将JSON对象转换为spark java中的单个列
在Spark Java中，将JSON对象转换为单个列可以通过以下步骤实现：
- 导入相关的依赖：
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.functions;- 创建SparkSession对象：
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("JSON to Column")
.master("local")
.getOrCreate();- 读取JSON数据并创建DataFrame：
Dataset<Row> df = spark.read().json("path/to/json/file.json");这里的"path/to/json/file.json"是JSON文件的路径。
- 使用
org.apache.spark.sql.functions中的from_json函数将JSON对象转换为列：
Dataset<Row> transformedDF = df.withColumn("column_name", functions.from_json(df.col("json_column"), "data_type"));这里的"column_name"是新列的名称，"json_column"是包含JSON对象的列名，"data_type"是新列的数据类型。
例如，如果要将名为"json_data"的列中的JSON对象转换为名为"parsed_data"的新列，数据类型为字符串，可以使用以下代码：
Dataset<Row> transformedDF = df.withColumn("parsed_data", functions.from_json(df.col("json_data"), "string"));- 显示转换后的DataFrame：
transformedDF.show();这是将JSON对象转换为Spark Java中的单个列的基本步骤。根据具体的业务需求，你可以进一步对转换后的DataFrame进行处理和分析。
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我正在尝试使用Java中的Spark读取JSON文件。这是我的密码
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
...
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(js
浏览 4提问于2017-03-30得票数 1
回答已采纳
我正在尝试创建一个spark作业，它可以读取1000个json文件并执行一些操作，然后再次写入文件(s3)。 这需要很长时间，而且我一直在耗尽内存。我知道spark会在没有给出模式的情况下尝试推断模式。最明显的做法是在读入时提供模式。但是，模式因文件而异，这取决于许多不重要的因素。在所有文件中大约有100个'core‘列，这些是我唯一想要的。 是否可以使用pyspark编写一个只将我想要的特定字段读取到spark中的部分模式？
浏览 35提问于2020-08-21得票数 0
2回答
我想把拼花文件写到PostgreSQL。我正在使用Spark并编写文件，我使用的是Spark的write.jdbc函数。对于长、十进制或文本这样的拼花列类型，一切都可以正常工作。问题在于像Map这样的复杂类型。我想将Map作为json存储在我的PostgreSQL中。因为我知道PostgreSQL可以自动将文本数据类型转换为json (使用强制转换操作)，所以我将映射转储到json字符串。
但是星火程序抱怨说，我们试图将“字符变化”数据类型插入到"json“类型的列中。这表明PostgreSQL不会自动将“字符变化”转换为JSON。
我继续登录到我的数据库，手动尝试将一个JSON字符串
浏览 1提问于2018-04-20得票数 2
回答已采纳
1回答
如何将自定义数据从ADLS写入
、、、、
我想要写自定义的数据框架，甚至。
val customDf = spark.read.json("path/to/json")
EventHub ConnectionString
val connectionString = new com.microsoft.azure.eventhubs.ConnectionStringBuilder("Endpoint=sb://test.servicebus.windows.net/;SharedAccessKeyName=RootManageSharedAccessKey;SharedAccessKey=xxxxxxxxxx
浏览 3提问于2021-12-16得票数 3
回答已采纳
3回答
我遇到了一个问题，我在S3中将拼图数据作为每日数据块(以s3://bucketName/prefix/YYYY/MM/DD/的形式)，但我无法从不同的日期读取AWS EMR Spark中的数据，因为一些列类型不匹配，并且我得到了许多异常之一，例如：
java.lang.ClassCastException: optional binary element (UTF8) is not a group
当某些文件中的数组类型具有值，但同一列在其他文件中可能具有null值时出现，这些值随后被推断为字符串类型。
或
org.apache.spark.SparkException: Job aborte
浏览 0提问于2016-12-02得票数 24
回答已采纳
3回答
有什么方法可以使用Dataset来解析多行json文件吗?这里是示例代码
public static void main(String[] args) {
// creating spark session
SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Java Spark SQL basic example")
.config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()
浏览 0提问于2016-11-10得票数 1
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我想以JSON格式读取分区数据的子集，使用spark (3.0.1)从JSON推断模式。 我的数据被分区为s3a://bucket/path/type=[something]/dt=2020-01-01/ 当我尝试用read(json_root_path).where($"type" == x && $"dt" >= y && $"dt" <= z)读取时，spark尝试读取整个数据集以推断模式。 当我试图提前找出我的分区路径并将它们传递给read(paths :_*)时，spark抛出一个错误，它无
浏览 20提问于2021-01-27得票数 4
我对Scala很陌生，我花了3个小时试图弄清楚如何将一个简单的json字符串解析为dataframe中的一个字符串数组。
这是我的密码：
import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
...
emailsDf.select(from_json($"emails", Array[String])).show()
emailsDf dataframe有一个名为“email”的列，在每一行中它是一个字符串数组的json字符串：["test1@mail.com", test2@mail.
