Hadoop 之 HDFS的基本使用

我就是我 2023-01-14 12:58 155阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  一、学前必备知识
 *  二、Hadoop HDFS 命令
 *  1、HDFS 常用命令总览
 *  2、创建与查看 HDFS 目录
 *  3、本地计算机和 HDFS 间的文件复制
 *  4、复制与删除 HDFS 文件
 *  5、查看 HDFS 文件内容
 *  6、对比 hdfs dfs
 *  三、Java 操作 HDFS
 *  1、前置工作
 *  2、示例代码

# 一、学前必备知识 #

1.  [2021年 全网最细大数据学习笔记（一）：初识 Hadoop][2021_ _ Hadoop]
2.  [2021年 全网最细大数据学习笔记（二）：Hadoop 伪分布式安装][2021_ _Hadoop]
3.  [2021年 全网最细大数据学习笔记（三）：Hadoop 集群的搭建与配置][2021_ _Hadoop 1]

# 二、Hadoop HDFS 命令 #

查看存储情况  hdfs dfsadmin -report

## 1、HDFS 常用命令总览 ##

可以利用 HDFS 命令对 HDFS 进行操作。HDFS 有很多用户接口，其中命令行是最基本的，也是所有开发者必须熟悉的。所有命令行均由 bin/hadoop 脚本引发，不指定参数运行 Hadoop 脚本将显示所有命令的描述。若要完整了解 Hadoop 命令，可输入 hadoop fs -help 即可查看所有命令的帮助文件。HDFS 命令的格式如下：

<code class="language-text">hadoop fs –命令
 </code>

*  1

下面介绍一些常用的 HDFS 命令，如下表所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 2、创建与查看 HDFS 目录 ##

**1、创建 HDFS 目录**

命令：hadoop fs -mkdir。在 Hadoop 上创建目录与在 Linux 上创建目录类似，根目录用 `/` 表示。例如，创建 test 目录，打开 bigdata01 节点的终端，输入如下命令：

<code class="language-text">hadoop fs -mkdir /test
 </code>

例如，在 test 目录下创建 amo 子目录，命令如下：

<code class="language-text">hadoop fs -mkdir /test/amo
 </code>

例如，在 amo 目录下创建 demo 子目录，命令如下：

<code class="language-text">hadoop fs -mkdir /test/amo/demo
 </code>

执行结果如下图所示：  
![在这里插入图片描述][20210409181551440.png]  
说明：在使用 HDFS 命令之前，必须先启动 Hadoop 集群，且命令执行在主节点的终端上。在创建 /test/amo 目录之前，必须先创建 test 目录，不能直接使用 hadoop fs -mkdir /test/amo 命令创建 amo 目录。

**2、创建多级 HDFS 目录**

当创建目录时，如果要逐级地创建也很麻烦，所以 HDFS 提供了 -p 选项，可以帮助用户一次创建多级目录。例如，创建多级目录 /dir1/dir2/dir3 的命令为：

<code class="language-text">hadoop fs -mkdir -p /dir1/dir2/dir3
 </code>

执行结果如下图所示：  
![在这里插入图片描述][20210409182051998.png]  
**3、查看 HDFS 目录**

与 Linux 的 ls 命令类似，Hadoop 也有查看文件列表的命令，命令如下：

<code class="language-text">hadoop fs -ls <args> 
 其中，<args> 为可选参数。下面介绍查看命令的常用用法。
 </code>

1.  查看目录。查看上面创建的 test 目录，命令：hadoop fs -ls /test，执行结果如下图所示：  
    ![在这里插入图片描述][20210409182404145.png]  
    通过上图的执行结果可以看到，显示了 test 目录下的子目录和文件，如子目录 amo。
2.  查看根目录。根目录是用 `/` 表示的，查看根目录的命令为：hadoop fs -ls /，执行结果如下图所示：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
    上述命令用来显示根目录下的子目录和文件。因为在之前的小节中创建了 dir1 和 test 目录，除了用户自己创建的目录以外，系统在安装的时候也已经创建了其他的目录，如 user 目录，user 目录与用户自己创建的目录具有相同的权限。
3.  查看所有子目录。参数 -R 可用于查看所有 HDFS 子目录，R 代表 recursive(递归)，命令：hadoop fs -ls -R /，执行结果如下图所示：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

