Eine Reise mit DB2: Von SQL über XML zu BigData

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1 Christian Daser IBM Client Technical Specialist Information Management, 19. Januar 2015 Eine Reise mit DB2: Von SQL über XML zu BigData Informatik-Kolloquium der Friedrich-Schiller-Universität Jena Regionalgruppe Ostthüringen der Gesellschaft für Informatik (GI) Ernst-Abbe-Hochschule Jena

2 Christian Daser Client Technical Professional, Information Management for System z IBM Deutschland GmbH Diplom-Ingenieur (BA), Fachrichtung Informationstechnik

3 Agenda Datenbanken Grundlagen Neue Anforderungen Aktuelle Herausforderungen 3

4 Agenda Datenbanken Grundlagen Neue Anforderungen Aktuelle Herausforderungen 4

5 Begrifflichkeiten im Themenbereich relationale Datenbanken Datenbank (DB) Systematisch strukturierte Sammlung von Daten, die langfristig(?) verfügbar sind. Datenbankmanagementsystem (DBMS) Software zur Verwaltung von Datenbanken, welche die Speicherung der enthaltenen Daten sicherstellt sowie sämtliche Datenzugriffe kontrolliert. Schema Formale Beschreibung von Datenbankobjekten und der Datenstruktur. SQL Standardisierte Sprache zur Definition (DDL) Abfrage und Manipulation (DML) Rechtevergabe und -kontrolle (DCL) von Daten in relationalen Datenbanken. INSERT INTO DIVISION1.EMPLOYEE VALUES (000020, Thompson, Michael ) 6

6 Beispiel zur Data Definition Language (DDL) CREATE TABLE DIVISON1.DEPARTMENT ( DEPTNO CHAR(3) NOT NULL, DEPTNAME VARCHAR(36) NOT NULL, MGRNO CHAR(6) WITH DEFAULT NULL, ADMRDEPT CHAR(3) NOT NULL, CONSTRAINT DEP_PK PRIMARY KEY (DEPTNO)) CREATE TABLE DIVISON1.EMPLOYEE ( EMPNO CHAR(6) NOT NULL, FIRSTNME VARCHAR(12) NOT NULL, MIDINIT CHAR(1) NOT NULL, LASTNAME VARCHAR(15) NOT NULL, WORKDEPT CHAR(3) WITH DEFAULT NULL, PHONENO CHAR(4) WITH DEFAULT NULL, HIREDATE DATE WITH DEFAULT NULL, JOB CHAR(8) WITH DEFAULT NULL, EDLEVEL SMALLINT NOT NULL, SEX CHAR(1) WITH DEFAULT NULL, BIRTHDATE DATE WITH DEFAULT NULL, CONSTRAINT EMP_PK PRIMARY KEY (EMPNO), CONSTRAINT EMP_FK FOREIGN KEY (WORKDEPT) REFERENCES DIVISION1.DEPARTMENT (DEPTNO)) 7

7 Beispiel zur Data Manipulation Language (DML) SELECT E.FIRSTNAME, E.LASTNAME FROM DIVISON1.EMPLOYEE E, DIVISION1.DEPARTMENT D WHERE D.ADMRDEPT = D01 8

8 Anforderungen an Datenbankmanagementsysteme Einhaltung der ACID-Transaktionseigenschaften Atomicity (Atomarität) Eine Transaktion wird entweder komplett oder gar nicht ausgeführt. Consistency (Konsistenz) Die Datenbank muss auch nach der Transaktion in einem konsistenten Zustand sein. Isolation (Isolation) Parallel ausgeführte Transaktionen dürfen sich nicht gegenseitig beeinträchtigen. Durability (Dauerhaftigkeit) Das Ergebnis einer Transaktion in der Datenbank muss persistent sein. Umgang mit großen Mengen von geschäftskritischen Daten Sicherung sensibler Daten vor unberechtigtem Zugriff Bewältigen von zahlreichen, zeitgleichen Anfragen verschiedener Benutzer Wiederherstellbarkeit der abgelegten Daten im Fehler- oder Katastrophenfall Gewährleisten von Revisionssicherheit im Umgang mit sensiblen Daten Sicherstellen einer effizienten Bearbeitung auch von High-Volume Abfragen 9

