카산드라 Db | 컬럼형 데이터베이스가 무엇인가요? 관계형 데이터베이스와 비교하기! 아파치 카산드라도 함께 알아보아요🧑‍🏫 답을 믿으세요

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[Cassandra] 아파치 카산드라란? – 개발하는 농부

아파치 카산드라(Apache Cassandra)는 자유 오픈 소스 분산형 노에스큐엘(NoSQL) 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 하나로, 단일 장애 점 없이 고성능을 …

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Source: goyunji.tistory.com

Date Published: 9/24/2022

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NoSQL이란? (3-1) : 카산드라(Cassandra) 개념 및 장단점

높은 진입 장벽 – Column형 DB이기 때문에 기존의 Row형 RDB와는 달라 진입 장벽이 높습니다. · 복잡한 Query 불가능 · 데이터 자동 입력 어려움 · Cassandra …

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Source: newstellar.tistory.com

Date Published: 8/24/2021

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Apache Cassandra | Apache Cassandra Documentation

Apache Cassandra is an open source NoSQL distributed database trusted by thousands of companies for scalability and high availability without compromising …

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Source: cassandra.apache.org

Date Published: 11/14/2021

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아파치 카산드라 살펴보기, 설명, 기본 개념 – 데브원영

아파치 카산드라는 오픈소스이며 분산 NoSQL 데이터베이스입니다. 파티션 기반의 we column 저장소 모델을 활용하며 consistent semantics를 지원 …

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Source: blog.voidmainvoid.net

Date Published: 2/24/2021

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카산드라 – 해시넷 위키

아마존 다이나모DB의 분산 디자인과 구글 빅테이블(Bigtable)의 데이터 모델을 기반으로 설계되었다. 노에스큐엘 솔루션 중 하나인 카산드라는 그 이름을 …

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Date Published: 5/2/2022

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Cassandra(카산드라) 특징 정리 – nicewoong

Cassandra : Key-space > Table > Row > Column name : Column value; Mongodb : db > collection > document > key:value; RDBMS : DB > Table > row …

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Date Published: 5/30/2022

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Apache Cassandra에 대해 알아보자 | 아웃풋 트레이닝

Apache Cassandra는 대규모로 확장 가능한 분산 NoSQL DB로 Facebook 내부에서 시작하여 오픈소스로 출시되었습니다. 아파치 카산드라는 다운 타임 …

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Source: baek.dev

Date Published: 2/15/2021

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아파치 카산드라 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전

아파치 카산드라(Apache Cassandra)는 자유-오픈 소스 분산형 NoSQL 데이터베이스 관리 시스템의 하나로, 단일 장애점 없이 고성능을 제공하면서 수많은 서버 간의 …

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Source: ko.wikipedia.org

Date Published: 12/17/2021

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카산드라DB

아래 내용 대부분은 Baeldung – #cassandra 에서 더 자세하게 알아보실 수 있습니다. Architecture. 카산드라는 AWS DynamoDB의 분산 디자인과 구글 빅테이블의 데이터 …

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Source: velog.io

Date Published: 7/4/2022

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컬럼형 데이터베이스가 무엇인가요? 관계형 데이터베이스와 비교하기! 아파치 카산드라도 함께 알아보아요🧑‍🏫
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주제에 대한 기사 평가 카산드라 db

  • Author: 데브원영 DVWY
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  • Date Published: 2022. 1. 2.
  • Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=birtUcZbfCY

[Cassandra] 아파치 카산드라란?

Contents

1. 카산드라 개요

2. 카산드라 특징

3. 카산드라 장점

4. 카산드라 단점

5. 카산드라 데이터 구조

이번에 신규로 프로젝트를 진행하게 됬는데, 해당 프로젝트에서 카산드라를 사용하고 있다.

프로젝트를 진행할 수 있을 정도로 카산드라가 무엇인지, 간단하게 알아보자.

1. 카산드라 개요

아파치 카산드라(Apache Cassandra)는 자유 오픈 소스 분산형 노에스큐엘(NoSQL) 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 하나로, 단일 장애 점 없이 고성능을 제공하면서 수많은 서버 간의 대용량의 데이터를 관리하기 위해 설계되었다.

카산드라는 여러 데이터센터에 걸쳐 클러스터를 지원하며 마스터리스(masterless) 비동기 레플리케이션을 통해 모든 클라이언트에 대한 낮은 레이턴시 운영을 허용하며, 성능 면에서 높은 가치를 보인다.

Amazon의 Dynamo 분산 스토리지 및 복제 기술과 Google의 Bigtable 데이터 및 스토리지 엔진 모델이 결합된 모델로 처음에 단계적 이벤트 기반 아키텍처 (SEDA)를 사용하여 Facebook에서 설계되었다.

