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大数据技术自学多久找工作？

听说你对自学大数据技术感兴趣，大数据技术自学多久找工作？别急，我来给你解答这个问题!大数据技术自学确实是一条很酷的路，但要想拿到好工作，还是需要一些时间和努力的。自学大数据技术需要的时间因人而异。每个

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零基础自学大数据方向从哪开始？

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零基础学大数据要多久？如何规划学习时间？

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零基础学大数据算法，究竟难不难？

其实只要我们稍微留意一下，就能够发现现在大数据的发展正处于初步爆发的阶段，不管是企业还是政府都已经认识到了大数据存在的重要意义，政府也开始持续的推出大数据发展的相关政策。正是由于社会上有所需求，所以有很多人才打算加入到大数据行业的发展过程之中，有很多都是零基础的学习者，他们就想要知道零基础学大数据算法可行吗?

小白学习大数据要什么基础？

很多小伙伴发现现在进入大数据行业将获得巨大的发展机遇，因此想要进入该行业就需要掌握相关技能。小白学习大数据要什么基础呢？想要进入大数据行业需要掌握至少一门计算机编程语言，例如Java。其次是要有Linux基础，还要掌握Spark和MySQL数据库相关技能。

零基础可以学大数据吗？要学多久

大数据工程师是当今竞相争抢的热门人才，那么零基础可以学大数据吗？零基础是可以学习大数据的。目前有两种学习方式：自学和培训班。相对于自学来说，参加培训班更适合零基础学员。因为培训机构的大数据课程是专门针对零基础设置的，可以带领小白快速从入门到精通。那么参加大数据培训机构有哪些优势呢？

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大数据都学什么？5大核心知识必学内容有哪些

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hadoop完全分布式集群搭建方法

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索引有什么作用?在mongodb中索引分为几类

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主键约束是什么意思?如何实现mysql主键约束

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eureka和zookeeper的区别对比

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Zookeeper和Eureka的区别都有哪些？
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如何进行数据清洗?数据清洗的基本流程

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Zookeeper选举机制具体是什么

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hbase三种查询方式是什么

hadoop完全分布式集群搭建全过程

搭建Hadoop完全分布式集群是一个复杂的过程，涉及到多个步骤...

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要查看ZooKeeper集群的状态，可以使用ZooKeeper自带的命令行...

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当在Kafka搭建过程中遇到"authentication"报错时，通常是由...

kafka rabbitmq 对比，区别优缺点在哪？

Kafka和RabbitMQ都是流行的消息传递系统，但在某些方面有一...

kafka集群启动

启动Kafka集群通常涉及以下几个关键步骤：1.安装Kafka：首先，在每个计划作为Kafka节点的服务器上安装Kafka。可以从ApacheKafka的官方网站下载Kafka的二进制发行版，然后按照

hadoop到底能干什么

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，旨在处理大规模数据集并提供高可靠性、高性能和可扩展性。它主要由Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Hadoop分布式计算框架(MapReduce)组成，同时

hadoop有用吗

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它被广泛应用于大数据处理和分析领域。以下是Hadoop的一些主要优点和应用场景：1.处理大规模数据：Hadoop能够处理大规模的数据集，包括结构化数据、半结构化

kafka如何创建topic

要创建Kafka中的Topic，可以按照以下步骤进行操作：1.启动Kafka集群：确保你已经启动了Kafka集群，包括Zookeeper和KafkaBroker。2.连接到Kafka服务器：使用Kaf

hadoop完全分布式集群搭建方法

Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可用于处理大数据集。在使用Hadoop之前，需要先搭建一个Hadoop完全分布式集群，下面是一些简单的步骤和注意事项：1.先安装好Java环境，因为Hadoop依赖于Java。2.下载Hadoop的二进制文件。

索引有什么作用?在mongodb中索引分为几类

索引(Index)是数据库中的一种数据结构，用来提高数据检索的效率。它们可以帮助数据库系统快速地定位和访问需要的数据。在 MongoDB 中，索引也很重要，可以提高查询和排序的效率。

如何进行数据清洗?数据清洗的基本流程

数据清洗是数据预处理的一个重要环节，其目的是对原始数据进行筛选、转换、填充、合并等操作，使数据变得更加规范、完整、准确，从而提高后续数据分析的质量和效率。数据清洗的基本流程包括以下几个步骤：

主键约束是什么意思?如何实现mysql主键约束

主键约束是一种在数据库中用于保证表中某个列的唯一性和非空性的约束，该列将成为表的主键。主键的作用是为了唯一标识表中的每一行数据，以方便数据的管理和查询。

eureka和zookeeper的区别对比

Eureka和Zookeeper都是服务发现和注册的工具，但它们有以下几个不同点：架构设计：Eureka采用了集中式的架构，其中一个服务作为Eureka Server，其他服务都作为Eureka Client连接到Eureka Server；而Zookeeper采用了分布式的架构，每个节点都可以同时作为Server和Client，构成一个Zookeeper集群。