9 IBM DB2 for z/os Die aktuelle Version DB2 11 for z/os ist das 16. Release und GA seit ca. alle 3 Jahre neues Release verfügbar Besonders starke Verbreitung im Finanzbereich (z.b. genutzt von 25 der 25 weltweit führenden Banken, sowie 9 der 10 weltweit führenden Versicherer). Darüber hinaus weit verbreitet in der (Automobil-) Industrie, im Handel und bei Behörden. Mit DB2 for z/os wurde erreicht: OLTP Peak Workload bei UPS (>1,1 Mrd. SQL Statements/h).* Größte OLTP Datenbank bei der UK Land Registry (>23 Terabyte).* 11 * Winter Corporation TopTen Award, 2005

10 Entwicklungslabors der IBM für DB2 for z/os 12

11 Gründe für den Einsatz von DB2 for z/os bei großen Kunden DB2 for z/os Sichert unterbrechungsfreie Verfügbarkeit Designed gemäß einer Never go down Philosophie anstatt Rapid reboot. DB2 for z/os Erlaubt nahezu lineare Skalierbarkeit Betrieb von verschiedenen Subsystemen im Verbund (Data Sharing). DB2 for z/os Bietet ein unerreichtes Sicherheitsniveau Viren? Trojaner? Was ist das?... DB2 for z/os Ist ausgelegt für unterschiedlichste Workloads OLTP, Batch Jobs, OLAP/Data Warehousing, SAP... DB2 for z/os Ermöglicht effiziente Ressourcennutzung CPU Nutzung jenseits 90% eher die Regel als die Ausnahme. 13

12 Data Sharing Architektur und beteiligte Komponenten im Detail Coupling Facilities LOCK1 LOCK1 SCA SCA Group Buffer Pools Group Buffer Pools Sysplex Timers Subsystem DB2A Subsystem DB2B Subsystem DB2C IRLM Buffer Pools IRLM Buffer Pools IRLM Buffer Pools Shared DASD DB2A Log & Archive Log DB2B Log & Archive Log DB2C Log & Archive Log DB2 Catalog & Directory User Databases 14

13 Agenda Datenbanken Grundlagen Neue Anforderungen Aktuelle Herausforderungen 15

14 Immer mehr unstrukturierte Daten in Datenbanken Unstrukturierte Daten Bilder PDFs Dokumente s LogFiles Anwendungscode Geodaten... Semistrukturierte Daten XML JSON... 16

15 Wieso purexml? Ausnutzung bestehender Infrastruktur für XML Konzepte, APIs, Utilities, Backup, Hochverfügbarkeit,... Kombination der Vorteile von strukturierten und unstrukturierten Ansätzen Erfüllung aktueller Anwendungsentwicklungsherausforderungen in der Datenbank 17

16 DB2: Hybrid Data Server High cost development Poor performance Streamlined development High performance Or Business data in XML form managed in relational database Business data in XML form managed with DB2 purexml 18

17 Parsing PurchaseOrder Client Items Item Status=... OrderDate Ponum=... partid name... price Snow Shovel Document Node Element Node Text Node Attribute Node Serialization 19

18 XML datatype Build-in datatype UTF-8 No design limit in size Well-formed XML document E.g. Start tag: <...> and end tag: </...> Parsing is done by z/os XML parser 20

19 SYSFUN.DSN_XMLVALIDATE <lines> </lines> SYSXSR.PURCHASEORDER 23

20 XML schema XML document 24

21 25

22 X-PATH Axis-Navigation Direction ForwardAxis: child descendant self E parent.. attribute text. self E ReverseAxis: parent E E T text() child / descendant E descendant or self // 26

23 XMLQUERY POID... CUSTID PORDER <PurchaseOrder PoNum=" " OrderDate=" " Status="Unshipped">... <items> <item> <partid> </partid> <name>snow Shovel, Basic 22 inch</name> <quantity>4</quantity> <price>9.99</price> </item>... </PurchaseOrder> <PurchaseOrder PoNum=" " OrderDate=" " Status="Unshipped">... <items> <item> <partid> </partid> <name>snow Shovel, Basic 22 inch</name> <quantity>4</quantity> <price>9.99</price> </item>... </PurchaseOrder> 1. position to row according to WHERE clause 2. Evaluate XMLQUERY for XML document of positioned row Resultset: <PurchaseOrder PoNum=" " OrderDate=" " Status="Unshipped">... <items> <item> <partid> </partid> <name>snow Shovel, Super Deluxe 26 inch</name> <quantity>4</quantity> <price>9.99</price> </item>... </PurchaseOrder> 27

