hadoop 2.0 详细配置教程

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hadoop 2.0 详细配置教程

PS：文章有部分参考资料来自网上，并经过实践后写出，有什么问题欢迎大家联系我。

Hadoop 2.0集群配置详细教程

前言

Hadoop2.0介绍

Hadoop是 apache 的开源项目，开发的主要目的是为了构建可靠，可拓展 scalable ，分布式的系统， hadoop 是一系列的子工程的总和，其中包含
1. hadoop common ：为其他项目提供基础设施
2. HDFS ：分布式的文件系统
3. MapReduce ： A software framework for distributed processing of large data sets on compute clusters 。一个简化分布式编程的框架。
4. 其他工程包含： Avro( 序列化系统 ) ， Cassandra( 数据库项目 ) 等

Hadoop,以 Hadoop 分布式文件系统（ HDFS ，Hadoop Distributed Filesystem ）和 MapReduce （ Google MapReduce 的开源实现）为核心的 Hadoop 为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。
　　对于 Hadoop 的集群来讲，可以分成两大类角色： Master 和 Salve 。一个 HDFS 集群是由一个 NameNode 和若干个 DataNode 组成的。其中 NameNode 作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作；集群中的 DataNode 管理存储的数据。 MapReduce 框架是由一个单独运行在主节点上的 JobTracker 和运行在每个集群从节点的 TaskTracker 共同组成的。主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的从节点上。主节点监控它们的执行情况，并且重新执行之前的失败任务；从节点仅负责由主节点指派的任务。当一个 Job 被提交时， JobTracker 接收到提交作业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控 TaskTracker 的执行。
　　从上面的介绍可以看出， HDFS 和 MapReduce 共同组成了 Hadoop 分布式系统体系结构的核心。 HDFS 在集群上实现分布式文件系统， MapReduce 在集群上实现了分布式计算和任务处理。 HDFS 在 MapReduce 任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持， MapReduce 在 HDFS 的基础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果，二者相互作用，完成了 Hadoop 分布式集群的主要任务。

为什么要使用2.0版本（来自董的博客）

该版本提供了一些新的、重要的功能，包括：
• HDFS HA ，当前只能实现人工切换。
Hadoop HA 分支 merge 进了该版本，并支持热切，主要特性包括：
（ 1 ）      NN 配置文件有改变，使得配置更加简单
（ 2 ）      NameNode 分为两种角色： active NN 与 standby NN ， active NN 对外提供读写服务，一旦出现故障，便切换到 standby NN 。
（ 3 ）      支持 Client 端重定向，也就是说，当 active NN 切换到 standby NN 过程中， Client 端所有的进行时操作都可以无缝透明重定向到 standby NN 上， Client 自己感觉不到切换过程。
（ 4 ）      DN 同时向 active NN 和 standby NN 汇报 block 信息。
具体设计文档参考： https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-1623
当前 Hadoop HA 只能实现人工切换，该功能在某些情况下非常有用，比如，对 NN 进行升级时，先将 NN 切换到 standby NN ，并对之前的 active NN 进行升级，升级完成后，再将 NN 切换至升级后的 NN 上，然后对 standby NN 进行升级。