浏览 3提问于2017-12-04得票数 2
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我尝试了下面的代码，通过java中的spark列获取Map值，但根据每个关键字搜索，从Map获取期望精确值的null值。 Spark数据集包含一列，名称为KEY，数据集名称为dataset1 数据集中的值： KEY
1
2 Java代码- Map<String,string> map1 = new HashMap<>();
map1.put("1","CUST1");
map1.put("2","CUST2");
dataset1.withColumn("ABCD", functio
浏览 118提问于2021-10-14得票数 1
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我正在与<spark.version>2.2.1</spark.version>合作，我想写一个数据帧，其中有一个映射字段到postgres作为json字段。
示例代码：
import java.util.Properties
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
import scala.collection.immutable.HashMap
case class ExampleJson(map: HashMap[String
浏览 44提问于2021-05-19得票数 1
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我想从Hive读取一个表，并写入Kafka Producer(批处理作业)。
目前，我正在java类中以Dataset<Row>的形式读取表，并尝试转换为json，这样我就可以使用KafkaProducer编写json消息。
Dataset<Row> data = spark.sql("select * from tablename limit 5");
List<Row> rows = data.collectAsList();
for(Row row: rows) {
List<String> stringLi
浏览 0提问于2018-10-05得票数 0
我正在使用AWS流中的JSON数据，但是当我尝试使用from_json()标准函数时，我得到了以下错误：
command-5804948:32: error: overloaded method value from_json with alternatives:
(e: org.apache.spark.sql.Column,schema: org.apache.spark.sql.Column)org.apache.spark.sql.Column <and>
(e: org.apache.spark.sql.Column,schema: org.apache.spar
浏览 4提问于2019-09-20得票数 0
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1回答
我是新来的火花，并试图学习它。我正在尝试使用类从textFile创建数据集。当我执行dataset.show()时，它显示所有空白，列长度显示0。
代码：
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
impor
浏览 0提问于2018-09-12得票数 0
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我有一个包含许多字段的JSON文件。我在java中使用spark的Dataset读取该文件。
火花版本2.2.0
java 1.8.0_121
下面是密码。
SparkSession spark = SparkSession
.builder()
.appName("Java Spark SQL basic example")
.config("spark.some.config.option", "some-value")
浏览 2提问于2017-08-25得票数 4
回答已采纳
我试图转换“合成控制图时间序列数据集”在Uci机器学习。
下一个是数据集的外观。
28.7812 34.4632 31.3381 31.2834 28.9207 33.7596 25.3969 27.7849 35.2479 27.1159 32.8717 29.2171 36.0253 32.337 34.5249 32.8717 34.1173 26.5235 27.6623 26.3693 25.7744 29.27 30.7326 29.5054 33.0292 25.04 28.9167 24.3437 26.1203 34.9424 25.0293 26.6311 35.
浏览 1提问于2016-06-07得票数 2
回答已采纳
我有一个数据集，并且我想始终使用Spark和Java将列(动态列数)转置为两行。
示例输入：
+-------+-------+---------+
|titanic|IronMan|Juglebook|
+-------+-------+---------+
| 101| test1| 10|
| 102| test2| 20|
| 103| test3| 30|
+-------+-------+---------+
示例输出：
| Colname|colvalue
+---------+----+----+-
浏览 28提问于2019-04-11得票数 -1
1回答
我正在spark中尝试一个简单的NGram示例
这是我的pom依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<
浏览 3提问于2017-12-03得票数 1
回答已采纳
我正在基于给定的xml使用sparkSession读取rowTag文件。得到的结果dataFrame需要转换为xml文件。下面是我正在尝试的代码：
val sparkSession = SparkSession.builder.master("local[*]").getOrCreate()
val xmldf = sparkSession.read.format(SEAConstant.STR_IMPORT_SPARK_DATA_BRICK_XML)
.option(SEAConstant.STR_ROW_TAG, "Employee").opti
浏览 0提问于2019-06-25得票数 0
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1回答
新的激发世界和尝试一个用scala编写的数据集示例，这是我在网上找到的。
在通过SBT运行它时，我继续获取以下错误
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Unable to generate an encoder for inner class