2. 카산드라의 특징

여러개의 데이터 베이스가 복제된다. (마스터기준)

짧은 지연 시간

프로세스가 추가될 때마다 선형 처리량 증가

온라인 부하분산

분할된 키 지향 쿼리

유연한 스키마

카산드라는 SQL과 비슷한 Cassandra Query Language (CQL)을 이용한다.

Keyspace : 데이터세트를 어떻게 구성할 것인지에 대한 정의를 한다. 예를들어 데이터의 사본 수

Table: 데이터 스키마를 정의한다.

Partition : 모든 행에 있어야 하는 기본 키의 필수 부분을 정의한다.

Row : 파티션 키 및 선택적으로 추가 클러스터링 키로 구성된 고유한 기본 키로 식별되는 열 모음

Column: 해당 테이블에서 행에 속하는 열을 말한다.

3. 카산드라 장점

분산화와 집중화

카산드라는 분산형이므로 여러 머신에서 동작하지만, 사용자에게는 통합된 하나로 보인다. 카산드라는 단일노드로도 동작하지만, 카산드라 운영의 장점을 깨달으려면 다중머신에서 운영해야 한다. 그래서 물리적으로 떨어져 있는 데이터센터 간에도 단일 카산드라 클러스터를 운영할 수 있다. MySQL, 빅테이블과 같은 데이터 저장소를 확장하려면 일부 노드는 마스터로 설정해서 슬레이브로 설정한 다른 노드를 조직화해야한다. 그러나 카산드라는 “비집중화”이므로 모든 노드가 같다. 그러므로 조직화 연산을 수행하는 마스터가 없다. 대신 카산드라는 피투피(P2P) 프로토콜이며 활성 노드와 비활성 노드의 목록을 동기화하고 유지관리한다.

탄력적인 확장성

약간의 성능 저하를 동반하지만, 계속해서 더 많은 요청을 처리할 수 있는 시스템의 아키텍처 특징이다. 가장 쉬운 방법은 단순히 기존 머신에 더 많은 메모리와 하드웨어 용량을 추가해서 확장성을 얻는 수직 확장이다. 수평 확장은 데이터 전체나 일부를 갖는 머신을 추가해서 요청처리를 여러 머신이 나눠 갖는 방법이다. 그러나 이렇게 하려면 클러스터에 있는 다른 노드와 데이터를 동기화하고 유지하는 내부 매커니즘이 필요하다. 탄력적인 확장성(elastic scalability)은 수평 확장의 특별한 속성으로, 클러스터의 중단 없이 규모를 확대하거나 축소할 수 있다는 뜻이다. 단지 새로운 머신을 추가해라. 그러면 카산드라가 새로 추가된 머신을 찾아내고 작업을 할당한다. 규모축소(scaling down)는 클러스터에서 처리 용량의 일부를 제거하는 것을 말한다. 애플리케이션의 일부를 다른 플랫폼으로 이전하거나 애플리케이션의 사용자가 떠나고 하드웨어를 매각해야 한다면 이렇게 할 것이다. 규모축소를 하더라도 전체 구성을 건드릴 필요는 없다.

고가용성과 결함 허용

일반적인 아키텍처 용어로 시스템의 가용성은 요청을 수행하는 능력으로 측정한다. 고가용성 시스템을 구축하려면 일반적으로 다중네트워크로 구성된 컴퓨터, 클러스터에서 운용할 수 있는 소프트웨어, 노드 장애를 인식하고 시스템의 다른 파티션으로 요청을 대체 할 수 있는 기능을 갖춰야 한다. 카산드라는 고가용성을 지원한다. 클러스터에서 시스템을 중단하지 않고 장애가 발생한 노드를 교체 할 수 있고, 다중 데이터 센터에 데이터를 복제해 로컬 성능을 개선할 수 있으며, 한 데이터 센터가 화재나 홍수 같은 치명적인 재앙을 당하더라도 다중 데이터 센터에 데이터를 복제해서 서비스 중단을 예방할 수 있다.

4. 카산드라 단점

높은 진입장벽

칼럼형 데이터베이스로 로우형 데이터베이스인 관계형 데이터베이스와는 다른 생소한 개념이라 진입장벽이 높다.