• YARN ，下一代 MapReduce 这是一套资源统一管理和调度平台，可管理各种计算框架，包括 MapReduce 、 Spark 、 MPI 等。
YARN 是一套资源统一管理和调度平台，可管理各种计算框架，包括 MapReduce ， Spark ， MPI 等。尽管它是完全重写而成，但其思想是从 MapReduce 衍化而来的，并克服了它在扩展性和容错性等方面的众多不足。具体参考：
http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.23.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html
• HDFS Federation ，允许 HDFS 中存在多个 NameNode ，且每个 NameNode 分管一部分目录，而 DataNode 不变，进而缩小了故障带来的影响范围，并起到一定的隔离作用。
传统 HDFS 是 master/slave 结构，其中， master （也就是 NameNode ）需要存储所有文件系统的元数据信息，且所有文件存储操作均需要访问多次 NameNode ，因而 NameNode 成为制约扩展性的主要瓶颈所在。为了解决该问题，引入了 HDFS Federation ，允许 HDFS 中存在多个 NameNode ，且每个 NameNode 分管一部分目录，而 DataNode 不变，也就是 “ 从中央集权专政变为各个地方自治 ” ，进而缩小了故障带来的影响范围，并起到一定的隔离作用。具体参考：
http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/nextgen-mapreduce-introduction/
• 基准性能测试
该版本中为 HDFS 和 YARN 添加了性能的基准测试集，其中 HDFS 测试包括：
（ 1 ）      dfsio 基准测试 HDFS I/O 读写性能
（ 2 ） slive 基准测试 NameNode 内部操作的性能
（ 3 ） scan 基准测试 MapReduce 作业访问 HDFS 的 I/O 性能
（ 4 ）      shuffle 基准测试 shuffle 阶段性能
（ 5 ）      compression 基准测试 MapReduce 作业中间结果和最终结果的压缩性能
（ 6 ）      gridmix-V3 基准测试集群吞吐率
YARN     测试包括 :
（ 1 ）      ApplicationMaster 扩展性基准测试
主要测试调度 task/container 的性能。与 1.0 版本比较，大约快 2 倍。
（ 2 ）      ApplicationMaster 恢复性基准测试
测试 YARN 重启后，作业恢复速度。稍微解释一下 ApplicationMaster 恢复作业的功能：在作业执行过程中， Application Master 会不断地将作业运行状态保存到磁盘上，比如哪些任务运行完成，哪些未完成等，这样，一旦集群重启或者 master 挂掉，重启后，可复原各个作业的状态，并只需重新运行未运行完成的哪些任务。
（ 3 ）      ResourceManager 扩展性基准测试
通过不断向 Hadoop 集群中添加节点测试 RM 的扩展性。
（ 4 ）      小作业基准测试
专门测试批量小作业的吞吐率
具体参考：
http://hortonworks.com/blog/delivering-on-hadoop-next-benchmarking-performance/
• 通过 protobufs 来提供HDFS 和YARN 的兼容性
Wire-compatibility for both HDFS & YARN
Hadoop RPC采用了Hadoop自己的一套序列化框架对各种对象进行序列化反序列，但存在一个问题：扩展性差，很难添加新的数据类型同时保证版本兼容性。为此，Hadoop 2.0将数据类型模块从RPC中独立出来，成为一个独立的可插拔模块，这样允许用户根据个人爱好使用各种序列化/反序列化框架，比如thrift，arvo，protocal Buffer等，默认情况采用Protocal Buffer。
http://hortonworks.com/blog/rpc-improvements-and-wire-compatibility-in-apache-hadoop/
除了以上五个特性外，还有两个非常重要的特性正在研发中，分别是：
• HDFS快照
用户可在任意时间对 HDFS做快照，这样，在HDFS出现故障时，可将数据恢复到某个时间点的状态。具体参考：
http://hortonworks.com/blog/snapshots-for-hdfs/
• HDFS HA自动切换
前面介绍的第一个功能“HDFS HA”当前只能实现人工切换，也就是说，管理员运行某个命令，使得acitve NN切换到standby NN上。以后将支持自动切换，也就是说，监控模块可检测出active NN何时出现故障，并自动将之切换到standby NN上，这样可大大较小Hadoop集群运维人员的工作量。具体参考：
http://s.apache.org/hdfs-autofailover

准备

机器准备

物理机器总共4台，想配置基于物理机的hadoop集群中包括 4 个节点： 1 个 Master ， 3 个 Salve ，节点之间局域网连接，可以相互 ping 通
Ip分布为
192.168.1.201 hadoop1
192.168.1.202 hadoop2
192.168.1.203 hadoop3
192.168.1.204 hadoop4

操作系统为 CentOS 5.6 64bit
Master机器主要配置NameNode和JobTracker的角色，负责总管分布式数据和分解任务的执行；3个Salve机器配置DataNode和TaskTracker的角色，负责分布式数据存储以及任务的执行。其实应该还应该有1个Master机器，用来作为备用，以防止Master服务器宕机，还有一个备用马上启用。后续经验积累一定阶段后补上一台备用Master机器。

创建账户

使用root登陆所有机器后，所有的机器都创建 hadoop 用户
useradd hadoop
passwd hadoop

此时在 /home/ 下就会生成一个 hadoop 目录，目录路径为 /home/hadoop

创建相关的目录

定义需要数据及目录的存放路径

定义代码及工具存放的路径
mkdir -p /home/hadoop/source
mkdir -p /home/hadoop/tools

定义数据节点存放的路径到跟目录下的hadoop文件夹, 这里是数据节点存放目录需要有足够的空间存放
mkdir -p /hadoop/hdfs
mkdir -p /hadoop/tmp
mkdir -p /hadoop/log
设置可写权限
chmod -R 777 /hadoop