24 XMLEXISTS POID... CUSTID PORDER <PurchaseOrder PoNum=" " OrderDate=" " Status="Unshipped">... <items> <item> <partid> </partid> <name>snow Shovel, Basic 22 inch</name> <quantity>4</quantity> <price>9.99</price> </item>... </PurchaseOrder> <PurchaseOrder PoNum=" " OrderDate=" " Status="Unshipped">... <items> <item> <partid> </partid> <name>snow Shovel, Basic 22 inch</name> <quantity>4</quantity> <price>9.99</price> </item>... </PurchaseOrder> <PurchaseOrder PoNum=" " OrderDate=" " Status="Unshipped">... <items> <item> <partid> </partid> <name>snow Shovel, Super Deluxe 26 inch</name> <quantity>4</quantity> <price>9.99</price> </item>... </PurchaseOrder> 1. Evaluate all rows according to XMLEXISTS condition 2. select matching rows 3. Select columns to return Resultset: 28

25 POID... CUSTID PORDER <PurchaseOrder PoNum=" " OrderDate=" " Status="Unshipped">... <items> <item> <partid> </partid> <name>snow Shovel, Basic 22 inch</name> </item> <item> <partid> </partid> <name>snow Shovel, Super Deluxe 26 inch</name> </item>... </PurchaseOrder> <PurchaseOrder PoNum=" " OrderDate=" " Status="Unshipped">... <items> <item> <partid> </partid> <name>snow Shovel, Basic 22 inch</name> <quantity>4</quantity> <price>9.99</price> </item>... </PurchaseOrder> <PurchaseOrder PoNum=" " OrderDate=" " Status="Unshipped">... <items> <item> <partid> </partid> <name>snow Shovel, Super Deluxe 26 inch</name> <quantity>4</quantity> <price>9.99</price> </item>... </PurchaseOrder> 1. Evaluate all rows according to XMLEXISTS condition 2. select matching rows 3. Select columns to return and evaluate XMLQUERY function Resultset: 29

26 Xquery Beispiel: Welche Produkte verkaufen sich gut bei Schnee? POID PORDER WID WEATHERDATA

27 Neue XML Datentypen mit JDBC 4.0 ResultSet with XML column Get a SQLXML object: ResultSet.getSQLXML Get serialized (textual) XML: SQLXML.getString() or SQLXML.getBinaryStream() or SQLXML.getCharacterStream() Use an XML parser interface SQLXML.getSource(source.class) XML has a encoding declaration XML is UTF-8 (getbinarystream) or UCS-2 (getstring, etc.) DOM API SAX API StAX API 31

28 XMLEXISTS Performance? POID... CUSTID PORDER <PurchaseOrder PoNum=" " OrderDate=" " Status="Unshipped">... <items> <item> <partid> </partid> <name>snow Shovel, Basic 22 inch</name> <quantity>4</quantity> <price>9.99</price> </item>... </PurchaseOrder> <PurchaseOrder PoNum=" " OrderDate=" " Status="Unshipped">... <items> <item> <partid> </partid> <name>snow Shovel, Basic 22 inch</name> <quantity>4</quantity> <price>9.99</price> </item>... </PurchaseOrder> <PurchaseOrder PoNum=" " OrderDate=" " Status="Unshipped">... <items> <item> <partid> </partid> <name>snow Shovel, Super Deluxe 26 inch</name> <quantity>4</quantity> <price>9.99</price> </item>... </PurchaseOrder> 32

29 33

30 XML Publishing: Relational XML Eine Reise mit DB2: Von SQL über XML zu Big Data OrderNr Item Quantity Price Snow Shovel, Basic 22 inch Snow Shovel, Super Deluxe 26 inch