你知不知道我在看什么
还可以自由地指出编写相同数据集示例的更好方法。
谢谢
> sbt> runMain DatasetExample
Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.propert
浏览 5提问于2016-10-25得票数 8
回答已采纳
我试图将Spark中的一个视图写到一个CSV文件中，但是它失败了，因为视图中有几个类型为WrappedArray的列。我得到的错误信息是
java.lang.UnsupportedOperationException: CSV数据源不支持数组数据类型。
在Zeppelin 2.7上编写文件(修改以避免显示数据的本质)的代码是
spark.table("my_view").repartition(1).write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("hdfs
浏览 2提问于2018-03-24得票数 0
我需要将散列对象转储到JSON，我想知道这三种方法中的哪一种，to_json、JSON.generate或JSON.dump是最好的方法。
我已经测试了这些方法的结果，它们是一样的：
> {a: 1, b: 2}.to_json
=> "{\"a\":1,\"b\":2}"
> JSON.generate({a: 1, b: 2})
=> "{\"a\":1,\"b\":2}"
> JSON.dump({a: 1, b: 2})
=> "{\"
浏览 7提问于2015-09-24得票数 11
回答已采纳
我有一个包含json行的文本文件，其结构如下所示。
{"city": "London","street": null, "place": "Pizzaria", "foo": "Bar"}
我需要将其读入为JSON，并将其转换为以下scala代码的case类。我只需要在json的case类中定义字段。
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import spray.json.DefaultJsonProtocol
import spr
浏览 0提问于2018-05-21得票数 2
回答已采纳
一个工作的Spark SQL：
SELECT current_timestamp() - INTERVAL 10 DAYS as diff from sample_table
我尝试过的Spark SQL (不起作用)：
SELECT current_timestamp() - INTERVAL col1 DAYS as diff from sample_table
从上面的查询中得到的错误：
mismatched input 'DAYS' expecting
== SQL ==
SELECT current_timestamp() - INTERVAL col1 DAYS
浏览 6提问于2019-09-24得票数 4
在使用spark读取函数时提到了一些奇怪的行为：
spark.read.json(".../date=2019-08-0[1-9]")//works
spark.read.json(".../date=2019-08-[10-20]")//throws "Path does not exist" but folders definetily exist.
spark.read.json(".../date=2019-08-{10,11,12,13}")//works
spark.read.json(".../dat
浏览 2提问于2019-08-13得票数 1
回答已采纳
2回答
对于这个JSON，自动化的JSON到POJO失败得很厉害。
请注意，项目的数量是不同的一个请求的另一个。在这里，我包含有两个条目的JSON响应。
{
"status": 1,
"complete": 1,
"list": {
"734233858": {
"item_id": "734233858",
"resolved_id": "734233858",
浏览 5提问于2017-11-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个JSON对象的表单：
{"apps":{"app":[{"id":"application_1481567788061_0002","user":"root","name":"wordcount.py","queue":"default","state":"FAILED","finalStatus":"FAILED","progress":0.0,&
浏览 3提问于2016-12-12得票数 2
回答已采纳
我有一个java应用程序，它使用spark从各种数据源(hadoop、本地文件系统等)访问数据。各种格式(json、avro等)。 SparkSession spark = SparkSession
.builder()
.appName("Spark app")
.master("local")
.getOrCreate();
Dataset<Row> dataset = spark
.read()
.format(FORMAT)) //
浏览 45提问于2019-05-06得票数 0
2回答
我正在将类型数组的JSON响应转换为java对象类，但是在进行反序列化时，我得到的错误是
com.google.gson.internal.bind.ReflectiveTypeAdapterFactory$Adapter.read(ReflectiveTypeAdapterFactory.java:200)的 com.google.gson.JsonSyntaxException: java.lang.IllegalStateException:预期的BEGIN_OBJECT，但在第1列的第2列是BEGIN_ARRAY
JSON响应
[
{
"name
浏览 3提问于2020-08-18得票数 0
回答已采纳
我想要创建CSV文件。在运行Spark代码时，它会出现一个错误。
sc <- spark_connect(master = "local", config = conf, version = '2.2.0')
sample_tbl <- spark_read_json(sc,name="example",path="example.json", header = TRUE, memory = FALSE,
overwrite = TRUE)
sdf_sche
浏览 0提问于2018-09-10得票数 1
1回答
我想将特定的日期格式流到Cassandra datetime列中。
我的传入日期格式为下列日期格式：
"%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f"
e.g. "2021-05-18T11:12:13.123456"
我的卡桑德拉桌是：
CREATE TABLE table_name (
id text,
timestamp timestamp,
PRIMARY KEY (id)