복잡한 조건의 검색 불가

많은 사용자를 대상으로 대량 데이터를 다루는 서비스가 아닐 경우 쓸 필요는 없다. 그리고 복잡한 조건의 검색이 불가능하다. 로우 키와 칼럼 두가지에 대한 인덱스만 가능하기 때문에 데이터는 대량이지만 검색 조건은 단순한 서비스에 적합하다. 슈퍼 칼럼 구성(Super Column family)의 하위 칼럼에 대한 인덱싱은 불가능하다. 키 값을 통한 범위 검색은 데이터 분산 방식을 오더프레스파티셔너(OrderPresservingPartitioner)로 설정하여 키 값을 통해 데이터를 서버에 분배했을 경우에만 가능하다.

데이터 입력시 자동화 처리가 어려움

데이터를 입력 시에도 자동화한 처리가 어렵다. 데이터에 대한 락을 사용하려면 주키퍼(Zookeeper)와 같은 전체분산 서버를 관리하는 프로그램을 추가해서 별도로 설정해야 한다. 데이터에 대한 동시 갱신 요청이 발생할 가능성이 높거나 자동화한 트랜잭션이 필요한 서비스에서는 다른 데이터베이스를 고려해야 한다.

5. 카산드라 데이터 구조

카산드라의 데이터 구조

카산드라의 데이터 구조는 비교적 간단하다. 최상위에 논리적 데이터(Data) 저장소인 키 스페이스(Key space)가 있고, 키 스페이스 아래에는 테이블(Table)이 존재한다. Table은 다수의 로우들로 구성되어있으며 각 로우는 키 값(Key Value)으로 이루어진 칼럼들로 구성된다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 데이터베이스 테이블 로우 칼럼(DB-Table-Row-Column)의 형태와 유사한 구조를 하고 있다는 걸 알 수 있다.

카산드라는 기본적으로 링(Ring) 구조를 띠고 있다. 그리고 링을 구성하는 각 노드에 데이터(Data)를 분산하여 저장한다. 파티션 키라고 불리는 데이터의 해시(hash)값을 기준으로 데이터를 분산하게 된다. 처음 각 노드가 링에 참여하게 되면, 카산드라의 conf/cassandra.yaml에 정의된 각 설정을 통하여 각 노드마다 고유의 해시 값 범위를 부여받는다. 그런 뒤에, 외부에서 데이터의 요청이 오게 되면 해당 데이터의 파티션 키의 해시 값을 계산하여 해당 데이터가 어느 노드에 저장되어 있는지 알고 접근할 수 있는 것이다. 그리고, 카산드라는 이렇게 계산된 hash의 값을 토큰(token)이라고 부른다.카산드라 쿼리 언어의 사용을 권장하고 있지만 카산드라 쿼리 언어가 처음부터 제공되었던 것은 아니다.

NoSql 관련 성능 비교

www.datastax.com/products/compare/nosql-performance-benchmarks

[데이터베이스/DB] NoSQL이란? (3-1) : 카산드라(Cassandra) 개념 및 장단점

그리스 신화의 예언녀 ‘카산드라(Cassandra)’에서 이름을 빌려왔는데, 신화 속의 카산드라가 트로이인들에게 정확한 미래를 예측하고 제공했듯이 빅데이터 시대의 카산드라 데이터베이스도 빅데이터의 불확실한 환경에서 정확성과 미래 예측을 제공하는 주요 구성원으로서의 바람을 담아 명명됐을 것으로 보입니다.

[한국데이터산업진흥원]

Apache Cassandra Documentation

A new series that we’ve dubbed “Inside Cassandra” where we interview engineers and devs in the community either about their use of Apache Cassandra to power their businesses or how they contribute to the project. The first installation features an interview with Marcel Birkner, Site Reliability Engineer at Instana, and how they use Apache Cassandra to store and process metric data at scale and benefit from Cassandra’s fault tolerance, and have learned the importance of dog-fooding.

아파치 카산드라 살펴보기, 설명, 기본 개념

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아파치 카산드라는 오픈소스이며 분산 NoSQL 데이터베이스입니다. 파티션 기반의 wide column 저장소 모델을 활용하며 consistent semantics를 지원합니다.

아파치 카산드라는 페이스북에서 SEDA(Staged event-driven architecture)를 기반으로 설계되었고 아마존의 다이나모 분산 저장소와 구글의 빅테이블 저장소 엔진 모델을 기반으로 디자인되었습니다. 다이나모와 빅테이블 두개 다 스케일러블하고 안전하며 고 가용성의 데이터 저장소 특징을 가지도록 개발되었지만 일부는 완전히 지원되지 않습니다.