## 3、本地计算机和 HDFS 间的文件复制 ##

**1、从本地计算机复制文件到 HDFS**

从本地计算机(Linux 虚拟机) 复制文件到 HDFS，也可称为上传文件到 HDFS。有两种命令可以使用，一种是 `hadoop fs -put`，另一种是 `hadoop fs -copyFromLocal`，在 bigdata01(主) 节点的终端输入如下命令：

<code class="language-text">hadoop fs -put /root/readme.txt /test/readme.txt
 </code>

本段代码可以实现将本地 Linux 的文件 `/root/readme.txt` 上传到 HDFS 的 `/test` 下，文件名保持为 readme.txt，也可以在复制的时候重新命名文件。也可以不写复制的文件名，直接写要复制到的路径即可，如下所示，表示文件名保持不变。

<code class="language-text">hadoop fs -put /root/readme.txt /test
 </code>

注意：在上传文件时，“/root/readme.txt” 该目录下的文件必须存在。查看复制的文件，命令如下：  
![在这里插入图片描述][20210410133301668.png]  
使用 `hadoop fs -copyFromLocal /root/readme.txt /test/readme.txt` 也可实现上传文件的功能。

**2、强制复制文件**

当复制本地文件至 HDFS 目录时，如果文件已经存在，系统会提示 `File exists`，即文件已经存在，将不会复制，如下图所示：  
![在这里插入图片描述][202104101335515.png]  
当文件已经存在时，可以使用 `-f` 选项(f 是 force，强制)，进行强制复制，命令如下：

<code class="language-text">hadoop fs -put -f /root/readme.txt /test/readme.txt
 </code>

**3、复制多个文件**

可以一次复制多个本地文件到 HDFS 目录，在下面的例子中，实现了复制“/root/readme2.txt” 和 “/root/readme3.txt” 这两个文件到 /test 目录。

<code class="language-text">hadoop fs -put /root/readme2.txt /root/readme3.txt /test
 </code>

执行结果如下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
**4、复制目录**

除了可以复制文件外，还可以复制目录。例如，将本地的目录 “/data/soft/hadoop-3.2.0/etc/” 到 HDFS 目录 /test，命令如下：

<code class="language-text">hadoop fs -put /data/soft/hadoop-3.2.0/etc /test
 </code>

执行结果如下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
从上图中，只看到了 etc 的目录名称，还可以使用 hadoop fs -ls -R /test/etc 命令，来列出 HDFS 目录 /test/etc 下的所有文件。

**5、复制并输入**

在复制目录时使用到的是 -put 选项，还可以使用 -copyFromLocal 选项。但是两者的不同之处是：-put选项接受 stdin(标准输入)。下面看两个使用 -put 选项接受 stdin 的例子。

(1) 将原本显示在屏幕上的内容存储到 HDFS 文件，命令如下：

<code class="language-text">echo abd | hadoop fs -put - /test/echoin.txt
 </code>

其中 echo abc 原本是要指定显示在屏幕上的内容 abc，现在通过 `|`(pipe 管道) 符号传递给 hadoop 的命令，并且存储到 HDFS 目录下的文件 echoin.txt 中。并列出 /test/echoin.txt 文件的内容，执行结果如下图所示：  
![在这里插入图片描述][20210410135102309.png]  
(2) 将本地目录的列表存储到 HDFS 文件，命令如下：

<code class="language-text">ls /data/soft/hadoop-3.2.0/etc/hadoop | hadoop fs -put - /test/hadoopetc.txt
 </code>

其中 “ls /data/soft/hadoop-3.2.0/etc/hadoop” 命令会把本地目录 ls /data/soft/hadoop-3.2.0/etc/hadoop 的列表显示在屏幕上，但是通过后面的 “|” 符号(pipe 管道) 传递给了 Hadoop 命令，所以最后会存储到 HDFS 目录下的 hadoopetc.txt 文件中。列出 /test/hadoopetc.txt 文件的内容，执行结果如下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
**6、将 HDFS 上的文件复制到本地计算机**

将 HDFS 上的文件复制到本地计算机也称为文件下载。有两种命令可以使用，一种是 `hadoop fs -get`，另一种是 `hadoop fs -copyToLocal`，两种的用法相同，语法如下：

