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一种正交分解大数据处理系统设计方法及实现

更新时间：2019-12-30 04:13:54 大小：2M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：大数据处理系统 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

MapReduce等计算框架的出现开启了大数据处理新纪元,以Hadoop,Spark为代表的大数据处理系统具有大吞吐率、跨平台、高可扩展的优势,并得到广泛应用.然而,为避免与具体的操作系统、硬件平台绑定,这些系统的设计与优化集中在计算模型、调度算法等方面,无法充分利用底层平台的优势.提出了一种基于正交分解的大数据处理系统设计与优化方法,将系统分解为松耦合的多个功能正交的模块,使存储、处理功能分离出来,交给能够利用底层平台操作系统甚至硬件资源的存储、执行引擎,原大数据系统退化为调度平台;进而,提出基于锁无关机制的存储底层优化策略和基于指令超级优化的执行引擎底层优化策略.以此为指导,以Hadoop作为兼容和改进的对象,实现了原型大数据处理系统on既能保持Hadoop的跨平台、高可扩展的优势,又能消除任务执行的瓶颈,其本地化的设计与优化手段对非Hadoop平台同样有效.通过在原型系统上的实验证明,Arion能够提升大数据处理任务的执行效率,最高达7.7%.


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：
ＤＯＩ１０．７５４４ｉｓｓｎ１０００１２３９ ．２０１７ ．２０１５１０６２  
－
计 算 机 研 究 与 发 展  
?
（）： ，  
５４５ １０９７－１１０８ ２０１７  
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍ ｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔ  
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一种正交分解大数据处理系统设计方法及实现  
１
１
１
１
２
向小佳  
赵晓芳  
刘
洋
龚关俊  
张
晗
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１
（
）
中国科学院计算技术研究所 北京  
ꢀ
１００１９０  
ꢀ
２
（
）
北方工业大学计算机学院 北京  
ꢀ
１００１４４  
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（
）
ｘｉａｎｘｉａｏｉａ ｎｃｉｃ．ａｃ．ｃｎ  
ｇ ｊ ＠  
ＡｎＯｒｔｈｏｏｎａｌＤｅｃｏｍ ｏｓｉｔｉｏｎＢａｓｅｄＤｅｓｉｎ ＭｅｔｈｏｄａｎｄＩｍｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒＢｉ  
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ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎ Ｓｓｔｅｍ  
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１
１
１
１
２
，
Ｘｉａｎ Ｘｉａｏｉａ ＺｈａｏＸｉａｏｆａｎ  
ꢀ
，
， ，  
Ｇｏｎ Ｇｕａｎｕｎ ａｎｄＺｈａｎ Ｈａｎ  
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ꢀ
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ＬｉｕＹａｎ  
ꢀ
ｇ
ｊ
ｇ
ｇ
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１
（
Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅｏ Ｃｏｍ ｕｔｉｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏ  
ꢀ
，
，
ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍ ｏ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｂｅｉｉｎ １００１９０  