Zookeeper选举机制具体是什么

ZooKeeper的选举机制是一种基于Paxos算法的分布式选举算法，用于在ZooKeeper集群中选择一台Leader服务器。Zookeeper使用了以下几个步骤：选举触发：当集群中的Leader节点宕机或者出现网络分区等情况时，会触发新一轮的选举过程。

Zookeeper和Eureka的区别都有哪些？

Zookeeper和Eureka都是分布式系统中常用的服务发现和注册组件，它们的主要区别如下：数据一致性：Zookeeper是一个高度可靠的分布式数据一致性解决方案，能够保证数据的一致性和可靠性；而Eureka则是一个基于AP(可用性和分区容错性)设计的服务发现组件，可以在网络分区的情况下保证可用性。

hbase三种查询方式是什么

在HBase中，常用的三种查询方式分别是Scan、Get和Filter，具体介绍如下：1.Scan：Scan是HBase中一种全表扫描的方式，可以扫描指定表的全部或部分数据，并按照一定的条件进行过滤和排序。Scan支持多种过滤器，包括RowFilter、QualifierFilter、ValueFilter等，可以通过这些过滤器实现数据的精确过滤和匹配。
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HDFS架构演进之路

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大数据开发：Hive小文件合并

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HDFS的故障恢复和高可用

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大数据开发：Flink on Yarn原理

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大数据开发基础：Java基础数据类型

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大数据开发：基于Hadoop的数仓设计

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Kafka工作原理入门

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Java大数据开发：Java基础类库和API

HDFS文件管理系统简介

Hadoop作为大数据主流的基础架构选择，至今仍然占据着重要的...

HDFS架构演进之路

当active Namenode出现故障或者宕机的时候，standby会自动切...

大数据开发：Hive小文件合并

Hadoop生态技术体系下，负责大数据存储管理的组件，涉及到HD...

HDFS的故障恢复和高可用

客户端读取文件时，会先校验该信息文件与读取的文件，如果校...

大数据开发：Flink on Yarn原理

这个Container通过Application Master启动进程，Application Master里面运行的是Flink程序，即Flink-Yarn ResourceManager和JobManager。

大数据开发基础：Java基础数据类型

在Java基础入门学习阶段，Java基础数据类型无疑是基础当中的重点，掌握基础数据类型，对于后续去理解和掌握更深入的理论，是有紧密的关联性的。今天的大数据开发基础学习，我们就来讲讲，Java八种基础数据类型。

大数据开发：基于Hadoop的数仓设计

企业级的大数据平台，Hadoop至今仍然占据重要的地位，而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计，是非常关键且重要的一步，在实际工作当中，往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。今天我们就来讲讲，基于Hadoop的数仓设计。

Kafka工作原理入门

Kafka在大数据技术生态当中，以作为消息系统而闻名，面对活跃的流式数据，提供高吞吐量的服务，在实时大数据处理场景下，可以说是一大利器，国内外大厂都有应用。今天的大数据开发技术分享，我们就主要来讲讲Kafka框架的工作原理。

Java大数据开发：Java基础类库和API

作为大数据重要基础的Java语言，在大数据学习当中的重要性还是非常高的。Java作为一门有着悠久历史的语言，想要学好还是有很多可参考借鉴的学习思路的。今天的Java大数据开发分享，我们主要来讲讲Java基础类库和API。

Apache Kafka分布式流式系统

通过Kafka提供的API可以处理同一消费者组中多个消费者之间的分区平衡以及消费者当前分区偏移的存储。值得特别注意的是，Kafka是按照预先配置好的时间保留分区中的消息，而不是根据消费者是否消费了这些消息。

大数据开发：分布式文件存储系统简介

在分布式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。

MapReduce排序问题

Hadoop MapReduce，作为分布式计算的第一代引擎，其经典的地位是不容动摇的，而越是经典越是有代表性的东西，也就越需要去深入理解其中的原理和运行机制。今天的大数据开发分享，我们主要来讲讲MapReduce排序问题。

数据仓库建模方法与模型

大数据平台当中的数据仓库，往往需要通过建模来更好地对数据进行存储和管理，这其中涉及到性能、成本、效率、质量等多方面的综合考量，对于工程师来说，也需要细细规划。今天的大数据开发分享，我们主要来讲讲数据仓库建模方法与模型。

数据仓库建模之范式建模

在数据仓库领域，提起数据建模，范式建模作为一种经典的理论，其地位是不容小觑的。Inmon的范式建模理念，在传统业务的数据仓库建模当中，尤其受到青睐。今天的大数据开发分享，我们就来讲讲数据仓库建模之范式建模。