<code class="language-text">hadoop fs -get HDFS路径 本地路径
 </code>

将 HDFS 的文件复制到本地计算机。首先在本地计算机上创建 localtest 测试目录，命令：mkdir localtest，然后将 HDFS 的文件 /test/hadoopetc.txt，复制到本地计算机的测试目录中 /localtest，命令：hadoop fs -get /test/hadoopetc.txt /root/localtest，最后查看本地 localtest 测试目录内文件和目录，命令：ls /root/localtest/，执行结果如下图所示：  
![在这里插入图片描述][20210410140415152.png]  
注意：在复制 HDFS 上的文件到本地的时候，此文件必须存在，否则会出现错误。另外，可以在复制文件的时候，重命名文件。

<code class="language-text">hadoop fs -get /test/hadoopetc.txt /root/localtest/amo.txt
 </code>

*  1

## 4、复制与删除 HDFS 文件 ##

1.  复制文件的命令为 “hadoop fs -cp”，示例，将 HDFS 文件 /test/readme.txt 复制到 HDFS 测试目录 /test/temp 上。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]
2.  删除文件的命令为 “hadoop fs -rm”。删除 HDFS 目录的命令为 “hadoop fs -rm -R”。例如，删除 /test/temp/readme.txt 文件以及 temp目录。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

## 5、查看 HDFS 文件内容 ##

可以使用 hadoop fs -test、hadoop fs-cat、hadoop fs -tail 等不同参数形式查看 HDFS 集群中的文件内容。但是，只有文本文件的内容才可以查看，其他类型的文件则显示乱码。例如，查看 /test/readme.txt 文件，命令如下：

<code class="language-text">hadoop fs -cat /test/readme.txt
 </code>

*  1

执行结果如下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

## 6、对比 hdfs dfs ##

hdfs dfs 和 hadoop fs 命令没什么太大的区别，hdfs dfs 格式如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]使用 hadoop bin 目录的 hdfs 命令，后面指定 dfs，表示是操作分布式文件系统的，这些属于固定格式。如果在 PATH 中配置了 hadoop 的 bin 目录，那么这里可以直接使用 hdfs 就可以了。这里的 xxx 是一个占位符，具体我们想对 hdfs 做什么操作，就可以在这里指定对应的命令了。大多数 hdfs 的命令和对应的 Linux 命令类似。HDFS 的 schema 是 hdfs，authority 是集群中 namenode 所在节点的 ip 和对应的端口号，把 ip 换成主机名也是一样的，path 是我们要操作的文件路径信息。其实后面这一长串内容就是 core-site.xml 配置文件中 fs.defaultFS 属性的值，这个代表的是 HDFS 的地址。说明：scheme://authority / 可以省略。因为 hdfs 在执行的时候会根据 HDOOP\_HOME 自动识别配置文件中的 fs.defaultFS 属性。

1.  直接在命令行中输入 hdfs dfs，可以查看 dfs 后面可以跟的所有参数。
2.  \-ls：查询指定路径信息。hdfs dfs -ls /
3.  \-put：从本地上传文件。
4.  \-cat：查看 HDFS 文件内容。
5.  \-get：下载文件到本地。
6.  \-mkdir \[-p\]：创建文件夹。
7.  \-rm \[-r\]：删除文件/文件夹。

