华为云用户手册

安全认证代码 目前样例代码统一调用LoginUtil类进行安全认证。 在HDFS样例工程代码中，不同的样例工程，使用的认证代码不同，包括基本安全认证和带ZooKeeper认证。 基本安全认证： com.huawei.bigdata.hdfs.examples包的HdfsExample类样例程序不需要访问HBase或ZooKeeper，所以使用基本的安全认证代码即可。示例代码如下： ... private static final String PATH_TO_HDFS_SITE_XML = HdfsExample.class.getClassLoader().getResource("hdfs-site.xml").getPath(); private static final String PATH_TO_CORE_SITE_XML = HdfsExample.class.getClassLoader().getResource("core-site.xml").getPath(); private static final String PRNCIPAL_NAME = "hdfsDeveloper"; private static final String PATH_TO_KEYTAB = HdfsExample.class.getClassLoader().getResource("user.keytab").getPath(); private static final String PATH_TO_KRB5_CONF = HdfsExample.class.getClassLoader().getResource("krb5.conf").getPath(); private static Configuration conf = null; //private static String PATH_TO_SMALL_SITE_XML = HdfsExample.class.getClassLoader().getResource("smallfs-site.xml").getPath(); ... private static void confLoad() throws IOException { System.setProperty("java.security.krb5.conf", PATH_TO_KRB5_CONF); conf = new Configuration(); // conf file conf.addResource(new Path(PATH_TO_HDFS_SITE_XML)); conf.addResource(new Path(PATH_TO_CORE_SITE_XML)); // conf.addResource(new Path(PATH_TO_SMALL_SITE_XML)); } ... private static void authentication() throws IOException { // security mode if ("kerberos".equalsIgnoreCase(conf.get("hadoop.security.authentication"))) { System.setProperty("java.security.krb5.conf", PATH_TO_KRB5_CONF); LoginUtil.login(PRNCIPAL_NAME, PATH_TO_KEYTAB, PATH_TO_KRB5_CONF, conf); } } 带ZooKeeper认证： com.huawei.bigdata.hdfs.examples包的“ColocationExample”类样例程序不仅需要基础安全认证，还需要添加ZooKeeper服务端Principal才能完成安全认证。示例代码如下： ... private static final String ZOOKEEPER_SERVER_PRINCIPAL_KEY = "zookeeper.server.principal"; private static final String PRINCIPAL = "username.client.kerberos.principal"; private static final String KEYTAB = "username.client.keytab.file"; private static final String PRNCIPAL_NAME = "hdfsDeveloper"; private static final String LOG IN_CONTEXT_NAME = "Client"; private static final String PATH_TO_KEYTAB = System.getProperty("user.dir") + File.separator + "conf" + File.separator + "user.keytab"; private static final String PATH_TO_KRB5_CONF = ColocationExample.class.getClassLoader().getResource("krb5.conf") .getPath(); private static String zookeeperDefaultServerPrincipal = null; private static Configuration conf = new Configuration(); private static DFSColocationAdmin dfsAdmin; private static DFSColocationClient dfs; private static void init() throws IOException { LoginUtil.login(PRNCIPAL_NAME, PATH_TO_KEYTAB, PATH_TO_KRB5_CONF, conf); LoginUtil.setJaasConf(LOGIN_CONTEXT_NAME, PRNCIPAL_NAME, PATH_TO_KEYTAB); zookeeperDefaultServerPrincipal = "zookeeper/hadoop." + KerberosUtil.getKrb5DomainRealm().toLowerCase(); LoginUtil.setZookeeperServerPrincipal(ZOOKEEPER_SERVER_PRINCIPAL_KEY, zookeeperDefaultServerPrincipal); } ...

场景说明 访问安全集群环境中的服务，需要先通过Kerberos安全认证。所以HDFS应用程序中需要写入安全认证代码，确保HDFS程序能够正常运行。 安全认证有两种方式： 命令行认证： 提交HDFS应用程序运行前，在HDFS客户端执行如下命令进行认证。 kinit 组件业务用户 该方式仅适用于Linux操作系统，且安装了HDFS的客户端。 代码认证： 通过获取客户端的principal和keytab文件进行认证。 注意修改代码中的PRINCIPAL_NAME变量为实际使用的值。 private static final String PRNCIPAL_NAME = "hdfsDeveloper";