31 EU-Zinsrichtlinie Eine Reise mit DB2: Von SQL über XML zu Big Data XML-Erstellung Verwendung von XML SQL sql-abfrageergebnisse werden im xml-format ausgegeben Nutzung der folgenden Funktionen: - Erzeugung von Einzelelementen einfachen und komplexen Elementstrukturen Attributen - Namespacedefinition und -verwendung ist möglich einfaches Beispiel: Adressangaben <sd:adr xmlns:dt="urn:cec.eu.int:taxud:directtax:v3" xmlns:sd="urn:cec.eu.int:taxud:directtax:eusd:v3" xmlns:stf="urn:oecd:ties:stf:v1" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/xmlschema-instance"> <sd:address legaladdresstype="registeredoffice"> <sd:countrycode>fr</sd:countrycode> <sd:addressstruct> <stf:street>rue de la Pluemms</stf:Street> <stf:buildingidentifier>44</stf:buildingidentifier> <stf:postcode>5445</stf:postcode> <stf:city>paris</stf:city> <sd:otherlocalid>nebeneingang</sd:otherlocalid> </sd:addressstruct> </sd:address> </sd:adr> 35

32 36

33 XMLTABLE: XML Relational Eine Reise mit DB2: Von SQL über XML zu Big Data POID PORDER DATE NAME QUANTITY PRICE PARTID STATUS Snow Shovel, Basic 22 inch Unshipped Snow Shovel, Super Delux 26 in Unshipped Be aware of DataTypes, Length, SpecialCharacters, NULL, Performance, 37

34 EU-Zinsrichtlinie Eine Reise mit DB2: Von SQL über XML zu Big Data XML-Verarbeitung Abfrage der Zerlegungsergebnisse auf die Inhalte der Elemente und Attribute Feldname adresstyp laendercode ort strasse Inhalt registeredoffice DE Testhausen Probeweg hausnummer 2 38

35 Herausforderungen mit XML in relationalen Datenbanken Company Conventions Naming, Schema, Modelling Explicite Creation of XML-TS Tools Support DB2 Tooling, Universal Tablespace & XML Individual Dictionaries in companies Adjust maintenance procedures to work with new XML objects Easy adoption from Java Developers Harder for Cobol / PL1 Learning curve for z/os System programmers (e.g. VBS, FTP,...) Relational World meets XML Datatypes, Lengths, Codepages Control of Dynamic SQL CPU Access Path XML Tablespace Restrictions XML ALTER PARTITION LIMITKEYS + Reorg Rebalance PRIQTY/SECQTY setting improvements UNLOAD XML 1 DataSet per partition via template with &PA Crossloader Support for XML in V11 39

36 Aktuelle Anforderungen der Anwendungsentwicklung Store data from web/mobile apps in it's native form New web applications use JSON for storing and exchanging information Very lightweight write more efficient apps It is also the preferred data format for mobile application back-ends DB2 Move from development to production in no time! Ability to create and deploy flexible JSON schema Gives power to application developers by reducing dependency on IT; no need to pre-determine schemas and create/modify tables Ideal for agile, rapid development and continuous integration 40

37 JSON is the Language of the Web JavaScript Object Notation Lightweight data interchange format Specified in IETF RFC Designed to be minimal, portable, textual and a subset of JavaScript Only 6 kinds of values! Easy to implement and easy to use Text format, so readable by humans and machines Language independent, most languages have features that map easily to JSON Used to exchange data between programs written in all modern programming languages { } "firstname : "John", "lastname" : "Smith", "age" : 25, active : true, freqflyer_num : null, "address" : { "streetaddress : "21 2nd Street", "city" : "New York", "state" : "NY", "postalcode" : "10021" }, "phonenumber : [ { "type" : "home", "number : " " }, { "type" : "fax", "number : " " } ] 41

38 DB2 for z/os JSON Document Store Leverage DB2 z/os strengths like scalability & availability security, backup/recovery for NoSQL applications Java Driver for JSON API Java Driver supporting JSON API Transactions Parametric SQL statements (Delete, Select) JSON Wire Listener Leverage community drivers CLP-Like Command Shell Ad-hoc updates / queries Administration commands DB2 Data Server JSON documents stored as BSON (Binary JSON) in BLOBs within DB2 Scalar function and UDF extensions Enhanced indexing on expression capabilities allows indexing of JSON members Applications JSON JSON JSON JSON JSON JSON Java PHP NodeJS JSON API BSON Wire Protocol JSON Wire Listener JDBC Driver DRDA DB2 Database JSON CLP Indexing of individual JSON members 42