– 다이나모 : https://www.allthingsdistributed.com/2007/10/amazons_dynamo.html

– 빅테이블 : https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/bigtable-osdi06.pdf

카산드라는 다니아모와 빅테이블 2 시스템의 장점만 모아 만든 거대 규모의 베스트 프랙티스 저장소입니다. 글로벌 복제와 저지연 데이터 쓰기와 읽기, 고가용성 특징을 가지기 위해 카산드라는 다음과 같은 핵심 기술을 가지고 있습니다.

– 멀티 마스터 기반 데이터베이스 복제 수행

– 글로벌 저지연 데이터 접근

– 범용 하드웨어 스케일 아웃

– 프로세서를 추가할 때 마다 선형적인 처리량 증가

– 온라인 로드 밸런싱 및 클러스터 확장 가능

– 파티션 키 기반 쿼리

– 유연한 스키마

카산드라 기능들

카산드라는 CQL(Cassandra Query Language)를 지원합니다. SQL과 유사하게 생긴 언어로서 카산드라에 접근하여 데이터를 쓰거나 읽을 때 사용 됩니다. CQL은 데이터를 사용하기 위해 다음과 같은 개념을 사용합니다.

– 키스페이스 : 데이터셋이 데이터센터에 어떻게 복제될 것인지 지정할 수 있습니다. 복제 개수만큼 클러스터에 복제되어 저장됩니다. 키스페이스는 테이블을 포함하는 개념입니다.

– 테이블 : 파티션별 콜랙션에 대한 스키마를 지정합니다. 테이블은 파티션을 가지고 있으며 로우와 컬럼을 포함하고 있습니다. 카산드라 테이블은 새로운 컬럼을 다운타임없이 추가할 수 있습니다.

– 파티션 : 카산드라에 저장되는 로우의 노드를 식별하기 위한 키가 파티션입니다. 파티션 키를 어떻게 설정하느냐에 따라 성능이 달라집니다.

– 로우 : 파티션 키와 선택적으로 클러스터링 키를 구성하는 데이터입니다. 여러 컬럼을 포함하는 개념입니다.

– 컬럼 : 로우에 속한 단일 데이터 입니다.

CQL은 수많은 긴으들을 제공하는데 다음과 같은 핵심 기능이 있습니다.

– 단일 파티션 기준으로 atomic compare과 set semantic 트랜젝션을 지원합니다.

– 사용자 정의 타입과 함수, 집계를 지원합니다.

– 로컬 세컨더리 인덱스를 지원합니다.

– 구체화된 뷰를 지원합니다(실험적임)

카산드라는 속도가 느리고 가용성이 높은 글로벌 시멘틱을 지원하지 않습니다. 즉, 여러 파티션에 걸친 다음과 같은 작업들은 지원하지 않습니다.

– 파티션간 트랜잭션

– 분산 조인

– 외부 키 또는 참조 무결성

운영하는 방법

아파치 카산드라 기본 구성 설정은 cassandra.yaml 파일을 통해 진행하며 수동 또는 관련 도구를 사용하여 수정할 수 있습니다. 일부 설정은 다운타임없이 수행할 수 있지만 일부 옵션은 카산드라를 완전히 종료해야 합니다.

카산드라는 클러스터를 관리하기 위한 도구인 nodetool, fqltool과 같은 도구를 지원합니다. 또한 카산드라는 카산드라 데이터의 시점 스냅샷을 제공하는 아토믹 스냅샷을 지원하며 백업 도구와 쉽게 통합할 수 있스니다. 카산드라는 데이터가 기록되는 대로 백업할 수 있는 증분 백업(incremental backup)도 제공합니다.

추가적으로 아파치 카산드라 4.0부터는 자바 11지원, 가상 테이블, audit 로깅 등을 추가로 지원하게 되었습니다.

출처 : https://cassandra.apache.org/doc/latest/cassandra/architecture/overview.html

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Apache Cassandra에 대해 알아보자

Apache Cassandra는 대규모로 확장 가능한 분산 NoSQL DB 로 Facebook 내부에서 시작하여 오픈소스로 출시되었습니다.

기존 환경에서 응용 프로그램의 확장은 대개 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 드는 프로세스이며 일반적으로 확장을 통해 수행됩니다. 반면 Cassandra를 사용하면 클러스터에 노드를 추가하기 만하면 용량을 선형으로 늘릴 수 있습니다. 예를 들어, 2 개의 노드가 초당 100,000 개의 트랜잭션을 처리 할 수있는 경우 8 개의 노드가 초당 400,000 개의 트랜잭션을 처리 할 수 ​​있습니다.