数据规划 创建HDFS数据文件。 在Linux系统上新建文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到data.txt。 在HDFS上创建一个文件夹，“/tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/”，并上传data.txt到此目录，命令如下： 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir -p /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -put data.txt /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端执行source bigdata_env，并使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1，该表有一个列族cf，使用命令create 'table1', 'cf'。 插入一条rowkey为1、列名为cid、数据值为123的数据，使用命令put 'table1', '1', 'cf:cid', '123'。 执行命令quit退出。 创建Hive表并载入数据。 在Linux系统Hive客户端使用命令beeline。 在Hive beeline交互窗口创建数据表person，该表有3个字段：name/gender/stayTime，使用命令CREATE TABLE person(name STRING, gender STRING, stayTime INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile;。 在Hive beeline交互窗口加载数据文件，LOAD DATA INPATH '/tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/' OVERWRITE INTO TABLE person;。 执行命令!q退出。 由于Hive加载数据将HDFS对应数据目录清空，所以需再次执行1。

场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1.txt：数据输入文件 YuanJing,male,10 GuoYijun,male,5 Map阶段： 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。

MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度

代码样例 hbase.root.logger=INFO,console,RFA //hbase客户端日志输出配置，console：输出到控制台；RFA：输出到日志文件 hbase.security.logger=DEBUG,console,RFAS //hbase客户端安全相关的日志输出配置，console：输出到控制台；RFAS：输出到日志文件 hbase.log.dir=/var/log/Bigdata/hbase/client/ //日志路径，根据实际路径修改，但目录要有写入权限 hbase.log.file=hbase-client.log //日志文件名 hbase.log.level=INFO //日志级别，如果需要更详细的日志定位问题，需要修改为DEBUG，修改完需要重启进程才能生效 hbase.log.maxbackupindex=20 //最多保存的日志文件数目 # Security audit appender hbase.security.log.file=hbase-client-audit.log //审计日志文件命令

在本地Windows环境中调测HDFS程序 在开发环境中（例如IntelliJ IDEA中），分别选中以下两个工程运行程序： 选中HdfsExample.java，右键工程，选择“Run 'HdfsExample.main()'”运行应用工程。 选中ColocationExample.java，右键工程，选择“Run 'ColocationExample.main()'”运行应用工程。 在HDFS任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 在运行Colocation工程时，HDFS的配置项fs.defaultFS不能配置为viewfs://ClusterX。

查看调测结果 查看运行结果获取应用运行情况 HdfsExample Windows样例程序运行结果如下所示。 ... 1308 [main] INFO org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation - Login successful for user hdfsDevelop using keytab file 1308 [main] INFO com.huawei.hadoop.security.LoginUtil - Login success!!!!!!!!!!!!!! 2040 [main] WARN org.apache.hadoop.hdfs.shortcircuit.DomainSocketFactory - The short-circuit local reads feature cannot be used because UNIX Domain sockets are not available on Windows. 3006 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to create path /user/hdfs-examples 3131 [main] WARN org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 3598 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to write. 4408 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to append. 5015 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - result is : hi, I am bigdata. It is successful if you can see me.I append this content. 5015 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to read. 5077 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete the file /user/hdfs-examples\test.txt 5186 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete path /user/hdfs-examples 5311 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to create path /user/hdfs-examples/hdfs_example_0 5311 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to create path /user/hdfs-examples/hdfs_example_1 5669 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to write. 5669 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to write. 7258 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to append. 7741 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to append. 7896 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - result is : hi, I am bigdata. It is successful if you can see me.I append this content. 7896 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to read. 7959 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete the file /user/hdfs-examples/hdfs_example_1\test.txt 8068 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete path /user/hdfs-examples/hdfs_example_1 8364 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - result is : hi, I am bigdata. It is successful if you can see me.I append this content. 8364 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to read. 8426 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete the file /user/hdfs-examples/hdfs_example_0\test.txt 8535 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete path /user/hdfs-examples/hdfs_example_0 ... 在Windows环境运行样例代码时可能会出现下面的异常，但是不影响业务： java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries. ColocationExample Windows样例程序运行结果如下所示。 ... 945 [main] INFO org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation - Login successful for user hdfsDeveloper using keytab file user.keytab 945 [main] INFO com.huawei.hadoop.security.LoginUtil - Login success!!!!!!!!!!!!!! 945 [main] INFO com.huawei.hadoop.security.LoginUtil - JaasConfiguration loginContextName=Client principal=hdfsDeveloper useTicketCache=false keytabFile=XXX\sample_project\src\hdfs-example-security\conf\user.keytab 946 [main] INFO com.huawei.hadoop.security.KerberosUtil - Get default realm successfully, the realm is : HADOOP.COM ... Create Group has finished. Put file is running... Put file has finished. Delete file is running... Delete file has finished. Delete Group is running... Delete Group has finished. 4946 [main-EventThread] INFO org.apache.zookeeper.ClientCnxn - EventThread shut down for connection: 0x440751cb41a4d415 4946 [main] INFO org.apache.zookeeper.ZooKeeper - Connection: 0x440751cb41a4d415 closed ... 查看HDFS日志获取应用运行情况 您可以查看HDFS的NameNode日志了解应用运行情况，并根据日志信息调整应用程序。