39 Java Driver for JSON API Translates API calls to SQL + function invocations Implemented MongoDB API simple, easy to use Supports transactions Batches insertions Fire-forget inserts (fast) Indexing Insert a record, a blog post by Joe: db.posts.insert({author:"joe", date:" ", post:"..."}) Find all posts by Joe: db.posts.find({author:"joe"}) Delete all posts of Joe: db.posts.remove({author:"joe"}) 43

40 JSON API Calls - Under the Covers 1) Create a customer collection / table. db.createcollection( customers") CREATE TABLE customers (ID VARBIN(12), DATA BLOB(16MB) INLINE(25K)) 2) Insert all your customers as JSON documents. For example, one insert might contain this document: { name:"joe", age:25, phone:[" ", " "], address: { db.customers.insert({name: Joe ) street:"abc st", zipcode:"95141 } } INSERT INTO customers (DATA) VALUES ( <binary JSON> ) 3) Look for customers in zipcode db.customers.find( { address.zipcode : }) SELECT DATA FROM customers WHERE JSON_VAL (DATA,'address.zipcode','s:5') ='95141' 4) Improve performance by creating index on zipcode. db.customers.ensureindex ({ address.zipcode"}}); CREATE INDEX idx1 ON customers (JSON_VAL(DATA,'address.zipcode','s:5') 44

41 Agenda Datenbanken Grundlagen Neue Anforderungen Aktuelle Herausforderungen 45

42 DB2 und BigData: Die vier V s Volume Menge Variety Vielfalt Velocity Geschwindigkeit Veracity Aufrichtigkeit

43 Woher kommt BigData? - Realität Transactions Log data Machine or sensor data s or documents Social media data Free-form text Geospatial data Images Percentage of respondents Others Video Audio N=465, multiple responses allowed Gartner research note Survey Analysis - Big Data Adoption in 2013 Shows Substance Behind the Hype Sept Analyst(s): Lisa Kart, Nick Heudecker, Frank Buytendijk

44 Wozu BigData? - 5 Kernanwendungsfälle: Evolution statt Revolution BigData Erkundung Auffinden, Visualisieren und Verstehen aller BigData, um Entscheidungsprozesse zu verbessern Verbesserte 360 Sicht auf den Kunden Erweitern existierender Sichten auf Kunden, indem zusätzliche interne und externe Informationsquellen eingebunden werden Sicherheitsintelligenz-Erweiterung Senken des Risikos, Aufspüren von Betrug und Überwachen der Cybersicherheit in Echtzeit Operative Analyse Analyse einer Vielzahl von Maschinendaten für verbesserte Geschäftsergebnisse Data Warehouse Vergrößerung Integration von BigData- und Data Warehousing-Fähigkeiten zur Steigerung der operativen Effizienz

45 BigData Herausforderungen an die IT Speicherung der Daten große Datenmengen unterschiedlicherster Formen müssen effizient gespeichert werden Geschwindigkeit die Analyse der Daten muss schnell erfolgen, um zeitnah neue Erkenntnisse zu gewinnen Skalierbarkeit Systeme müssen flexibel mit der wachsenden Datenmenge skalieren Datensicherheit sensible Daten, z.b. Kreditkartendaten oder personenbezogene Daten, müssen geschützt werden Verfügbarkeit BigData ist zunehmend geschäftskritisch und Grundlage für Geschäftsentscheidungen und Anwendungen

46 Was ist der DB2 Analytics Accelerator? Der IBM DB2 Analytics Accelerator ist eine kombinierte Hard- und Softwarelösung, mit der aufwendige und ressourcen-intensive, strukturierte Datenbankabfragen unter DB2 z/os signifikant beschleunigt werden können. Hardware IBM Netezza : Eine hochintegrierte Data Warehousing Appliance, designed für analytische Abfragen. Enthält Standard-Komponenten: Server (Blades), Platten, Hauptspeicher und ist daher günstig in der Betrachtung der Total Cost of Ownership In Verbindung mit DB2 z/os als Analytics Accelerator wird die IBM Netezza nicht als Standalone- System betrieben sondern durch DB2 z/os gekapselt 5050 Software Serverkomponente auf IBM Netezza : SQL Compiler, Query Plan Optimierung, Administration Serverkomponente auf DB2 z/os : Erweiterungen für den Optimizer zwecks Verlagerung von Queries zur IBM Netezza, Prozeduren zum Befüllen und Steuern der IBM Netezza Clientkomponente : Eclipse-basierter Client zur Administration des DB2 Analytics Accelerator

