# ZookeeperAndHadoop [TOC] ## Zookeeper ### 功能及应用场景 - 应用场景 - 分布式锁 - 命名服务 - 选举机制 - 共享存储 - …… - 功能 - 实现分布式多台机器之间的共享存储 - 将所有机器需要共享的数据存储在Zookeeper中 - 小数据 - 利用zookeeper实现辅助选举 - 让两个主节点到zookeeper中创建一个节点【文件】 - 谁创建成功谁就是工作状态的(Active) - node1：Active工作 - node1宕机了 - node2：Standby备份 - node2会监听这个文件 - 如果这个文件消失了，说明node1的服务故障了 - node2会创建这个文件，node2成为active的 - Zookeeper：file - 先到先得 - 本质：Zookeeper就是非常特殊的文件系统 - 使用：创建、删除、查看、修改 - 特点 - 临时节点【文件/目录】：会随着创建的客户端的消失而自动删除 - 监听机制：允许客户端监听zookeeper中的节点 ### 概念 - 节点 - 代表一个服务或者一台机器 - 代表Zookeeper中的节点[文件或目录] - Zookeeper中的节点：Znode - 可以代表一台Zookeeper集群中的机器：用于zookeeper集群服务 - Zookeeper：**一种特殊的文件系统** - 正常的文件系统 - 文件是文件，目录是目录 - 文件不能有下一级，目录可以有下一级 - Zookeeper文件系统 - 节点具有文件和目录的共同特征 - 既可以存储文件也可以拥有子节点 ### 架构 - 分布式主从架构：**公平节点** - 所有节点都能接收客户端请求，所有节点存储的数据都是一致的，任何一台ZK宕机，其他的ZK机器照样能对外继续提供服务 - 任何一台Follower都能够参加选举成为Leader - 主：Leader - 接收和处理客户端读写请求 - 写请求会**广播**给每一台Follower，保证每台ZK的数据存储都是一致的 - 从：Follower - 接收读写请求 - 读请求自己直接处理 - 写请求要转发给老大（Leader）处理 - 参加选举，成为Leader的继任者 - 注意：Observer是一种特殊的从节点 - 与Follower的区别在于：不能参加选举，只能提供读服务 - 应用场景： - 由于读取数据的并发量巨大，ZK的机器个数少了会导致请求较慢，此时应构建多台ZK - 一台为Leader - 场景一：如果其他都为Follower，选举会变慢，影响业务 - 场景二：4台为Follower，5台为Observer ### 设计思想 > 通过一个分布式的共享存储来解决分布式所存在的问题 - 问题1：Zookeeper自己通过共享存储解决分布式存在的问题，如何保障自己挂掉了也能继续对外提供服务？ - Zookeeper本身就是分布式架构，内部有多台机器，每个机器都是一个节点，他们之间是**公平**的，即**公平节点** - 每台机器存储的内容都一致，任何一台挂了，其他的兄弟仍然可以提供相同服务 - 问题2：既然有那么多公平节点，客户端访问任何一个节点，对其写入数据，怎么能保证其他节点的数据一致呢？ - 为解决此问题，Zookeeper使用了主从架构： - 主： - 接收和处理客户端的请求（读和写请求） - 将写入的信息**广播**给其他节点实现同步（如有A、B、C三个节点，A节点接收和处理了客户端的写请求，在A写完成之后将数据广播给B、C，B、C再写入该数据，这样三个节点的数据就同步了，在此A为Leader，B、C分别为Follower） - 从： - 接收和处理客户端的**读请求** - 接收写请求，会将写请求转发给主节点（Leader） > 注意：客户端并不知道众节点孰是Leader孰是Follower，但是Zookeeper内部是知道孰是老大的，所以客户端只是一个请求发过去，老大收到请求老大就直接处理，如果是小弟们接收到了，小弟们就将请求转发给老大处理。 - 问题3：如果老大（Leader）挂了怎么办？ - 如果Leader节点发生故障，剩余的所有Follower会发起投票，选举产生一个新的Leader - 选举： - 辅助选举：帮助别的分布式系统进行选举 - 两个主节点 - 通过创建文件，决定谁是Active，谁是Standby - 自己选举 > 这个时候小弟们就争着当老大（公平节点），但是不能打架，毕竟文明社会，众小弟发起投票（选举） ### 选举机制 #### 辅助选举 - zookeeper帮别的分布式框架在两个主节点之间选择一个工作的一个备份的 - **方式一**：两个主节点A、B同时向zookeeper创建同一个临时节点(只有一个能创建成功) - 临时节点会随着创建者的消失而消失 - A创建成功了，A就是工作状态的主节点 - B创建失败就是备份状态Standby，B要监控这个临时节点(**设置监听**) - 如果临时节点消失，说明A出现了问题 - B会创建这个临时节点，B的状态切换为Active - 方式二：两个主节点A、B都向zookeeper创建同一个临时顺序节点，两个都能创建成功 - 临时顺序：谁先创建成功，谁的编号就小 - 谁的编号小谁就是Active，剩余的是Standby #### ZK选举 - zookeeper自己内部选择leader - 三台zookeeper - 一台leader - 两台follower - 选举规则 - zxid：最新的数据id - 越新的数据，id越大 - myid：权重id - 自己指定 ~~~shell # 集群中机器.权重 =机器名称.选举端口:同步端口 server.1=node1:2888:3888 server.2=node2:2888:3888 server.3=node3:2888:3888 ~~~ - 记录每台机器初始的权重，存储在dataDir下 - 规则：先判断zxid，如果zxid相同，再判断myid - 越大越优先 - 情况1：刚搭建第一次启动 - 所有节点的zxid都为0，不比较zxid - 先启动第一台机器：第一台给自己投票（1票，myid=1） - 启动第二台机器：第二台机器给自己投票（1票，myid=2） - 第一台机器会改投第二台，第二胎机器有2票，投票超过半数 - 第二台机器成为leader - 情况2：leader故障，剩余的follower重新选举新的leader - 机器情况: - node1：follower - node2：follower - node3：leader - node4：follower - node5：follower - 写入数据：leader来广播 - 客户端发起写入请求:4 - 不论请求哪一台，这个请求都由node3来执行 - node3进行广播，超过半数的机器写入成功，就会返回成功了 - 这样设计的原因：块 - 超过半数的机器写入成功，说明只要zookeeper集群可用，数据就正常 - 极端情况：刚超过半数，leader宕机 - 所有的follower重新选举 - 先比较zxid，谁的数据就越全，谁就会优先成为leader - 如果zxid相同，就比较myid - node2成为新的leader，会将数据广播给所有的follower ### Zookeeper基本使用 - Zookeeper文件系统类似于Linux，树形结构，只能使用绝对路径访问，每个节点的存储内容大小不能超过1MB - 启动服务端 ~~~shell cd /export/servers/zookeeper-3.4.6/ bin/zkServer.sh start ~~~ - 查看状态 ~~~shell bin/zkServer.sh status ~~~ - 关闭服务 ~~~shell bin/zkServer.sh stop ~~~ - 客户端连接服务端 ~~~sehll bin/zkCli.sh -server hostname:port # 连接多台 bin/zkCli.sh -server node1:2181,node2:2181,node3:2181 ~~~ - 列举：只能使用绝对路径 ~~~shell ls path [watch] ls / ~~~ - 创建 ~~~shell create [-s] [-e] path data create /itcast hadoop ~~~ - 读取节点 ~~~shell get path [watch] get /itcast ~~~ - 修改节点 ~~~shell set path data [version] set /itcast spark ~~~ - 删除节点 ~~~shell rmr path rmr /itcast/heima ~~~ - 退出客户端 ~~~shell quit ~~~ ## Hadoop > 大数据生态系统 ### 功能及应用场景 - 功能： - 解决大数据存储问题 - 解决大数据计算问题 - 包含的模块及功能： - **Hadoop common**：连接的通用组件，基本的框架组件，用于连接各个模块和其他框架 - **Hadoop Distributed File System(HDFS)**： - [HDFS](#HDFS)：用于解决大数据存储的组件 - 定义：**分布式文件系统** - 文件系统：对外提供文件的读写 - **Hadoop YARN**： - [YARN](#yarn) ：搭配MapReduce等分布式计算模型解决大数据计算问题 - 定义：**分布式计算平台** - 分布式的任务调度及资源管理平台 - **Hadoop MapReduce**： - [MapReduce](#MapReduce)：搭配yarn等分布式资源管理平台解决大数据计算问题 - 定义：**分布式编程模型** - 是一套分布式编程的API - 利用MapReduce的API将普通的代码逻辑编程一个分布式应用程序 - 应用场景： - 离线的大数据存储和计算 ### **HDFS** > 定义：分布式文件系统 #### 介绍（功能） - HDFS定义：分布式文件系统 - 是文件系统：用来存储文件，离线持久化大数据存储 - 分布式：将多态机器的资源进行整合，构建一个整体，对外提供统一的分布式服务 - 分布式文件系统： - 对外提供统一的文件系统的服务（[如何读写的？](#读写流程)） - **写**：往HDFS中写入数据，实际上是将数据写入了集群中多台机器的文件系统中 - 这其中必然存在一个分的过程（[如何拆分？](#分块机制)） - 将一个大的文件拆分成若干个小的部分，这些小的部分是实际存储在多台机器中的文件系统中的 - **读**：当初在存的时候，HDFS内部记录了若干个小的部分分别被存在了哪些机器中，该记录即是元数据，在读的过程中，HDFS通过元数据找到这若干个小的部分，将这些部分合并返还给用户 #### 本质 将多台机器的文件系统在逻辑上合并成一个整体，对外则是提供统一的文件存储服务 #### 架构 ##### 主从架构 - 主：NameNode - 接收客户端读写请求 - 管理 - 从节点的健康状态 - **心跳机制**，每隔一段时间，所有的DataNode都会向NameNode汇报一次心跳 - 管理数据的安全 - **汇报机制**，每隔一段时间，所有的DataNode都会向NameNode汇报自己当前所存储**所有块的信息** - NameNode将DN汇报的信息与元数据进行比较，**校验**数据的丢失情况 - 管理元数据：元数据记录了每个文件对应的所有的小的部分存储的位置 - NameNode启动时会将磁盘中的元数据加载到内存中 - SecondaryNameNode：辅助NameNode实现本地元数据文件与元数据变化合并的 - 从：DataNode - 每个DataNode负责管理自己所在机器的文件系统 - 接收客户端的指令，处理读写请求 #### 读写流程 ##### 写： - 1-客户端会请求NameNode写入HDFS，NameNode会验证请求是否合法，返回结果 - 目标路径是否存在 - 有没有写入的权限等 - …… - 2-NameNode返回对应的结果，构建这个文件的元数据：并没有跟块关联 - 3-客户端提交第一个块的写入请求给NameNode - 4-NameNode根据每个DN的健康状态以及负载情况返回三台DataNode 地址 - 基本规则：三台机器的顺序是以离客户端所在机器由近到远 ``` node1 node2 node3 ``` - 根据**机架感知**计算DN离客户端的远近 - 机架分配规则 - 第一份会存储在与客户端机器相同的机架中的一台机器上 - 第二份会在另外一个机架中 - 第三份与第二份同机架 ~~~java BlockPlacementPolicy.java /** * The class is responsible for choosing the desired number of targets * for placing block replicas. * The replica placement strategy is that if the writer is on a datanode, * the 1st replica is placed on the