查看调测结果 查看运行结果获取应用运行情况 HdfsExample Windows样例程序运行结果如下所示。 1654 [main] WARN org.apache.hadoop.hdfs.shortcircuit.DomainSocketFactory - The short-circuit local reads feature cannot be used because UNIX Domain sockets are not available on Windows. 2013 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to create path /user/hdfs-examples 2137 [main] WARN org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 2590 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to write. 3245 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to append. 4447 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - result is : hi, I am bigdata. It is successful if you can see me.I append this content. 4447 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to read. 4509 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete the file /user/hdfs-examples\test.txt 4618 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete path /user/hdfs-examples 4743 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to create path /user/hdfs-examples/hdfs_example_1 4743 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to create path /user/hdfs-examples/hdfs_example_0 5087 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to write. 5087 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to write. 6507 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to append. 6553 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to append. 7505 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - result is : hi, I am bigdata. It is successful if you can see me.I append this content. 7505 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to read. 7568 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete the file /user/hdfs-examples/hdfs_example_1\test.txt 7583 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - result is : hi, I am bigdata. It is successful if you can see me.I append this content. 7583 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to read. 7630 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete the file /user/hdfs-examples/hdfs_example_0\test.txt 7677 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete path /user/hdfs-examples/hdfs_example_1 7739 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete path /user/hdfs-examples/hdfs_example_0 在Windows环境运行样例代码时会出现下面的异常，但是不影响业务： java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries. ColocationExample Windows样例程序运行结果如下所示。 1623 [main] WARN org.apache.hadoop.hdfs.shortcircuit.DomainSocketFactory - The short-circuit local reads feature cannot be used because UNIX Domain sockets are not available on Windows. 1670 [main] INFO org.apache.zookeeper.ZooKeeper - Client environment:zookeeper.version=***, built on 10/19/2017 04:21 GMT 1670 [main] INFO org.apache.zookeeper.ZooKeeper - Client environment:host.name=siay7user1.china.huawei.com 1670 [main] INFO org.apache.zookeeper.ZooKeeper - Client environment:java.version=*** 1670 [main] INFO org.apache.zookeeper.ZooKeeper - Client environment:java.vendor=Oracle Corporation 1670 [main] INFO org.apache.zookeeper.ZooKeeper - Client environment:java.home=D:\Program Files\Java\jre1.8.0_131 ...... Create Group has finished. Put file is running... 5930 [main] WARN org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Put file has finished. Delete file is running... Delete file has finished. Delete Group is running... Delete Group has finished. 6866 [main] INFO org.apache.zookeeper.ZooKeeper - Session: 0x13000074b7e464b7 closed 6866 [main-EventThread] INFO org.apache.zookeeper.ClientCnxn - EventThread shut down for session: 0x13000074b7e464b7 6928 [main-EventThread] INFO org.apache.zookeeper.ClientCnxn - EventThread shut down for session: 0x14000073f13b657b 6928 [main] INFO org.apache.zookeeper.ZooKeeper - Session: 0x14000073f13b657b closed 查看HDFS日志获取应用运行情况 可以查看HDFS的NameNode日志了解应用运行情况，并根据日志信息调整应用程序。

场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发MapReduce应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“,”。 log1.txt：周六网民停留日志 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 GuoYijun,male,5 CaiXuyu,female,50 Liyuan,male,20 FangBo,female,50 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 GuoYijun,male,50 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,60 log2.txt：周日网民停留日志 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,50 GuoYijun,male,5 CaiXuyu,female,50 Liyuan,male,20 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,50 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 FangBo,female,50 GuoYijun,male,50 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,60

数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 在Linux系统上新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹，“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下： 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir /tmp/input 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -put local_filepath /tmp/input

开发思路 根据前述场景说明进行功能分解，以“/user/hdfs-examples/test.txt”文件的读写删除等操作为例，说明HDFS文件的基本操作流程，可分为以下八部分： 通过安全认证。 创建FileSystem对象：fSystem。 调用fSystem的mkdir接口创建目录。 调用fSystem的create接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法写入数据。 调用fSystem的append接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法追加写入数据。 调用fSystem的open接口创建FSDataInputStream对象：in，使用in的read方法读取文件。 调用fSystem中的delete接口删除文件。 调用fSystem中的delete接口删除文件夹。