)
进食我的火花工作如下：
val df = spark.readStream
.format("kafka")
.option(
浏览 5提问于2021-05-18得票数 1
回答已采纳
3回答
我有一个PostMapping方法
@PostMapping("/offreStage/{id}/users")
public ResponseEntity<?> addAuthorizedStudents(@PathVariable Long id,
@RequestBody Map<String, String> students) {
return service.addAuthorizedStudentsToOffer(id, students)
浏览 3提问于2019-11-28得票数 1
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我需要一种方法来将下面的时间戳写入Elasticsearch，而不会在错误消息上出现错误。下面的代码读取JSON文件，然后写入Elasticsearch。 我的代码： import org.apache.spark.sql.types._
val schemaDF = spark.read.json("/tmp/LTPD/schema.json")
schemaDF.printSchema()
val schema = schemaDF.schema
//read from JSON file
val streamingDF = spark
.rea
浏览 59提问于2020-03-25得票数 1
1回答
将Spark DataFrame的时间戳列写入JSON时，微秒会被截断：
val df = Seq("2019-09-30 00:08:27.272846").toDF("dt").select(col("dt").cast("timestamp"))
df.show(false) // prints 2019-09-30 00:08:27.272846
df.write.json("/tmp/spark/dt")
val dff = spark.read.json("/tmp/spark/dt")
浏览 3提问于2019-10-02得票数 0
我有以下代码:对于每个my_id，我尝试根据timestamp字段对amount字段进行排序：
output_rdd = my_df.rdd.map(lambda r: (r['my_id'], [r['timestamp'],[r['amount']]]))\
.reduceByKey(lambda a, b: sorted(a+b, key=(a+b)[0]))\
.map(lambda r: r[1])
但是，我得到了以下错误：
Py4JJava
浏览 14提问于2016-09-28得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个groupedRDD，它是key = String和value = Iterable<String>类型的
值实际上保存了json数据的String格式，分组键以<tenant_id>/<year>/<month>格式保存。
我想根据密钥名将这个rdd保存到hdfs，并且每个密钥名应该只有一个输出文件。
示例:如果我的分组rdd中有以下键
tenant1/2016/12/output_data.json
tenant1/2017/01/output_data.json
tenant1/2017/02/output_data.json
然后
浏览 0提问于2017-02-20得票数 0
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1回答
我正在尝试编写一个基本的makefile，它将多个js文件合并到一个单独的文件中，然后执行相同的操作，但是压缩它们。
到目前为止，我有一个可以使压缩版本很好。
# Set the source directory
srcdir = src/
# Create the list of modules
modules = ${srcdir}core.js\
${srcdir}sizzle.js\
${srcdir}json2.js\
${srcdir}ajax.js\
${srcdir}attri
浏览 0提问于2010-12-10得票数 11
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1回答
我需要删除重复的标点符号，并保留最后一次出现。
For example: !!!! -> !
!!$$ -> !$
我有一个如下所示的数据集
temp = spark.createDataFrame([
(0, "This is Spark!!!!"),
(1, "I wish Java could use case classes!!##"),
(2, "Data science is cool#$@!"),
(3, "Machine!!$$")
], [&
浏览 8提问于2022-07-22得票数 1
回答已采纳
1回答
我在Spark2.0和scala中使用GraphFrame。
我需要从字符串类型的列中删除双引号(从许多列中删除)。我试图使用UDF这样做，如下所示：
import org.apache.spark.sql.functions.udf
val removeDoubleQuotes = udf( (x:Any) =>
x match{
case s:String => s.replace("\"","")
case other => other
}
)
我得到以下错误，因为在GraphFram
浏览 4提问于2017-07-07得票数 0
1回答
我无法从本地独立的spark集群访问对象存储上的文件。这是代码-
sqlCxt = SQLContext(sc)
prefix = "fs.swift.service." + creds['name']
hconf = sc._jsc.hadoopConfiguration()
hconf.set(prefix + ".auth.url", creds['auth_url'] + '/v2.0/tokens')
hconf.set(prefix + ".auth.endpoint.prefix",
浏览 1提问于2016-04-22得票数 0
在将json文件转换为parquet文件之前，我使用sparksessions ().json方法来读取json文件，并且它工作得很好，但是.json(JAVARDD)方法显示为不推荐的方法。我们能有替代的方法吗。使用当前的java : spark版本2.4.3
我已经看过了火花库的文档，但是没有得到任何替代的方法。
JavaSparkContext sc1 = JavaSparkContext.fromSparkContext(SparkContext.getOrCreate());
JavaRDD<String> rddData = sc1.parallelize(data);