Spark的几种部署方式

作为大数据的第二代代表性框架，Spark在大数据生态圈的地位，不必特意强调，大家也能看得清楚。Spark在学习初期，进行部署配置是非常关键的一个环节，今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲Spark的几种部署方式。

Centos常用管理命令

今天给大家带来的是大数据开发-Centos常用管理命令解析，本篇内容主要是讲的命令。这种基础性的知识还是需要记住，这样才能帮助我们提高工作的效率，以下就是Centos常用管理命令。
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大数据之蛇形矩阵

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大数据之两数相加

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设计一个实时的流式计算Wordcount

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大数据之最长回文串

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两两交换链表中的节点
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无重复字符的最长子串

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寻找两个正序数组的中位数

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合并两个有序链表

大数据之什么是数仓

目前常用的策略是"7年13个月"，即保存维度信息的拉链表不保...

手写算法-懒汉式单例

大数据通常包含的数据集的大小超出了常用软件工具在可容忍的...

手写算法-四大排序

速度上：改良的归并排序算法是n-nlogn，快速排序的时间复杂...

是一个宽表好还是多个维表好？

另外，数据仓库的设计，往往不能是以计算出几张表就结束了，...

数据库和数据仓库的区别是什么？

它一般存放的是行为类数据，比如你点击一次网页，这些都会被记录下来存放在数据仓库中，当然个人信息一般也会从业务数据库同步一份到数据仓库中。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。

“未知”的数据对数据分析和可视化有什么影响？好处和坏处是什么？

数据分析应该建立在数据的完整性、及时性与准确性上面，隐藏了未知数据或许可以给工作带来一些小方便，但是如果数据本身是残缺的，那么分析出来的结果也是值得怀疑的，毕竟缺少了数据的完整性就更别提数据的准确性了，而数据不准确的数据分析结果还可靠吗?

手写算法-ip转int

大数据通常包含的数据集的大小超出了常用软件工具在可容忍的经过时间内捕获、整理、管理和处理数据的能力。大数据哲学包含非结构化，半结构化和结构化数据，但是主要关注于非结构化数据。

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大数据通常包含的数据集的大小超出了常用软件工具在可容忍的经过时间内捕获、整理、管理和处理数据的能力。大数据哲学包含非结构化，半结构化和结构化数据，但是主要关注于非结构化数据。

手写算法-求质数

大数据通常包含的数据集的大小超出了常用软件工具在可容忍的经过时间内捕获、整理、管理和处理数据的能力。大数据哲学包含非结构化，半结构化和结构化数据，但是主要关注于非结构化数据。

无重复字符的最长子串

建立一个256位大小的整型数组 freg ，用来建立字符和其出现位置之间的映射。维护一个滑动窗口，窗口内的都是没有重复的字符，去尽可能的扩大窗口的大小，窗口不停的向右滑动。(1)如果当前遍历到的字符从未出现过，那么直接扩大右边界;

大数据之蛇形矩阵

我们最终要输出的是以蛇形摆放之后的字符串再按行串联在一起之后的结果，也就是说每一个字母摆放的列并不重要，重要的是摆放的行号。我们可以很容易想到通过数组维护每一行当中摆放的字母，最后将每一行的结果串联即可。所以问题就只剩下了，我们如何知道每一个字母应该摆放在哪一行?

大数据之两数相加

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设计一个实时的流式计算Wordcount

使用Kafka对接SparkStreaming计算，那么要保证数据不丢失，和不重复的话，要使用直连方式，并且保证一次性语义，手动管理Offset即可，那么在实现过程中，Offset一定不能丢，所以要手动管理，然后把它保存到其他存储位置即可，每次能拿到保存好的Offset就...

大数据之最长回文串

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两两交换链表中的节点

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大数据之三数之和

给定一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ?找出所有满足条件且不重复的三元组。
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大数据数据分析目前就业前景如何？

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如果让你处理hbase怎么保证数据的安全性可靠性？
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大数据的五个V是什么?

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在大数据领域中，Hadoop作为一个重要的分布式计算框架备受关...

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大数据数据分析目前就业前景如何?大数据数据分析作为一门热...

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在大数据领域的面试中，关于创建DataFrame的问题常常被问到...

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在当今的数字化时代，大数据扮演着重要的角色，挖掘数据价值成为企业竞争的关键。而Hadoop作为大数据处理的利器，被誉为大数据世界的魔法师。Hadoop究竟干什么用的呢?它能够帮助我们处理庞大的数据，解

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揭秘大数据面试必考面试题：快速掌握关键知识！

当今，随着大数据技术的迅猛发展，大数据行业出现了越来越多的就业机会。如果你希望在大数据领域取得成功，面试是不可避免的一步。在这篇生动有趣的文章中，我们将揭秘大数据面试的必考问题，帮助你快速掌握这个领域

大数据面试题集合：轻松掌握Zookeeper查看集群状态技巧！

在大数据领域的面试中，对于Zookeeper的理解和使用是一个重要的考察点。作为一个分布式协调服务，Zookeeper在大数据集群中发挥着重要的作用。本文将为您介绍一些生动有趣的大数据面试题，帮助您轻

大数据的五个V是什么?