Structured Streaming可靠性说明 Structured Streaming通过checkpoint和WAL机制，对可重放的sources，以及支持重复处理的幂等性sinks，可以提供端到端的exactly-once容错语义。 用户可在程序中设置option("checkpointLocation", "checkpoint路径")启用checkpoint。 从checkpoint恢复时，应用程序或者配置可能发生变更，有部分变更会导致从checkpoint恢复失败，具体限制如下： 不允许source的个数或者类型发生变化。 source的参数变化，这种情况是否能被支持，取决于source类型和查询语句，例如： 速率控制相关参数的添加、删除和修改，此种情况能被支持，如：spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "topic")变更为spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "topic").option("maxOffsetsPerTrigger", ...) 修改消费的topic/files可能会出现不可预知的问题，如：spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "topic")变更为spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "newTopic") sink的类型发生变化：允许特定的几个sink的组合，具体场景需要验证确认，例如： File sink允许变更为kafka sink，kafka中只处理新数据。 kafka sink不允许变更为file sink。 kafka sink允许变更为foreach sink，反之亦然。 sink的参数变化，这种情况是否能被支持，取决于sink类型和查询语句，例如： 不允许file sink的输出路径发生变更。 允许Kafka sink的输出topic发生变更。 允许foreach sink中的自定义算子代码发生变更，但是变更结果取决于用户代码。 Projection、filter和map-like操作变更，局部场景下能够支持，例如： 支持Filter的添加和删除，如：sdf.selectExpr("a")变更为sdf.where(...).selectExpr("a").filter(...) Output schema相同时，projections允许变更，如：sdf.selectExpr("stringColumn AS json").writeStream变更为sdf.select(to_json(...).as("json")).writeStream Output schema不相同时，projections在部分条件下允许变更，如：sdf.selectExpr("a").writeStream变更为sdf.selectExpr("b").writeStream，只有当sink支持“a”到“b”的schema转换时才不会出错。 状态操作的变更，在部分场景下会导致状态恢复失败： Streaming aggregation：如sdf.groupBy("a").agg(...)操作中，不允许分组键或聚合键的类型或者数量发生变化。 Streaming deduplication：如：sdf.dropDuplicates("a")操作中，不允许分组键或聚合键的类型或者数量发生变化。 Stream-stream join：如sdf1.join(sdf2, ...)操作中，关联键的schema不允许发生变化，join类型不允许发生变化，其他join条件的变更可能导致不确定性结果。 任意状态计算：如sdf.groupByKey(...).mapGroupsWithState(...)或者sdf.groupByKey(...).flatMapGroupsWithState(...)操作中，用户自定义状态的schema或者超时类型都不允许发生变化；允许用户自定义state-mapping函数变化，但是变更结果取决于用户代码；如果需要支持schema变更，用户可以将状态数据编码/解码成二进制数据以支持schema迁移。 Source的容错性支持列表 Sources 支持的Options 容错支持 说明 File source path：必填，文件路径 maxFilesPerTrigger：每次trigger最大文件数（默认无限大） latestFirst：是否有限处理新文件（默认值: false） fileNameOnly：是否以文件名作为新文件校验，而不是使用完整路径进行判断（默认值: false） 支持 支持通配符路径，但不支持以逗号分隔的多个路径。 文件必须以原子方式放置在给定的目录中，这在大多数文件系统中可以通过文件移动操作实现。 Socket Source host：连接的节点ip，必填 port：连接的端口，必填 不支持 - Rate Source rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-kafka-integration.html 支持 - Sink的容错性支持列表 Sinks 支持的output模式 支持Options 容错性 说明 File Sink Append Path：必须指定 指定的文件格式，参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表，按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见：https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-kafka-integration.html at-least-once 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-kafka-integration.html Foreach Sink Append, Update, Complete None 依赖于ForeachWriter实现 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-programming-guide.html#using-foreach ForeachBatch Sink Append, Update, Complete None 依赖于算子实现 参见https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html#using-foreach-and-foreachbatch Console Sink Append, Update, Complete numRows：每轮打印的行数，默认20 truncate：输出太长时是否清空，默认true 不支持容错 - Memory Sink Append, Complete None 不支持容错，在complete模式下，重启query会重建整个表 -

Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似SQL的操作（比如select、where、groupBy），以及有类型的RDD操作（比如map、filter、flatMap）。 支持基于Event Time的聚合计算，支持对迟到数据的处理。 支持对流式数据的去除重复数据操作。 支持状态计算。 支持对流处理任务的监控。 支持批流join，流流join。 当前JOIN操作支持列表如下： 左表 右表 支持的Join类型 说明 Static Static 全部类型 即使在流处理中，不涉及流数据的join操作也能全部支持 Stream Static Inner 支持，但是无状态 Left Outer 支持，但是无状态 Right Outer 不支持 Full Outer 不支持 Stream Stream Inner 支持，左右表可选择使用watermark或者时间范围进行状态清理 Left Outer 有条件的支持，左表可选择使用watermark进行状态清理，右表必须使用watermark+时间范围 Right Outer 有条件的支持，右表可选择使用watermark进行状态清理，左表必须使用watermark+时间范围 Full Outer 不支持

Structured Streaming不支持的功能 不支持多个流聚合。 不支持limit、first、take这些取N条Row的操作。 不支持Distinct。 只有当output mode为complete时才支持排序操作。 有条件地支持流和静态数据集之间的外连接。 不支持部分DataSet上立即运行查询并返回结果的操作： count()：无法从流式Dataset返回单个计数，而是使用ds.groupBy().count()返回一个包含运行计数的streaming Dataset。 foreach()：使用ds.writeStream.foreach(...)代替。 show()：使用输出console sink代替。

MapReduce REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多MapReduce任务的信息。目前Mapresuce的REST接口可以查询已完成任务的状态信息。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-hs/HistoryServerRest.html 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录，可参考“安装客户端”。 进入客户端安装目录“/opt/client”，执行下列命令初始化环境变量。 source bigdata_env 操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令： curl -k -i --negotiate -u : "http://10.120.85.2:19888/ws/v1/history/mapreduce/jobs" 其中10.120.85.2为MapReduce的“JHS_FLOAT_IP”参数的参数值，19888为JobHistoryServer的端口号。 在Red Hat 6.x以及CentOS 6.x版本，使用curl命令访问JobHistoryServer会有兼容性问题，导致无法返回正确结果。 用户能看到历史任务的状态信息（任务id，开始时间，结束时间，是否执行成功等信息） 运行结果 { "jobs":{ "job":[ { "submitTime":1525693184360, "startTime":1525693194840, "finishTime":1525693215540, "id":"job_1525686535456_0001", "name":"QuasiMonteCarlo", "queue":"default", "user":"mapred", "state":"SUCCEEDED", "mapsTotal":1, "mapsCompleted":1, "reducesTotal":1, "reducesCompleted":1 } ] } } 结果分析： 通过这个接口，可以查询当前集群中已完成的MapReduce任务，并且可以得到表1 表1 常用信息 参数 参数描述 submitTime 任务提交时间 startTime 任务开始执行时间 finishTime 任务执行完成时间 queue 任务队列 user 提交这个任务的用户 state 任务执行成功或失败 父主题： MapReduce接口介绍

开发思路 根据前述场景说明进行功能分解，以“/user/hdfs-examples/test.txt”文件的读写删除等操作为例，说明HDFS文件的基本操作流程，可分为以下八部分： 创建FileSystem对象：fSystem。 调用fSystem的mkdir接口创建目录。 调用fSystem的create接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法写入数据。 调用fSystem的append接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法追加写入数据。 调用fSystem的open接口创建FSDataInputStream对象：in，使用in的read方法读取文件。 调用fSystem中的delete接口删除文件。 调用fSystem中的delete接口删除文件夹。

HDFS应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 HDFS应用程序开发流程 表1 HDFS应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解HDFS的基本概念。 HDFS应用开发简介 准备开发和运行环境 使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 HDFS的运行环境即HDFS客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备HDFS应用开发和运行环境 准备工程 HDFS提供了不同场景下的样例程序，可以导入样例工程进行程序学习。 导入并配置HDFS样例工程 准备安全认证 如果使用的是安全集群，需要进行安全认证。 配置HDFS应用安全认证 根据场景开发工程 提供样例工程，帮助用户快速了解HDFS各部件的编程接口。 开发HDFS应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 调测HDFS应用 查看程序运行结果 程序运行结果会写在用户指定的路径下。用户还可以通过UI查看应用运行情况。 调测HDFS应用 父主题： HDFS开发指南（安全模式）

代码样例 如下是写文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 /** * 创建目录 * * @throws java.io.IOException */ private void mkdir() throws IOException { Path destPath = new Path(DEST_PATH); if (!createPath(destPath)) { LOG.error("failed to create destPath " + DEST_PATH); return; } LOG.info("success to create path " + DEST_PATH); } /** * create file path * * @param filePath * @return * @throws java.io.IOException */ private boolean createPath(final Path filePath) throws IOException { if (!fSystem.exists(filePath)) { fSystem.mkdirs(filePath); } return true; }

MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度

代码样例 如下是读文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 /** * 读文件 * * @throws java.io.IOException */ private void read() throws IOException { String strPath = DEST_PATH + File.separator + FILE_NAME; Path path = new Path(strPath); FSDataInputStream in = null; BufferedReader reader = null; StringBuffer strBuffer = new StringBuffer(); try { in = fSystem.open(path); reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(in)); String sTempOneLine; // write file while ((sTempOneLine = reader.readLine()) != null) { strBuffer.append(sTempOneLine); } LOG.info("result is : " + strBuffer.toString()); LOG.info("success to read."); } finally { // make sure the streams are closed finally. IOUtils.closeStream(reader); IOUtils.closeStream(in); } }

未安装客户端时编译并运行程序 进入工程本地根目录，在Windows命令提示符窗口中执行下面命令进行打包。 mvn -s "{maven_setting_path}" clean package 上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的“settings.xml”文件路径。 打包成功之后，在工程根目录的target子目录下获取打好的jar包。 将导出的Jar包上传至Linux运行环境的任意目录下，例如“/opt/client”。 将工程中的“lib”文件夹和“conf”文件夹上传至和Jar包相同的Linux运行环境目录下（其中“lib”目录汇总包含了工程中依赖的所有的Jar包，“conf”目录包含运行jar包所需的集群相关配置文件，请参考准备运行环境）。 执行如下命令运行Jar包。 java -cp HDFSTest-XXX.jar:conf/:lib/* com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample java -cp HDFSTest-XXX.jar:conf/:lib/* com.huawei.bigdata.hdfs.examples.ColocationExample 在运行“com.huawei.bigdata.hdfs.examples.ColocationExample”时，HDFS的配置项“fs.defaultFS”不能配置为“viewfs://ClusterX”。

已安装客户端时编译并运行程序 进入样例工程本地根目录，在Windows命令提示符窗口中执行下面命令进行打包。 mvn -s "{maven_setting_path}" clean package “{maven_setting_path}”为本地Maven的“settings.xml”文件路径，例如“C:\Users\Developer\settings.xml”。 打包成功之后，在工程根目录的“target”子目录下获取打好的jar包，例如“HDFSTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 将导出的Jar包上传至集群客户端运行环境的任意目录下，例如“/opt/client”，然后在该目录下创建“conf”目录，将需要的配置文件复制至“conf”目录，具体操作请参考准备运行环境。 配置环境变量： cd /opt/client source bigdata_env 执行如下命令，运行Jar包。 hadoop jar HDFSTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample hadoop jar HDFSTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.hdfs.examples.ColocationExample 在运行com.huawei.bigdata.hdfs.examples.ColocationExample时，HDFS的配置项“fs.defaultFS”不能配置为“viewfs://ClusterX”。

查看调测结果 查看运行结果获取应用运行情况 HdfsExample Linux样例程序运行结果如下所示。 0 [main] INFO org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation - Login successful for user hdfsDevelop using keytab file user.keytab 1 [main] INFO com.huawei.hadoop.security.LoginUtil - Login success!!!!!!!!!!!!!! 568 [main] WARN org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 582 [main] WARN org.apache.hadoop.hdfs.shortcircuit.DomainSocketFactory - The short-circuit local reads feature cannot be used because libhadoop cannot be loaded. 793 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to create path /user/hdfs-examples 969 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to write. 1068 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to append. 1191 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - result is : hi, I am bigdata. It is successful if you can see me.I append this content. 1191 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to read. 1202 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete the file /user/hdfs-examples/test.txt 1210 [main] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete path /user/hdfs-examples 1223 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to create path /user/hdfs-examples/hdfs_example_0 1224 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to create path /user/hdfs-examples/hdfs_example_1 1261 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to write. 1264 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to write. 2807 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to append. 2810 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to append. 2861 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - result is : hi, I am bigdata. It is successful if you can see me.I append this content. 2861 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to read. 2866 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete the file /user/hdfs-examples/hdfs_example_0/test.txt 2874 [hdfs_example_0] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete path /user/hdfs-examples/hdfs_example_0 2874 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - result is : hi, I am bigdata. It is successful if you can see me.I append this content. 2874 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to read. 2879 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete the file /user/hdfs-examples/hdfs_example_1/test.txt 2885 [hdfs_example_1] INFO com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample - success to delete path /user/hdfs-examples/hdfs_example_1 ColocationExample Linux样例程序运行结果如下所示。 0 [main] INFO com.huawei.hadoop.security.LoginUtil - JaasConfiguration loginContextName=Client principal=hdfsDevelop useTicketCache=false keytabFile=/opt/hdfsDemo/conf/user.keytab 817 [main] INFO org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation - Login successful for user hdfsDevelop using keytab file user.keytab 817 [main] INFO com.huawei.hadoop.security.LoginUtil - Login success!!!!!!!!!!!!!! 1380 [main] WARN org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable ... Create Group has finished. Put file is running... Put file has finished. Delete file is running... Delete file has finished. Delete Group is running... Delete Group has finished. ... 查看HDFS日志获取应用运行情况 您可以查看HDFS的namenode日志了解应用运行情况，并根据日志信息调整应用程序。