定义 java安装程序路径
mkdir -p /usr/java

安装

安装JDK

http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk-6u32-downloads-1594644.html
在以上连接下载 linux 64 下的 jdk 的安装文件： jdk-6u32-linux-x64.bin
1 ，将下载好的 jdk-6u32-linux-x64.bin 通过 SSH 上传到 /usr/java 下
scp -r ./jdk-6u32-linux-x64.bin root@hadoop1:/usr/java
2 ，进入 JDK 安装目录 cd /usr/java 并且执行 chmod +x jdk-6u32-linux-x64.bin
3 ，执行 ./jdk-6u32-linux-x64.bin
4 ，配置环境变量，执行 cd /etc 命令后执行 vi profile ，在行末尾添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_32
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:/lib/dt.jar
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
5 ，执行 chmod +x profile 将其变成可执行文件
6 ，执行 source profile 使其配置立即生效
source /etc/profile
7 ，执行 java -version 查看是否安装成功

这个步骤所有机器都必须安装

[root@hadoop1 bin]# java -version
java version "1.6.0_32"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_32-b05)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 20.7-b02, mixed mode)

修改主机名

修改主机名，所有节点均一样配置
1 ，连接到主节点 192.168.1.201 ，修改 network ，执行 vim /etc/sysconfig/network ，修改 HOSTNAME=hadoop1
2 ，修改 hosts 文件，执行 cd /etc 命令后执行 vi hosts ，在行末尾添加 :

192.168.1.201   hadoop1
192.168.1.202   hadoop2
192.168.1.203   hadoop3
192.168.1.204   hadoop4

3 ，执行 hostname hadoop1
4 ，执行 exit 后重新连接可看到主机名以修改 OK

其他节点也修改主机名后添加 Host, 或者 host 文件可以在后面执行 scp 覆盖操作

配置SSH无密码登陆

SSH 无密码原理简介 :
首先在 hadoop1 上生成一个密钥对，包括一个公钥和一个私钥，并将公钥复制到所有的 slave(hadoop2-hadoop4) 上。
然后当 master 通过 SSH 连接 slave 时， slave 就会生成一个随机数并用 master 的公钥对随机数进行加密，并发送给 master 。
最后 master 收到加密数之后再用私钥解密，并将解密数回传给 slave ， slave 确认解密数无误之后就允许 master 不输入密码进行连接了

2 ，具体步骤（在root用户和hadoop用户登陆情况下执行）
1 、执行命令 ssh-keygen -t rsa 之后一路回车，查看刚生成的无密码钥对： cd .ssh 后执行 ll
2 、把 id_rsa.pub 追加到授权的 key 里面去。执行命令 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >>~/.ssh/authorized_keys
3 、修改权限：执行 chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
4 、确保 cat /etc/ssh/sshd_config 中存在如下内容

RSAAuthentication yes
PubkeyAuthentication yes
AuthorizedKeysFile      .ssh/authorized_keys
如需修改，则在修改后执行重启 SSH 服务命令使其生效 :service sshd restart

5 、将公钥复制到所有的 slave 机器上 :scp ~/.ssh/id_rsa.pub 192.168.1.203 ： ~/    然后输入 yes ，最后输入 slave 机器的密码
6 、在 slave 机器上创建 .ssh 文件夹 :mkdir ~/.ssh 然后执行 chmod 700 ~/.ssh （若文件夹以存在则不需要创建）
7 、追加到授权文件 authorized_keys 执行命令 :cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 然后执行 chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
8 、重复第 4 步
9 、验证命令 : 在 master 机器上执行 ssh 192.168.1.203 发现主机名由 hadoop1 变成 hadoop3 即成功，最后删除 id_rsa.pub 文件 :rm -r id_rsa.pub
按照以上步骤分别配置 hadoop1,hadoop2,hadoop3,hadoop4 ，要求每个都可以无密码登录