# 三、Java 操作 HDFS #

## 1、前置工作 ##

我们在工作中会遇到一些需求是需要通过代码操作 hdfs 的，下面我们就来看一下如何使用 java 代码操作 hdfs。在具体操作之前需要先明确一下开发环境，代码编辑器使用 idea，当然了 eclipse 也可以，笔者这里的话使用 idea，后续的文章也可能会使用 eclipse。在创建项目的时候创建 maven 项目，使用 maven 来管理依赖，比较方便。把 apache-maven-3.0.5-bin.zip 解压到某一个目录下面，解压之后，建议修改一下 maven 的配置文件，把 maven 仓库的地址修改到其它盘，例如 D 盘，默认是在 C 盘的用户目录下。修改 D:\\Program Files\\apache-maven-3.0.5-bin\\apache-maven-3.0.5\\conf 下的 settings.xml 文件，读者根据自己的实际路径进行修改，如下： 
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 10] 
这样修改之后，maven 管理的依赖 jar 包都会保存到 D:.m2 目录下了。接下来需要配置 maven 的环境变量，和 Windows 中配置 JAVA\_HOME 环境变量是一样的。先在环境变量中配置 M2\_HOME=D:\\Program Files\\apache-maven-3.0.5-bin\\apache-maven-3.0.5。然后在 PATH 环境变量中添加 %M2\_HOME%\\bin 即可。环境变量配置完毕以后，打开 cmd 窗口，输入 mvn 命令，只要能正常执行就说明 Windows 本地的 maven 环境配置好了。 
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 11] 
这还没完，还需要在 idea 中指定我们本地的 maven 配置。点击 idea 左上角的 File–>Settings，进入如下界面，搜索 maven，把本地的 maven 添加到这里面即可。 
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 12] 
注意：项目创建好以后，在新打开的界面中需要点击右下角的 Enable Auto Import，这样添加到 maven 依赖会自动引入，否则会发现引入依赖了，但是代码中还是识别不了，这个时候还需要手动引入，比较麻烦。 
![在这里插入图片描述][20210411125000880.png] 
有时候会由于网络原因导致依赖下载失败，默认情况下使用 maven 下载依赖的时候，会到 maven 的官方仓库中去下载，这个官库是国外的网址，所以在国内访问会比较慢。国内有多个 maven 仓库的镜像地址，所以我们可以修改 maven 下载依赖的源地址，改为国内的镜像地址即可。在这以国内阿里云提供的 maven 仓库镜像地址为例，修改 maven 安装目录下 conf 目录中的 settings.xmI 文件,找到里面的 `<mirrors>` 标签，添加下面内容： 
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 13] 
内容：

<code class="language-text"><mirror>
 <id>alimaven</id>
 <name>aliyun maven</name>
 <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
 <mirrorOf>central</mirrorOf> 
 </mirror>
 </code>

ok，项目创建好了以后，就需要引入 hadoop 的依赖了。在这里我们需要引入 hadoop-client 依赖包，到 maven 仓库中去找，添加到 pom.xml 文件中，

<code class="language-text"><dependencies>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
 <artifactId>hadoop-client</artifactId>
 <version>3.2.0</version>
 </dependency>
 </dependencies>
 </code>

示例代码如下：

执行代码，发现报错，提示权限拒绝，说明 Windows 中的这个用户没有权限向 HDFS 中写入数据。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
解决办法有两个：  
(1) 去掉 hdfs 的用户权限检验机制，通过在 hdfs-site.xml 中配置 dfs.permissions.enabled 为 false 即可。  
(2) 把代码打包到 linux 中执行。

在这里为了在本地测试方便，我们先使用第一种方式。

1. 停止 Hadoop 集群。cd /data/soft/hadoop-3.2.0、sbin/stop-all.sh
2. 修改 hdfs-site.xml 配置文件。注意：集群内所有节点中的配置文件都需要修改，先在 bigdata01 节点上修改，然后再同步到另外两个节点上。vi etc/hadoop/hdfs-site.xml
 
 <configuration>
 <property>
 <name>dfs.replication</name>
 <value>2</value>
 </property>
 <property>
 <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
 <value>bigdata01:50090</value>
 </property>
 <property>
 <name>dfs.permissions.enabled</name>
 <value>false</value>
 </property>
 </configuration>
 
  
3. 同步到另外两个节点中。scp -rq etc/hadoop/hdfs-site.xml bigdata02:/data/soft/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/、scp -rq etc/hadoop/hdfs-site.xml bigdata03:/data/soft/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/
4. 启动集群：sbin/start-all.sh
5. 重新再执行代码，没有报错，到 hdfs 上查看数据。 
 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]

在执行代码的时候会发现输出了很多红色的警告信息，虽然不影响代码执行，但是看起来很碍眼，强迫症实在忍不了。如何解决这个问题呢？通过分析错误信息发现第一个是缺少 log4j 的实现类，第二个是缺少 log4j 的配置文件。