前提条件 已安装客户端时： 已安装HDFS客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 未安装客户端时： Linux环境已安装JDK，版本号需要和IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在Linux环境所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。

Structured Streaming可靠性说明 Structured Streaming通过checkpoint和WAL机制，对可重放的sources，以及支持重复处理的幂等性sinks，可以提供端到端的exactly-once容错语义。 用户可在程序中设置option("checkpointLocation", "checkpoint路径")启用checkpoint。 从checkpoint恢复时，应用程序或者配置可能发生变更，有部分变更会导致从checkpoint恢复失败，具体限制如下： 不允许source的个数或者类型发生变化。 source的参数变化，这种情况是否能被支持，取决于source类型和查询语句，例如： 速率控制相关参数的添加、删除和修改，此种情况能被支持，如：spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "topic")变更为spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "topic").option("maxOffsetsPerTrigger", ...) 修改消费的topic/files可能会出现不可预知的问题，如：spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "topic")变更为spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "newTopic") sink的类型发生变化：允许特定的几个sink的组合，具体场景需要验证确认，例如： File sink允许变更为kafka sink，kafka中只处理新数据。 kafka sink不允许变更为file sink。 kafka sink允许变更为foreach sink，反之亦然。 sink的参数变化，这种情况是否能被支持，取决于sink类型和查询语句，例如： 不允许file sink的输出路径发生变更。 允许Kafka sink的输出topic发生变更。 允许foreach sink中的自定义算子代码发生变更，但是变更结果取决于用户代码。 Projection、filter和map-like操作变更，局部场景下能够支持，例如： 支持Filter的添加和删除，如：sdf.selectExpr("a")变更为sdf.where(...).selectExpr("a").filter(...) Output schema相同时，projections允许变更，如：sdf.selectExpr("stringColumn AS json").writeStream变更为sdf.select(to_json(...).as("json")).writeStream Output schema不相同时，projections在部分条件下允许变更，如：sdf.selectExpr("a").writeStream变更为sdf.selectExpr("b").writeStream，只有当sink支持“a”到“b”的schema转换时才不会出错。 状态操作的变更，在部分场景下会导致状态恢复失败： Streaming aggregation：如sdf.groupBy("a").agg(...)操作中，不允许分组键或聚合键的类型或者数量发生变化。 Streaming deduplication：如：sdf.dropDuplicates("a")操作中，不允许分组键或聚合键的类型或者数量发生变化。 Stream-stream join：如sdf1.join(sdf2, ...)操作中，关联键的schema不允许发生变化，join类型不允许发生变化，其他join条件的变更可能导致不确定性结果。 任意状态计算：如sdf.groupByKey(...).mapGroupsWithState(...)或者sdf.groupByKey(...).flatMapGroupsWithState(...)操作中，用户自定义状态的schema或者超时类型都不允许发生变化；允许用户自定义state-mapping函数变化，但是变更结果取决于用户代码；如果需要支持schema变更，用户可以将状态数据编码/解码成二进制数据以支持schema迁移。 Source的容错性支持列表 Sources 支持的Options 容错支持 说明 File source path：必填，文件路径 maxFilesPerTrigger：每次trigger最大文件数（默认无限大） latestFirst：是否有限处理新文件（默认值: false） fileNameOnly：是否以文件名作为新文件校验，而不是使用完整路径进行判断（默认值: false） 支持 支持通配符路径，但不支持以逗号分隔的多个路径。 文件必须以原子方式放置在给定的目录中，这在大多数文件系统中可以通过文件移动操作实现。 Socket Source host：连接的节点ip，必填 port：连接的端口，必填 不支持 - Rate Source rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-kafka-integration.html 支持 - Sink的容错性支持列表 Sinks 支持的output模式 支持Options 容错性 说明 File Sink Append Path：必须指定 指定的文件格式，参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表，按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见：https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-kafka-integration.html at-least-once 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-kafka-integration.html Foreach Sink Append, Update, Complete None 依赖于ForeachWriter实现 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/structured-streaming-programming-guide.html#using-foreach ForeachBatch Sink Append, Update, Complete None 依赖于算子实现 参见https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html#using-foreach-and-foreachbatch Console Sink Append, Update, Complete numRows：每轮打印的行数，默认20 truncate：输出太长时是否清空，默认true 不支持容错 - Memory Sink Append, Complete None 不支持容错，在complete模式下，重启query会重建整个表 -