浏览 2提问于2019-08-05得票数 2
回答已采纳
我从数据库中读取数据，然后将数据放入一个JSON对象中，该对象也包含一个内部json对象。数据库中的一些数据返回为""，我希望删除该对象的键和值。 以下是数据的来源： {
"foo": "bar",
"bar": "",
"foo": {
"bar": "foo",
},
"bar": "foo"
}, 我希望数据看起来像这样： {
"foo": &
浏览 54提问于2019-04-10得票数 1
回答已采纳
2回答
我想将我的写成一组JSON文件，特别是每个JSON文件数组。让我用一个简单的(可复制的)代码来解释。
我们有：
import numpy as np
import pandas as pd
df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame({'x': np.random.rand(100), 'y': np.random.rand(100)}))
将dataframe保存为：
df.write.json('s3://path/to/json')
刚创建的每个文件每行都有一个JSON对象，如下所示：
{"x&#
浏览 8提问于2019-10-04得票数 11
回答已采纳
1回答
我有一个返回数据的UDF。就像下面的那个
scala> predict_churn(Vectors.dense(2.0,1.0,0.0,3.0,4.0,4.0,0.0,4.0,5.0,2.0))
res3: org.apache.spark.sql.DataFrame = [noprob: string, yesprob: string, pred: string]
scala> predict_churn(Vectors.dense(2.0,1.0,0.0,3.0,4.0,4.0,0.0,4.0,5.0,2.0)).show
+------------------+------
浏览 3提问于2016-12-20得票数 3
回答已采纳
Getting the below error while saving uuid to postgresql
at org.postgresql.jdbc.PgStatement$BatchResultHandler.handleError(PgStatement.java:2356)
at org.postgresql.core.v3.QueryExecutorImpl$1.handleError(QueryExecutorImpl.java:395)
at org.postgresql.core.v3.QueryExecutorImpl.processResults(QueryEx
浏览 12提问于2020-10-22得票数 2
1回答
Socket.io类异常
、、、
尝试创建一个在Node.js服务器上侦听本地服务器的示例应用程序。出差错了。我正在使用作为我的教程。
App.js服务器
var express = require('express');
var path = require('path');
var app = express();
var server = require('http').Server(app);
var io = require('socket.io')(server);
var amqp = require('amqplib/callback_ap
浏览 0提问于2018-08-22得票数 1
我正在尝试将每个worker节点(每个元素都是Pandas DataFrame的RDD )上的Pandas DataFrame转换为跨所有worker节点的Spark DataFrame。 示例： def read_file_and_process_with_pandas(filename):
data = pd.read(filename)
"""
some additional operations using pandas functionality
here the data is a pandas dataframe, and
浏览 31提问于2019-06-05得票数 0
回答已采纳
我在谷歌上搜索了几个小时来找到解决问题的方法，但直到现在还没有运气.
我在用..。更正..。我想使用jQuery数据表插件()来显示一些数据。
成功地采取了以下步骤：
从*..asmx服务获取JSON-数据。我甚至检查过它在上是否有效
{"d":{"key":1,"email":"test@test.ch","language":"de","locked":false}}
为了调试目的，我在代码中添加了一个alert()标记。
function LoadTable(business
浏览 0提问于2014-10-13得票数 1
回答已采纳
当创建一个列值默认值为NULL的表时，我在Spark(1.6) SQL中获得了下面的错误。示例:将表测试创建为select column_a，NULL作为column_b从test_temp创建；
同样的东西在Hive中工作，并创建数据类型为"void“的列。
我使用空字符串而不是NULL来避免异常和新列获取字符串数据类型。
是否有更好的方法使用spark在hive表中插入空值？
2017-12-26 07:27:59 ERROR StandardImsLogger$:177 - org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: jav
浏览 3提问于2017-12-27得票数 0
回答已采纳
我在访问SparkDataFrame时遇到了spark.lapply函数的问题。守则如下：
df <- data.frame(x = c(1,2), y = c("a", "b"))
Sys.setenv(SPARK_HOME = "path/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7/")
library(SparkR, lib.loc = c(file.path(Sys.getenv("SPARK_HOME"), "R", "lib")))
sparkR.session(mas
浏览 0提问于2017-04-28得票数 2
回答已采纳
有没有人能举例说明一下Spark JavaDoc中提到的public DataFrame createDataFrame(java.util.List<?> data,java.lang.Class<?> beanClass)函数的java实现？
我有一个JSON字符串列表作为第一个参数传递，因此我将String.class作为第二个参数传递，但它给出了一个错误
java.lang.ClassCastException: org.apache.spark.sql.types.StringType$ cannot be cast to org.apache.spark.s
浏览 0提问于2016-06-25得票数 4
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