrCreate();
        //2.获取SparkContext
        val sc:SparkContext =spark.sparkContext
        //设置日志打印级别
        sc.setLogLevel("WARN")
        //3.读取文件
        val data:RDD[Array[String]] = sc.textFile("D:\\配套代码\\person.txt").map(x=>x.split(" "));
        //4.将RDD与样例类关联
        val personRdd: RDD[Person] = data.map(x=>Person(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt))
        //5.获取DF
        //手动导入隐式转换
        import spark.implicits._
        val personDF: DataFrame = personRdd.toDF
    
        //------------DSL语法操作开始-------------
        //1、显示DataFrame的数据，默认显示20行
        personDF.show()
        //2、显示DataFrame的schema信息
        personDF.printSchema()
        //3、显示DataFrame记录数
        println(personDF.count())
        //4、显示DataFrame的所有字段
        personDF.columns.foreach(println)
        //5、取出DataFrame的第一行记录
        println(personDF.head())
        //6、显示DataFrame中name字段的所有值
        personDF.select("name").show()
        //7、过滤出DataFrame中年龄大于30的记录
        personDF.filter($"age" > 30).show()
        //8、统计DataFrame中年龄大于30的人数
        println(personDF.filter($"age">30).count())
        //9、统计DataFrame中按照年龄进行分组，求每个组的人数
        personDF.groupBy("age").count().show()
        //-----------DSL语法操作结束-------------
        //-----------SQL操作风格开始-------------
        //将DataFrame注册成表
        personDF.createOrReplaceTempView("t_person")
        //传入sql语句，进行操作
        spark.sql("select * from t_person").show()
        spark.sql("select * from t_person where name='zhangsan'").show()
        spark.sql("select * from t_person order by age desc").show()
        //-----------SQL操作风格结束-------------
        //关闭操作
        sc.stop()
        spark.stop()
      }
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]

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当 case类不能提前定义Schema时，就需要采用编程方式定义 Schema信息，实现 RDD转换 DataFrame的功能。

1.  创建一个Row对象结构的RDD；
2.  基于StructType类型创建Schema；
3.  通过SparkSession提供的createDataFrame()方法来拼接  
    Schema ,来实现RDD转换成DataFrame。

import org.apache.spark.SparkContext
    import org.apache.spark.rdd.RDD
    import org.apache.spark.sql.types.{
        IntegerType, StringType, StructField, StructType}
    import org.apache.spark.sql.{
        DataFrame, Row, SparkSession}
    object SparkSqlSchema {
        
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        
        //1.创建SparkSession
        val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("SparkSqlSchema").master("local[2]").getOrCreate()
        //2.获取sparkContext对象
        val sc: SparkContext = spark.sparkContext
        //设置日志打印级别
        sc.setLogLevel("WARN")
        //3.加载数据
        val dataRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\\配套代码\\person.txt")
        //4.切分每一行
        val dataArrayRDD: RDD[Array[String]] = dataRDD.map(_.split(" "))
        //5.加载数据到Row对象中
        val personRDD: RDD[Row] = dataArrayRDD.map(x=>Row(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt))
        //6.创建Schema
        val schema:StructType= StructType(Seq(
          StructField("id", IntegerType, nullable = false),
          StructField("name", StringType, nullable = false),
          StructField("age", IntegerType, nullable= false)
        ))
        //7.利用 personRDD与Schema创建 DataFrame
        val personDF: DataFrame = spark.createDataFrame(personRDD,schema)
        //8.DSL操作显示DataFrame的数据结果
        personDF.show()
        //9.将DataFrame注册成表
        personDF.createOrReplaceTempView("t_person")
        //10.sql语句操作
        spark.sql("select * from t_person").show()
        spark.sql("select * from t_person order by age desc").show()
        spark.sql("select * from t_person order by age desc limit 2").show()
        spark.sql("select * from t_person where age >25").show()
        //11.关闭资源
        sc.stop()
        spark.stop()
      }
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]

[1_Centos7 MySQL_ _]: https://blog.csdn.net/weixin_44775255/article/details/115662187
[2_Hadoop_Hive]: https://blog.csdn.net/weixin_44775255/article/details/115663334
[3_Spark SQ_ MySQL_ Hive]: https://blog.csdn.net/weixin_44775255/article/details/115707963
[4_Spark SQL RDD_RDD_DataFrame_API MySQL]: https://blog.csdn.net/weixin_44775255/article/details/115727069
[8_Hadoop_ _ Hadoop]: https://blog.csdn.net/weixin_44775255/article/details/113775449
[9_Hadoop_ Spark_Scala]: https://blog.csdn.net/weixin_44775255/article/details/114518207
[10_Hadoop_Hbase]: https://blog.csdn.net/weixin_44775255/article/details/114676669
[11_eclipse_Hadoop]: https://blog.csdn.net/weixin_44775255/article/details/114799064
[12_eclipse _ Hdfs java API]: https://blog.csdn.net/weixin_44775255/article/details/114809298
[13_eclipse _ HBase java API]: https://blog.csdn.net/weixin_44775255/article/details/114821297
[14_Hbase java API]: https://blog.csdn.net/weixin_44775255/article/details/117446315
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221022/e7557842781248efa56bf97193f2bc8f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221022/da84543a63c54a96bb6c4f6a385edb98.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc3NTI1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221022/f7582b0e14db4c9f81e034f8420c96d5.png
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