모든 Cassandra 노드는 읽기 및 쓰기 작업을 수행 할 수 있으므로 데이터가 빠르게 복제 하이브리드 클라우드 환경 및 지역, 노드에 장애가 발생하면 사용자는 가장 가까운 정상 노드로 자동 라우팅됩니다. 심지어 장애가 발생하더라도 응용 프로그램이 설계된대로 작동하기 때문에 노드가 오프라인 상태가 된 것을 알지 못합니다.

결과적으로 응용 프로그램을 항상 사용할 수 있으며 데이터에 항상 액세스 할 수 있으며 손실되지 않는다. 또한 Cassandra는 수동 수리없이 문제가 발생한 직후 문제를 실제로 해결할 수있는 기본 제공 수리 서비스를 제공합니다. 노드가 고장 나더라도 생산성을 높이지 않아도 됩니다.

함께 찍은 카산드라의 마스터리스 아키텍처 기본적으로 분산 된 데이터 복제는 트랜잭션에 포함 된 데이터의 양에 관계없이 대규모로 고성능을 제공합니다. 직원은 위치에 상관없이 생산성을 유지할 수있을뿐만 아니라, 직원 수와 동시에 사용하는 사람들도 앱과 상호 작용하는 긍정적인 경험을 누릴 수 있습니다.

카산드라 데이터 모델은 스키마 선택적 열 지향 데이터 모델입니다.

즉, 관계형 데이터베이스와 달리 각 행에 동일한 열 집합이 없어도되므로 응용 프로그램에 필요한 모든 열을 미리 모델링할 필요가 없습니다.

카산드라 데이터 모델은 키 스페이스(데이터베이스와 유사), 열 패밀리(관계형 모델의 테이블과 유사), 키와 열로 구성됩니다.

각 열 계열에 대해 관계형 테이블을 생각하지 마세요. 대신 중첩 된 맵 데이터 구조를 생각하세요. 중첩 정렬 맵은 관계형 테이블보다 더 정확하며 카산드라 데이터 모델에 대한 올바른 결정을 내리는데 도움이 됩니다.

맵은 효율적인 키 조회를 제공하고 정렬 된 특성은 효율적인 스캔을 제공합니다. 카산드라에서는 행 키와 열 키를 사용하여 효율적인 조회 및 범위 검색을 수행 할 수 있습니다. 열 키의 수는 제한이 없습니다. 즉, 넓은 행을 가질 수 있습니다. 키 자체는 키 이름의 일부로 값을 보유 할 수 있습니다. 즉, 값이없는 열을 가질 수 있습니다.

카산드라는 SQL과 유사한 CQL (Cassandra Query Language)를 사용합니다. SQL과 마찬가지로 명령문은 데이터를 변경하거나, 데이터를 검색하거나, 데이터를 저장하거나, 데이터가 저장되는 방식을 변경합니다.

위키백과, 우리 모두의 백과사전

헬레노스(Helenos)는 카산드라를 위한 그래픽 사용자 인터페이스이다.

아파치 카산드라(Apache Cassandra)는 자유-오픈 소스 분산형 NoSQL 데이터베이스 관리 시스템의 하나로, 단일 장애점 없이 고성능을 제공하면서 수많은 서버 간의 대용량의 데이터를 관리하기 위해 설계되었다. 카산드라는 여러 데이터센터에 걸쳐 클러스터를 지원하며[2] 마스터리스(masterless) 비동기 레플리케이션을 통해 모든 클라이언트에 대한 낮은 레이턴시 운영을 허용한다.

카산드라는 또한 성능 면에서 높은 가치를 보인다. 2012년, NoSQL 시스템을 연구하는 토론토 대학교 연구원들은 “확장성 면에서 실험 가운데 분명한 승자가 있다. 카산드라는 모든 실험의 최대 노드 수에서 가장 높은 처리량을 성취한다.”고 결론을 내렸으며 그럼에도 불구하고 “높은 쓰기 및 읽기 레이턴시의 대가가 있다”고 이야기하였다.[3]

역사 [ 편집 ]

카산드라는 아마존의 다이나모DB(DynamoDB) 설계에 참여한 아비나쉬 락슈만(Avinash Lakshman)과 페이스북의 프라샨트 말릭(Prashant Malik)이 최초로 만들었다. 아마존 다이나모DB의 분산 디자인과 구글 빅테이블의 데이터 모델을 기반으로 설계되었다. 2008년 카산드라는 페이스북에서 떠나 아파치 인큐베이터 프로젝트로 출발했으며, 2010년에 이르러 탑 레벨 아파치 프로젝트로 인정받는다.

0.6부터 4.0까지의 업데이트 이후 내역

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같이 보기 [ 편집 ]

각주 [ 편집 ]

참고 문헌 [ 편집 ]

키워드에 대한 정보 카산드라 db

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