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２
（
，
，
Ｓｃｈｏｏｌｏ Ｃｏｍ ｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔ ｏ Ｔｅｃｈｎｏｌｏ  
ｇｙ  
）
Ｂｅｉｉｎ １００１４４  
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，
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｂｉ ｄａｔａｓｔｉｍｕｌａｔｅｓａｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎｉｎｄａｔａｓｔｏｒａｅａｎｄ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｆｉｅｌｄ ｒｅｓｕｌｔｉｎ ｉｎｔｈｅ  
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ｇ
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，
，
ｐ
，
ｔｈｒｉｖｉｎ ｏｆｂｉ ｄａｔａ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｓｓｔｅｍｓ ｓｕｃｈａｓ Ｈａｄｏｏ Ｓａｒｋ ｅｔｃ ｗｈｉｃｈｂｕｉｌｄａｂｒａｎｄｎｅｗ  
ｇ ｙ  
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，
ｇ
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ｐ
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，
，
，
ｌａｔｆｏｒｍ ｗｉｔｈ ｌａｔｆｏｒｍｉｎｄｅｅｎｄｅｎｃｅ ｈｉｈｔｈｒｏｕｈ ｕｔ ａｎｄ ｏｏｄｓｃａｌａｂｉｌｉｔ ．Ｏｎｔｈｅｏｔｈｅｒｈａｎｄ  
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ｐ
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ｐ
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ｙ
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ꢀ
ｓｕｂｓｔｒａｔｅ ｌａｔｆｏｒｍｕｎｄｅｒｉｎｎｉｎ ｔｈｅｓｅｓｓｔｅｍｓａｒｅｉｎｏｒｅｄｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｉｒｄｅｓｉｎａｔｉｏｎａｎｄｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  
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ｐ
ｇ
ꢀ
ｇ
ｍａｉｎｌ ｆｏｃｕｓｏｎｔｈｅ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｍｏｄｅｌａｎｄｒｅｌａｔｅｄｆｒａｍｅｗｏｒｋｓ＆ ａｌｏｒｉｔｈｍｓ．Ｗｅｈｅｒｅ ｒｅｓｅｎｔａｎｅｗ  
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ｙ
ꢀ
ｇ
ꢀ
ｇ
，
ｌｏｏｓｅｃｏｕｌｅｄ ｌａｔｆｏｒｍ ｄｅｅｎｄｅｎｔｂｉ ｄａｔａ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｓｓｔｅｍ ｄｅｓｉｎａｔｉｏｎ ＆ ｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ  
ꢀ ｐ ꢀ ｇ ꢀｐ  
ｇ ｙ  
ꢀ
ｐ
ｐ
ꢀ
ｇ
ꢀ
ｐ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
，
，
ｗｈｉｃｈｃａｎｅｘｌｏｉｔｔｈｅ ｏｗｅｒｏｆｕｎｄｅｒｉｎｎｉｎ ｌａｔｆｏｒｍ ｉｎｃｌｕｄｉｎ ＯＳａｎｄｈａｒｄｗａｒｅ ａｎｄ ｅｔｍｏｒｅ  
ｇｐ  
ꢀ ｐ ꢀｐ ꢀ ꢀ ꢀｇ ꢀ  
ꢀ
ꢀ
ｐ