Structured Streaming不支持的功能 不支持多个流聚合。 不支持limit、first、take这些取N条Row的操作。 不支持Distinct。 只有当output mode为complete时才支持排序操作。 有条件地支持流和静态数据集之间的外连接。 不支持部分DataSet上立即运行查询并返回结果的操作： count()：无法从流式Dataset返回单个计数，而是使用ds.groupBy().count()返回一个包含运行计数的streaming Dataset。 foreach()：使用ds.writeStream.foreach(...)代替。 show()：使用输出console sink代替。

Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似SQL的操作（比如select、where、groupBy），以及有类型的RDD操作（比如map、filter、flatMap）。 支持基于Event Time的聚合计算，支持对迟到数据的处理。 支持对流式数据的去除重复数据操作。 支持状态计算。 支持对流处理任务的监控。 支持批流join，流流join。 当前JOIN操作支持列表如下： 左表 右表 支持的Join类型 说明 Static Static 全部类型 即使在流处理中，不涉及流数据的join操作也能全部支持 Stream Static Inner 支持，但是无状态 Left Outer 支持，但是无状态 Right Outer 不支持 Full Outer 不支持 Stream Stream Inner 支持，左右表可选择使用watermark或者时间范围进行状态清理 Left Outer 有条件的支持，左表可选择使用watermark进行状态清理，右表必须使用watermark+时间范围 Right Outer 有条件的支持，右表可选择使用watermark进行状态清理，左表必须使用watermark+时间范围 Full Outer 不支持

功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDFS，通过类MultiComponentReducer继承Reducer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。

代码样例 完整样例代码可参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples.ColocationExample。 在运行Colocation工程时，需要将HDFS用户绑定supergroup用户组。 在运行Colocation工程时，HDFS的配置项fs.defaultFS不能配置为viewfs://ClusterX。 初始化 使用Colocation前需要进行kerberos安全认证。 private static void init() throws IOException { conf.set(KEYTAB, PATH_TO_KEYTAB); conf.set(PRINCIPAL, PRNCIPAL_NAME); LoginUtil.setJaasConf(LOGIN_CONTEXT_NAME, PRNCIPAL_NAME, PATH_TO_KEYTAB); LoginUtil.setZookeeperServerPrincipal(ZOOKEEPER_SERVER_PRINCIPAL_KEY, ZOOKEEPER_DEFAULT_SERVER_PRINCIPAL); LoginUtil.login(PRNCIPAL_NAME, PATH_TO_KEYTAB, PATH_TO_KRB5_CONF, conf); } 获取实例 样例：Colocation的操作使用DFSColocationAdmin和DFSColocationClient实例，在进行创建group等操作前需获取实例。 dfsAdmin = new DFSColocationAdmin(conf); dfs = new DFSColocationClient(); dfs.initialize(URI.create(conf.get("fs.defaultFS")), conf); 创建group 样例：创建一个gid01组，组中包含3个locator。 /** * 创建group * * @throws java.io.IOException */ private static void createGroup() throws IOException { dfsAdmin.createColocationGroup(COLOCATION_GROUP_GROUP01, Arrays.asList(new String[] { "lid01", "lid02", "lid03" })); } 写文件，写文件前必须创建对应的group 样例：写入testfile.txt文件。 /** * 创建并写入文件 * * @throws java.io.IOException */ private static void put() throws IOException { FSDataOutputStream out = dfs.create(new Path(TESTFILE_TXT), true, COLOCATION_GROUP_GROUP01, "lid01"); // 待写入HDFS的数据 byte[] readBuf = "Hello World".getBytes("UTF-8"); out.write(readBuf, 0, readBuf.length); out.close(); } 删除文件 样例：删除testfile.txt文件。 /** * 删除文件 * * @throws java.io.IOException */ @SuppressWarnings("deprecation") private static void delete() throws IOException { dfs.delete(new Path(TESTFILE_TXT)); } 删除group 样例：删除gid01。 /** * 删除group * * @throws java.io.IOException */ private static void deleteGroup() throws IOException { dfsAdmin.deleteColocationGroup(COLOCATION_GROUP_GROUP01); }