卷(Volume)-卷表示卷，即以高速率增长的数据量，即以PB为单位的数据量，速度(Velocity)–速度是数据增长的速度。多样性(Variety)–多样性是指不同的数据类型，即各种数据格式，例如文本，音频，视频等。

数据及集群管理（三）

缺点是split和compaction会很频繁，特别是数量较多的小Region不同的split，compaction，会导致集群响应时间波动很大，Region数量太多不仅给管理上带来麻烦，设置会引起一些HBase个bug。

数据及集群管理（二）

通过配置一次拉取较大的数据量可以减少客户端获取数据的时间，但是他会占用客户端的内存，有三个地方可以进行配置，在HBase的conf配置文件中进行配置hbase.

数据及集群管理（一）

默认情况下，在创建HBase表的时候会自动创建一个Region分区，当导入数据的时候，所有的HBase客户端都向Region写数据，知道这个Region足够大才进行切分，一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的Regions，这样当数据写入HBas...

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    Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、DataX、Flume、CDH、数仓架构、维度建模、SuperSet、Azkaban、Airflow等。

  • 项目

    数据服务、大数据可视化、企业级Hadoop基建项目部署、分布式网络爬虫、基于Spark的大数据分析项目、ETL项目之Hive和SparkSQL、BI商业分析等。

  • 掌握能力

    掌握流数据接入、基于Flink实时数据开发、流批一体数据仓库开发、数据湖开发、实时ETL、实时监控系统和京东实时数据开发。

  • 胜任职位

    实时工程师、Flink工程师、实时数据仓库工程师、实时ETL工程师、Spark工程师

  • 技术点

    Kafka、Structured Streaming、Hudi、Canal、Flink、ClickHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis。

  • 项目

    实时监控系统、基于Flink的实时数据开发、实时数据湖、大数据搜索系统。

  • 掌握能力

    掌握企业项目开发流程、用户画像开发、企业级推荐系统开发、数据治理、基于生产环境项目部署和京东项目性能调优。

  • 胜任职位

    数据服务工程师、离线数据仓库开发工程师、BI商业分析师、实时数据仓库工程师、实时监控系统工程师、ETL工程师、数据可视化工程师、数据治理工程师、高级数据开发工程师、推荐工程、数据平台工程师、数据架构师

  • 技术点

    数据采集与监控平台、准实时数据仓库、用户画像、推荐系统、基于Flink的实时数据仓库、元数据管理与数据治理。

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  • 多学科协作

    覆盖前端、中台、后台全流程
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  • 跨平台实施

    目交叉融合PC端、移动端、
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  • 真场景实操

    还原企业真实开发场景
    职场过渡无压力

  • 全流程参与

    覆盖企业项目开发全流程
    从立项到部署上线全链路参与

  • 高标准验收

    超高验收标准，确保项目
    无BUG，流畅运行

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    大数据培训班 大数据原创丛书国内高校与IT技术专家共同编著，带你从0学开发

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    • 书籍内容紧跟前沿技术
    • 出版社年销售量排名前3
    • 回购用户逐年倍增
    • 前端类目精品畅销书籍
    • 强强联手
    • 受益匪浅的一套丛书
    • 成长的捷径
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    Hadoop大数据开发实战

    作者：千锋高教产品研发部 出版社：人民邮电出版社

    本书为了适应大数据产业发展的需要，致力于打造适合高等院校相关专业学生、Java开发者或对大数据技术感兴趣的人士入门的教材。本书简化了理论知识的讲解，重点讲解实际工作中涉及的相关操作。本书包含9个章节，涵盖了Linux基础、HDFS、Yarn、MapReduce…

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    Hadoop大数据开发实战

    作者：千锋高教产品研发部 出版社：人民邮电出版社

    本书首先从技术层面讲解了Spark的机制、生态系统与开发相关的内容；然后从应用角度讲解了日志分析、推荐系统、情感分析、协同过滤、搜索引擎、社交网络分析、新闻数据分析等多个常见的大数据场景下的数据分析。在每个场景中，首先对场景进行抽象与概括…

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    大数据培训机构 大数据就业服务多维就业服务体系，学员毕业变身大厂offer收割机，就业实力全线碾压

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    学会大数据分析师后的就业前景怎么样？ 大数据分析师就业前景以及需要掌握的技能

    学会大数据分析师后的就业前景怎么样？

    2023-08-09

    大数据科学现在就业前景怎样？

    2023-08-08

    大数据行业部现在的就业薪资怎么样？

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    2023-08-02

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    2023-08-01

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