源码下载

HADOOP 版本
最新版本 hadoop-2.0.0-alpha 安装包为 hadoop-2.0.0-alpha.tar.gz
下载官网地址 :http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/
下载到 /home/hadoop/source 目录下
wget http://ftp.riken.jp/net/apache/hadoop/common/hadoop-2.0.0-alpha/hadoop-2.0.0-alpha.tar.gz
解压目录
tar zxvf hadoop-2.0.0-alpha.tar.gz

创建软连接
cd /home/hadoop
ln -s /home/hadoop/source/hadoop-2.0.0-alpha/ ./hadoop

源码配置修改

/etc/profile

配置环境变量： vim /etc/profile
添加
export HADOOP_DEV_HOME=/home/hadoop/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_DEV_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_DEV_HOME/sbin
export HADOOP_MAPARED_HOME=${HADOOP_DEV_HOME}
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_DEV_HOME}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_DEV_HOME}
export YARN_HOME=${HADOOP_DEV_HOME}
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_DEV_HOME}/etc/hadoop
export HDFS_CONF_DIR=${HADOOP_DEV_HOME}/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_DEV_HOME}/etc/hadoop

创建并配置hadoop-env.sh

vim /usr/hadoop/hadoop-2.0.0-alpha/etc/hadoop/hadoop-env.sh
在末尾添加 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_27

core-site.xml

在 configuration 节点里面添加属性

<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/hadoop/tmp</value>
<description>A base for other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://192.168.1.201:9000</value>
</property>

添加 httpfs 的选项
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
<value>192.168.1.201</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
<value>*</value>
</property>

slave配置

vim /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/slaves
添加 slave 的 IP
192.168.1.202
192.168.1.203
192.168.1.204

配置hdfs-site.xml

vim /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
添加节点

<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>

<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/hadoop/hdfs/name</value>
<final>true</final>
</property>

<property>
<name>dfs.federation.nameservice.id</name>
<value>ns1</value>
</property>

<property>
<name>dfs.namenode.backup.address.ns1</name>
<value>192.168.1.201:50100</value>
</property>

<property>
<name>dfs.namenode.backup.http-address.ns1</name>
<value>192.168.1.201:50105</value>
</property>

<property>
<name>dfs.federation.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>

<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1</name>
<value>192.168.1.201:9000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns2</name>
<value>192.168.1.201:9000</value>
</property>

<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1</name>
<value>192.168.1.201:23001</value>
</property>

<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns2</name>
<value>192.168.1.201:13001</value>
</property>

<property>
<name>dfs.dataname.data.dir</name>
<value>file:/hadoop/hdfs/data</value>
<final>true</final>
</property>

<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns1</name>
<value>192.168.1.201:23002</value>
</property>

<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns2</name>
<value>192.168.1.201:23002</value>
</property>

<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns1</name>
<value>192.168.1.201:23003</value>
</property>

<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns2</name>
<value>192.168.1.201:23003</value>
</property>

配置yarn-site.xml

添加节点

<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>192.168.1.201:18040</value>
</property>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>192.168.1.201:18030</value>
</property>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>192.168.1.201:18088</value>
</property>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>192.168.1.201:18025</value>
</property>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>192.168.1.201:18141</value>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce.shuffle</value>
</property>

配置httpfs-site.xml

同步代码到其他机器

1.同步配置代码
先在 slaves 的机器上也创建
mkdir -p /home/hadoop/source
部署hadoop代码，创建软连接，然后只要同步修改过的etc/hadoop下的配置文件即可
2.同步 /etc/profile
3.同步 /etc/hosts
scp -r /etc/profile root@hadoop2:/etc/profile
scp -r /etc/hosts root@hadoop2:/etc/hosts

其他机器以此操作

Hadoop启动

格式化集群

hadoop namenode -format -clusterid clustername

启动hdfs

执行
start-dfs.sh

开启 hadoop dfs服务

启动Yarn

开启 yarn 资源管理服务
start-yarn.sh

启动httpfs

开启 httpfs 服务
httpfs.sh start
使得对外可以提高 http 的restful接口服务

测试

安装结果验证

验证hdfs

在各台机器执行 jps 看进程是否都已经启动了

[root@hadoop1 hadoop]# jps
7396 NameNode
24834 Bootstrap
7594 SecondaryNameNode
7681 ResourceManager
32261 Jps