ｇ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
，
，
ｂｅｎｅｆｉｔｆｒｏｍ ｔｈｅｓｅｌｏｃａｌｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｌｏｃａｌ ＯＳ ａｎｄ ｈａｒｄｗａｒｅ ｔｗｏ  
ꢀ ꢀ  
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
，
，
ｓｔｒａｔｅｉｅｓ ｔｈａｔｉｓ ｌｏｃｋｆｒｅｅｂａｓｅｄｓｔｏｒａｅａｎｄｓｕｅｒｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｂａｓｅｄｄａｔａ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ  
ｇꢀ ꢀ ｐ ꢀｐ  
ꢀｐ  
ｇ
ꢀ
－
ꢀ
ꢀ
ꢀ
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ｇ
ꢀ
，
，
，
ｅｎｉｎｅ ａｒｅ ｒｏｏｓｅｄ．Ｄｉｒｅｃｔｅｄｂ ｔｈｅａｆｏｒｅｍｅｎｔｉｏｎｅｄｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｓｔｒａｔｅｉｅｓ ｗｅ ｒｅｓｅｎｔＡｒｉｏｎ ａ  
ꢀｐ ｐ ꢀｙ ꢀｐ  
ｇ
ꢀ
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ｇ
ꢀ
ꢀ
，
ｐ
，
ｍｏｄｉｆｉｅｄｖｅｒｓｉｏｎｏｆｖａｎｉｌｌａＨａｄｏｏ ｗｈｉｃｈｓｈｏｗｕｓａｎｅｗ ｒｏｍｉｓｉｎ ｗａ ｆｏｒＨａｄｏｏ ｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀꢀ ꢀｐ ꢀ  
ｙ ｐ ｐ  
ｇ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ｍｅａｎｗｈｉｌｅｋｅｅｉｎ ｉｔｓｈｉｈｓｃａｌａｂｉｌｉｔ ａｎｄｕ ｅｒｌａｅｒ ｌａｔｆｏｒｍｉｎｄｅｅｎｄｅｎｃｅ．Ｏｕｒｅｘｅｒｉｍｅｎｔｓ ｒｏｖｅ  
ｐ ｇ ꢀ ｇꢀ  
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ꢀ
ꢀ
ｙ
ꢀ
ｐ
ｔｈａｔｔｈｅ ｒｏｔｏｔ ｅＡｒｉｏｎｃａｎａｃｃｅｌｅｒａｔｅｂｉ ｄａｔａ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｏｂｓｕ ｔｏ７．７％．  
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ꢀ
ꢀ
ꢀ
； ； ； ；  
Ｋｅ ｗｏｒｄｓ ｂｉ ｄａｔａ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｓｓｔｅｍ ｃｏｍ ｕｔｉｎ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｌｏｃｋ ｆｒｅｅ ｓｕｅｒ  
ꢀｐ  
ꢀ
ｇ
ꢀ
ｇ ｙ  
ꢀ
ｐ
ｇ
ꢀ
ꢀ
ｐ
ｙ
ꢀ
；
ｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｅｘｃｅｃｕｔｉｏｎｅｎｉｎｅ  
ｐ
ꢀ ｇ  
，
等计算框架的出现开启了大数据处理新纪元 以  
，
Ｈａｄｏｏ Ｓａｒｋ  
ｐ ｐ  
为代表的大数据处  
摘
要
ꢀ
Ｍａ Ｒｅｄｕｃｅ  
ｐ
ꢀ
、 、 ， ， 、  
理系统具有大吞吐率 跨平台 高可扩展的优势 并得到广泛应用 然而 为避免与具体的操作系统 硬件  
．
， 、 ，  
平台绑定 这些系统的设计与优化集中在计算模型 调度算法等方面 无法充分利用底层平台的优势 提  
．
，
出了一种基于正交分解的大数据处理系统设计与优化方法 将系统分解为松耦合的多个功能正交的模  
， 、 ， 、 ，  
块 使存储 处理功能分离出来 交给能够利用底层平台操作系统甚至硬件资源的存储 执行引擎 原大  
； ，  
数据系统退化为调度平台 进而 提出基于锁无关机制的存储底层优化策略和基于指令超级优化的执行  
，
引擎底层优化策 略 以 此 为 指 导 以  
．
，
作 为 兼 容 和 改 进 的 对 象 实 现 了 原 型 大 数 据 处 理 系 统  
Ｈａｄｏｏ  
ｐ
：
；
：
修回日期  
２０１６ ０７ １９  
收稿日期  
－ －  
２０１５ １２ ０９  
－
－
ꢀ
：
基金项目 国家自然科学基金项目  