1. pom.xml 中增加 log4j 依赖。
 
 <dependency>
 <groupId>org.slf4j</groupId>
 <artifactId>slf4j-api</artifactId>
 <version>1.7.10</version>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.slf4j</groupId>
 <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
 <version>1.7.10</version>
 </dependency>
 
  
2. resources 目录下添加 log4j.properties 文件。在项目的 src\\main\\resources 目录中添加 log4j.properties。 
 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]

## 2、示例代码 ##

<code class="language-java">package com.amo.hdfs;
 
 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
 import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
 import org.apache.hadoop.fs.Path;
 import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
 
 import java.io.FileInputStream;
 import java.io.FileOutputStream;
 import java.io.IOException;
 import java.net.URI;
 
 /**
 * Java代码操作HDFS
 * 文件操作：上传文件、下载文件、删除文件
 * Created by AmoXiang
 */
 public class HdfsOp {
 public static void main(String[] args) throws Exception {
 //创建一个配置对象
 Configuration conf = new Configuration();
 //指定HDFS的地址
 conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://bigdata01:9000");
 //获取操作HDFS的对象
 FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf);
 // put(fileSystem);
 // get(fileSystem);
 delete(fileSystem);
 }
 
 /**
 * 文件上传
 *
 * @param fileSystem
 * @throws IOException
 */
 private static void put(FileSystem fileSystem) throws IOException {
 //获取HDFS文件系统的输出流
 FSDataOutputStream fos = fileSystem.create(new Path("/win_in2.txt"));
 //获取本地文件的输入流
 FileInputStream fis = new FileInputStream("D:\\file\\test.txt");
 
 //上传文件：通过工具类把输入流拷贝到输出流里面，实现本地文件上传到HDFS
 IOUtils.copyBytes(fis, fos, 1024, true);
 }
 
 /**
 * 下载文件
 *
 * @param fileSystem
 * @throws IOException
 */
 private static void get(FileSystem fileSystem) throws IOException {
 //获取HDFS文件系统的输入流
 FSDataInputStream fis = fileSystem.open(new Path("/test.txt"));
 //获取本地文件的输出流
 FileOutputStream fos = new FileOutputStream("D:\\file\\test.txt");
 //下载文件
 IOUtils.copyBytes(fis, fos, 1024, true);
 }
 
 /**
 * 删除文件
 *
 * @param fileSystem
 * @throws IOException
 */
 private static void delete(FileSystem fileSystem) throws IOException {
 //删除文件，目录也可以删除
 //如果要递归删除目录，则第二个参数需要设置为true
 //如果是删除文件或者空目录，第二个参数会被忽略
 boolean flag = fileSystem.delete(new Path("/win_in2.txt"), true);
 if (flag) {
 System.out.println("删除成功！");
 } else {
 System.out.println("删除失败！");
 }
 }
 }
 </code>

[2021_ _ Hadoop]: https://blog.csdn.net/xw1680/article/details/115426714
[2021_ _Hadoop]: https://blog.csdn.net/xw1680/article/details/115434353
[2021_ _Hadoop 1]: https://blog.csdn.net/xw1680/article/details/115500104
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221022/f71ddc8583f8477d8b5c7639f4302778.png
[20210409181551440.png]: /images/20221022/a66131dd0dd343f4b3fa238f53c07228.png
[20210409182051998.png]: /images/20221022/c536c69513ac42be8e181049ad8756f5.png
[20210409182404145.png]: /images/20221022/32bd7abcb9aa4d0698c35a1fd5edf275.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221022/dc6f82d269bd41c0b63440be4bb2bd03.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221022/36e6b873f9b4447a820ab5f607b4f579.png
[20210410133301668.png]: /images/20221022/35c96cec2b734f2a90e75a0c4f2fdc79.png
[202104101335515.png]: /images/20221022/e9ce393a37c445efb59b6a88c318112d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221022/d5859f98174e4a3389cfbff0fa3c8202.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221022/8f757600c0674ddab37bfda7338044b2.png
[20210410135102309.png]: /images/20221022/2ca8021c6f7c4184814fd03a45967cd7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h3MTY4MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221022/9044b911a0744d86a20197c0e1f1c0dc.png
[20210410140415152.png]: /images/20221022/16639b04db2d4ca6a2a92ac4a8c75056.png
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