[root@hadoop2 ~]# jps
8966 Jps
31822 DataNode
31935 NodeManager

进程启动正常

验证是否可以登陆
hadoop fs -ls hdfs://192.168.1.201:9000/
hadoop fs -mkdir hdfs://192.168.1.201:9000/testfolder
hadoop fs -copyFromLocal ./xxxx hdfs://192.168.1.201:9000/testfolder
hadoop fs -ls hdfs://192.168.1.201:9000/ testfolder

看以上执行是否正常

验证map/reduce

在 master1 上，创建输入目录 :hadoop fs -mkdir hdfs://192.168.1.201:9000/input
将 /usr/hadoop/hadoop-2.0.1-alpha/ 目录下的所有 txt 文件复制到 hdfs 分布式文件系统的目录里，执行以下命令
hadoop fs -put /usr/hadoop/hadoop-2.0.1-alpha/*.txt hdfs://192.168.1.201:9000/input

在 hadoop1 上，执行 HADOOP 自带的例子， wordcount 包，命令如下
cd /usr/hadoop/hadoop-2.0.1-alpha/share/hadoop/mapreduce
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.0.1-alpha.jar wordcount hdfs://192.168.1.201:9000/input hdfs://192.168.1.201:9000/output

hadoop fs -put /usr/hadoop/hadoop-2.0.1-alpha/*.txt hdfs://192.168.1.201:9000/input

在 hadoop1 上，查看结果命令如下 :
[root@master1 hadoop]# hadoop fs -ls hdfs://192.168.1.201:9000/output
Found 2 items
-rw-r--r--   2 root supergroup          0 2012-06-29 22:59 hdfs://192.168.1.201:9000/output/_SUCCESS
-rw-r--r--   2 root supergroup       8739 2012-06-29 22:59 hdfs://192.168.1.201:9000/output/part-r-00000

[root@hadoop1 hadoop]# hadoop fs -cat hdfs://192.168.1.201:9000/output/part-r-00000 即可看到每个单词的数量

验证httpfs

HTTPFS操作：

OPEN,GETFILESTATUS,LISTSTATUS,GETHOMEDIRECTORY,GETCONTENTSUMMARY,GETFILECHECKSUM,GETDELEGATIONTOKEN,GETFILEBLOCKLOCATIONS,INSTRUMENTATION

GETHOMEDIRECTORY 路径无关，返回根节点路径
http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq?op=GETHOMEDIRECTORY&user.name=root

Path: "/user/root"

http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/bitwaretestfile0.bt?op=GETHOMEDIRECTORY&user.name=root

打开 / 下载一个文件
http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/bitwaretestfile0.bt?op=open&user.name=root

LISTSTATUS 现实目录状态

http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0?op=LISTSTATUS&user.name=root
http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/bitwaretestfile0.bt?op=LISTSTATUS&user.name=root

GETFILESTATUS 显示文件的状态
http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/bitwaretestfile0.bt?op=GETFILESTATUS&user.name=root

如果是路径则现实路径信息
http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/?op=GETFILESTATUS&user.name=root
http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/bitwaretestfile0.bt?op=GETFILESTATUS&user.name=root

GETCONTENTSUMMARY 获取路径下的信息
http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq?op=GETCONTENTSUMMARY&user.name=root

GETFILECHECKSUM 获取文件的校验值
http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/bitwaretestfile0.bt?op=GETFILECHECKSUM&user.name=root

以下实现方法还有错误现在：
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

GETDELEGATIONTOKEN ERROR

http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/bitwaretestfile0.bt?op=GETDELEGATIONTOKEN&user.name=root

GETFILEBLOCKLOCATIONS error

http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/bitwaretestfile0.bt?op=GETFILEBLOCKLOCATIONS&user.name=root

INSTRUMENTATION error

http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/bitwaretestfile0.bt?op=INSTRUMENTATION&user.name=root

性能测试

使用内部的 benchmark 测试不同文件大小及不同append大小的写入情况
hadoop jar /home/hadoop/hadoop/bin/BitwareHadoopBenchmark.jar BitwareHadoopBenchmark hdfs://192.168.1.201:9000 /bitwaretest01/ 0 20 200 4 0

参考资料

http://qmkemail.iteye.com/blog/1612323

http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/apache-hadoop-2-0-alpha/

结语

hadoop 的配置及使用在不断的更新中

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作者：分布式编程
出处：https://zthinker.com/
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原文地址：https://www.cnblogs.com/daichangya/p/12959682.html