（
，
６１２０２０６１ ６１２０２４１３  
）；  
中国科学院计算技术研究所创新课题项目  
（
）
）
２０１４６０８０  
ꢀ
（
，
Ｔｈｉｓｗｏｒｋｗａｓｓｕ ｏｒｔｅｄｂ ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ ６１２０２０６１ ６１２０２４１３ ａｎｄｔｈｅＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＰｒｏｒａｍ  
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ꢀ
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ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
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ꢀ
ꢀ
ꢀ ｇ  
ꢀ
， （ ）  
ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍ ｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ ２０１４６０８０ ．  
ꢀ ｙ ꢀ  
ꢀ
ｏｆＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｍ ｕｔｉｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏ  
ꢀ ꢀ ꢀ ｐ ｇ ｇｙ  
ꢀ
，
（）  
２０１７ ５４５  
ꢀ
计算机研究与发展  
１０９８  
、 ， ，  
的跨平台 高可扩展的优势 又能消除任务执行的瓶颈 其本地化的设计  
既能保持  
Ａｒｉｏｎ．Ａｒｉｏｎ  
Ｈａｄｏｏ  
ｐ
，
Ａｒｉｏｎ  
与优化手段对非  
平台同样有效 通过在原型系统上的实验证明  
．
能够提升大数据处理任  
Ｈａｄｏｏ  
ｐ
，
务的执行效率 最高达  
７．７％．  
； ； ； ； ；  
大数据处理系统 计算框架 本地化 锁无关 超级优化 执行引擎  
关键词  
ꢀ
中图法分类号  
ＴＰ３９１  
ꢀ
［］  
１
、 、  
网络大数据的复杂性 不确定性 涌现性 给当  
的协议将  
和
Ｍａ  
ｐ
两阶段的  
执行逻辑  
Ｊａｖａ  
Ｒｅｄｕｃｅ  
ꢀꢀ  
、 ，  
系统的架构 计算能力带来了挑战和机遇 催  
前
替换为  
编写并预编译好 的二 进制可执行文  
ＩＴ  
Ｃ＋＋  
，
生了大数据处理框架 围绕着这些计算框架 诞生了  
．
， ，  
件 向本地化迈进了一步 但其失去了中间逻辑表示  
，
的灵活性 同时本地化仅限于  
各种大数据处理系统 例如用于批量大数据处理的  
．
和
的用  
Ｒｅｄｕｃｅ  
Ｍａ  
ｐ
［］  
２
，
［］  
３
、
， ，  
户逻辑 没有考虑通用中间处理环节的本地化 也没  
与
的
面
ＧｏｏｌｅＧＦＳ Ｍａ Ｒｅｄｕｃｅ Ｎｏｋｉａ Ｄｉｓｃｏ  
ｇ ꢀ  
ｐ
［］  
４
，
向 流 式 处 理 的  
的
有深度挖掘代码的优化空间  
Ｇｏｏｌｅ Ｄｒｅｍｅｌ  
ｇ ꢀ  
Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  
．
［］  
５
，
［］  
６
，
［］  
７
，
等 学  
的
的
我们首先提出一种基于正交分解的大数据处理  
Ｄｒａｄ Ｔｗｉｔｔｅｒ Ｓｔｏｒｍ Ｙａｈｏｏ Ｓ４  
ｙ
，
系统设计与优化方法 主张大数据处理系统的设计  
术界和开源社区也围绕着面向批量大数据处理的  
、
基 于  
ｐ
，
应采用松耦合架构 能明确区分出功能正交的调度  
的 更 具 实 时 性 的  
Ｈａｄｏｏ  
ｐ
Ａ ａｃｈｅ Ｈａｄｏｏ  
ｐ
ꢀ
［］  
８
①
、 、 ；  
管理 数据存储 任务执行三大功能模块 与任务逻  
、
伯克利  
、
的 面向  
ＲＤＤ  
的基于  
Ｉｍ ａｌａ  
ｐ
ＡＭＰＬａｂ  
ꢀ
［］  
９
，
展开了深入研究 国内  
辑紧相关的数据存储与任务执行应下沉到具体的硬  
工作集迭代应用的  
Ｓａｒｋ  
ｐ
，
件平台去完成 大数据系统只负责最核心的资源与  
、 、  
的互联网巨头百度 阿里 腾讯等也在  
等系  
Ｈａｄｏｏ  
ｐ
， ，  
任务调度 进而 在此方法的指导下 我们提出了基  