47 Wie funktioniert der IBM DB2 Analytics Accelerator? DB2 Optimizer Heartbeat Application Interface S-Blade 1 Applikation Lokale Ausführung in DB2 z/os für Queries, deren Auslagerung nicht möglich oder nicht sinnvoll ist Accelerator Interface SMP Hosts S-Blade 2 S-Blade 3... Kopien der DB2 Tabellen DB2 for z/os S-Blade n-1 S-Blade n Der Accelerator speichert Kopien der DB2 Tabellen auf seinen internen Platten Abfragen gegen diese Tabellen werden massiv parallel auf den S-Blades ausgeführt Keine Indizierung, kein Logging Accelerator 51

48 Hadoop Entwickelt von Google und Yahoo!, um die Herausforderung von BigData zu addressieren Idee: kostengünstige Speicherung/Analyse großer Datenmengen auf Commodity Hardware Hadoop besteht aus diversen Kompenenten, die wesentlichen zwei sind: o Hadoop Distributed File System (HDFS) verteiltes Dateisystem zur Speicherung großer Datenmengen Prinzip: einmal schreiben, unbegrenzt lesen ( write once, read many ) Fehlertoleranz und Verfügbarkeit durch Replikation der Daten o Hadoop MapReduce Framework Framwork zur parallelen Verarbeitung von Daten im HDFS verteilt und koordiniert die Ausführung der Jobs im Cluster IBM InfoSphere BigInsights Enterprise Hadoop Administration / Monitoring Geringere time-to-value Erweiterte Funktionen / Flexible Analytics Plattform Anbindung an vorhandene Plattformen und Software

49 Hadoop Cluster Architektur MapReduce Koordinator Master Name Node Job Tracker HDFS Koordinator = HDFS = MapReduce Slave1 Slave2 Slave3 Slave4 Data Node Data Node Data Node Data Node Task Tracker Task Tracker Task Tracker Task Tracker Datenblöcke Replikation

50 IBM: Integration von strukturierten und unstrukturierten Daten Traditioneller Ansatz strukturiert, analytisch Transaction Data Internal App Data Mainframe Data OLTP System Data ERP Data Data Warehouse Structured Repeatable Linear New ideas, new questions, new answers Hadoop Streams Unstructured Exploratory Dynamic Multimedia Web Logs Social Data Text Data: s Sensor data: images RFID Neuer Ansatz kreativ, intuitiv, ganzheitlich Traditional Sources New Sources

51 DB2 Support für Big Data Jobs werden in JSON Query Language (JAQL_SUBMIT) erstellt Submitted über DB2 z/os SQL an BigInsights Ergebnis wird im Hadoop Distributed File System (HDFS) abgelegt DB2 liest BigInsights Ergebnis von HDFS, für weitere Nutzung mit SQL Funktion (HDFS_READ). Details zu den UDFs 56

52 Integrated Query Example INSERT INTO BI_TABLE (CNT) (SELECT CNT FROM TABLE (HDFS_READ (JAQL_SUBMIT ('syslog = lines("hdfs:///idz1470/syslog3sec.txt"); [localread(syslog)->filter(strpos($,"$hasp373")>=0)->count()]-> write(del(location="hdfs:///idz1470/iod00s/lab3e2.csv"));', 'http://bootcamp55.democentral.ibm.com:14000/webhdfs/v1/idz1470/ iod00s/lab3e2.csv?op=open', 'http://bootcamp55.democentral.ibm.com:8080', '' ), '' ) ) AS BIGINSIGHTS(CNT INTEGER)); JAQL_SUBMIT can be embedded in HDFS_READ for a synchronous execute/read workflow 57

53 Christian Daser IBM Client Technical Specialist Information Management, 19. Januar 2015 Eine Reise mit DB2: Von SQL über XML zu BigData Informatik-Kolloquium der Friedrich-Schiller-Universität Jena Regionalgruppe Ostthüringen der Gesellschaft für Informatik (GI) Ernst-Abbe-Hochschule Jena

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