．
统上部署了应用  
．
，
于锁无关机制的存储底层优化策略 以及基于二进  
，
各类系统面向不同的应用 设计有针对性的计  
、 、 ，  
算模 型 调 度 算 法 数 据 结 构 从 而 不 断 演 进 如  
．
制指令超级优化的执行引擎底层优化策略 前者利  
．
，
用存储结点操作系统的原语 构造锁无关数据结构  
，
ＤｒｅｍｅｌＳｔｏｒｍ  
，
等流式处理模型 相对于  
，
更
Ｈａｄｏｏ  
ｐ
（
ｌｏｃｋｆｒｅｅｄａｔａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  
ꢀ
）
作 为 构 造 共 享 存 储 的 基  
；
适合 海 量 流 数 据 的 即 时 查 询 而  
则 针 对  
Ｓａｒｋ  
ｐ
ꢀ
ꢀ
，
模型不擅长的迭代处理和交互应用 提  
； ，  
石 后者基于大数据系统的应用针对性 采用超级优  
Ｍａ Ｒｅｄｕｃｅ  
ｐ
；
（
） ，  
方法 在执行逻辑中间表达  
ｓｕｅｒｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  
ꢀｐ  
出了  
内存数据集及相关迭代模型  
自
化
ＲＤＤ  
Ｈａｄｏｏ  
ｐ
ｐ
，
身的计算框架由原本单一的  
演化出了  
或二进制代码层面作离线静态分析 利用编译技术  
来发挥底层平台潜力  
．
Ｍａ Ｒｅｄｕｃｅ  
ｐ
（ ）  
的
ｄｉｒｅｃｔｅｄａｃｃｌｉｃ ｒａｈ ＤＡＧ  
ꢀ ｙ ꢀｇ ｐ  
，
基于有向无环图  
②
Ｔｅｚ Ｈａｄｏｏ  
；
，
Ｈａｄｏｏ  
更为灵活的  
自身的调度系统也从单  
基于上述技术 以  
作为兼容和改进的  
ｐ
ｐ
［
］
１０  
，
，
对象 我 们 实 现 了 原 型 大 数 据 处 理 系 统  
一的全局任务调度发展到 了新一代 的  
分
Ａｒｉｏｎ．  
Ｙａｒｎ  
，
采用了松耦 合 的 方 式 将  
Ｈａｄｏｏ  
离了  
的资源管理与任务调度功能  
ＪｏｂＴｒａｃｋｅｒ  
的 任 务 调  
．
Ａｒｉｏｎ  
ｐ
， ，  
然而 由于大数据处理系统规模大 强调平台无  
、 ， ；  
度与存储 计算引擎拆分开 通过通信协议连接 数  
，
这是一个采用 语言实现  
ＡｒｉｏｎＦＳ Ｃ  
， 、 ，  
关性 避免与具体的操作系统 硬件平台挂钩 上述  
据存储下沉到  
，
的大数据分布式文件系统 其中实现了基于锁无关  
系统的演进都忽视了对底层平台技术的利用  
．Ｉｎｔｅｌ  
通过设计外挂的计算  
计算引擎内部的计算外  
［
］
１１  
（
，
）
结构的元数据存储 以及基于状态  
ｌｏｃｋｆｒｅｅ ＬＦ  
，
中国研究院的  
ＮａｔｉｖｅＴａｓｋ  
ꢀ
，
引擎模块 将部分  
；
机的文件数据锁无关共享读写协议 任务执行则下  
Ｈａｄｏｏ  
ｐ
［ ］  
１２  
，
虚拟机之外 取得了一定的本地化效果  
，
，
的本地化执行引擎 能够在代码  
延到  
沉到基于  
Ｊａｖａ  
ＬＬＶＭ  
， 、  
思想值得借鉴 但还未充分发挥存储结点 计算结点  
（ ）  
层面或二进制代码层面采用类似窥  
ＩＲ  
中间表示  
、
本地操作系统 硬件平台的潜力 国内的百度公司也  
．
（
） ，  
这样的超级优化方法 提升执行引擎  
ｅｅ ｈｏｌｅ  
ｐ ｐ  
孔
－
③
，
扩展 通过使用类似  
提出了  
的
效率  
．
Ｈａｄｏｏ  
Ｃ＋＋  
Ｐｉｅ  
ｐ
ｐ
：
ＣｌｏｕｄｅｒａＩｍ ａｌａ．ｈｔｔｓ ｉｔｈｕｂ．ｃｏｍｃｌｏｕｄｅｒａｉｍ ａｌａ  
ｐ ??ｇ  
ꢀ①  
ꢀ②  
ꢀ③  
ꢀ
ｐ
?
? ｐ  
：
Ａ ａｃｈｅＴｅｚ．ｈｔｔ ｉｎｃｕｂａｔｏｒ．ａａｃｈｅ．ｏｒ ｒｏｅｃｔｓｔｅｚ．ｈｔｍｌ  
ｐ?? ｇ?ｐ ｊ  
ｐ
ꢀ
ｐ
?
：
：
Ｈａｄｏｏ Ｃ＋＋ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ ＡＦｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒＭａｋｉｎ ＭａＲｅｄｕｃｅＭｏｒｅＳｔａｂｌｅａｎｄＦａｓｔｅｒ．ｈｔｔ ｗｅｎｋｕ．ｂａｉｄｕ．ｃｏｍｖｉｅｗ１８５９ｆ９８８ｄ０ｄ２３３ｄ４ｂ１４ｅ６９ｃ８．  
ｐ??  
ｐ
ꢀ
ꢀ
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