local machine, * otherwise a random datanode. The 2nd replica is placed on a datanode * that is on a different rack. The 3rd replica is placed on a datanode * which is on a different node of the rack as the second replica. */ ~~~ ~~~ ~~~ - 5-客户端得到要写入数据块的三台DN地址，客户端会连接第一台【离它最近的那台】，提交写入 - 6-三台DN构建一个数据传输的管道(Pipeline) - 7-客户端将这个块拆分成多个packet【64k】，挨个发送个最近的这台DN1 - DN1会将这个包发送给DN2 - DN2会将这个包发送给DN3 - 8-逐级返回写入成功的ack确认码，表示这个包写入完成 - 9-不断发送下一个包，直到整个块写入完成，返回给NameNode，关联元数据 - 重复3提交下一个块写入 ##### 读： - 客户端提交读取请求给NameNode - NameNode会验证这个请求是否合法，如果合法，会查询元数据 - 返回这个文件每个块对应 的所有存储地址 - BLK1：node1,node2,node3 - BLK2：node2,node3,node4 - BLK3：node3,node4,node1 - 客户端拿到列表，会根据机架感知从每个 块的列表中，选择离自己最近的节点去请求读取 - BLK1：node3 - BLK2：node4 - BLK3：node4 - 客户端会将所有块进行合并返回给用户 #### 应用场景 > 离线的大数据量文件存储 - 离线：按照时间为单位处理数据 - HDFS：基于磁盘分布式文件存储 - 主要场景：一次写入，多次读取 - 一般是做归档 - 不适合实时，频繁修改或者删除 #### 实现逻辑 ##### 分块机制 决定了写入HDFS的文件如何被拆分 - 解决了HDFS如何实现分布式存储的问题 - 规则：文件大于128M就会按照128M拆分，将一个大文件拆分成若干小块，每128M一个块，不足128M按照实际大小存储 - 按照128M大小进行拆分文件是依据配置文件来的 ~~~xml dfs.blocksize 134217728 ~~~ - 副本机制：HDFS会为每个块构建副本存储 - 解决了分布式架构中单机故障导致数据丢失的问题 - 将每个块做多个备份存储，如果机器宕机，数据丢失，仍然有备份的数据可以使用（存储在不同的机器中） - 副本个数一般不会超过机器个数 - 默认配置：每个块总共存储3份 ~~~xml dfs.replication 3 ~~~ #### **数据安全** - 问题：如果某台机器故障，数据怎么保证不丢失？ - HDFS通过副本机制来解决 - 数据冗余保障机制 - 安全模式+汇报块机制 - 问题2：如果有数据丢失，怎么及时发现以及解决？ - **汇报机制**：NameNode及时的发现数据的丢失情况 - 当丢失比例达到0.001%，就会自动进入安全模式 - 等待数据块的恢复 - 直到数据块的比例高于阈值，自动退出安全模式 > 如果数据不可回复，会一直出于安全模式 - 问题3：如果硬盘损坏怎么办？ - HDFS有副本机制以及会恢复丢失的数据 - 注意：HDFS数据存储目录配置可以有多个的 - 这两个目录要设置在不同的磁盘上 #### **元数据安全** > NameNode启动会将元数据读入内存，在运行的过程中元数据的变化都会在内存中更改，由于内存中的元数据变化都没有被写入到本地元数据文件fsimage(FileSystemImage)文件中，所以NameNode会将内存中的元数据变化写入到本地的edits文件中，预防元数据变化的丢失，在NameNode下一次启动时将edits文件中的数据写入fsimage文件中，但是又由于时间长了元数据变化量会非常大，edits文件的大小也会非常大，所以就需要定时将edits文件中的内容写入fsimage实现元数据的同步(合并)，这个定时同步的工作就是由SecondaryNameNode来做的。 - 管理 - NameNode管理元数据，因为NameNode接受客户端请求，需要读写元数据 - 产生 - 第一次启动之前，在NameNode节点上做了格式化，初始化了空的元数据文件 - fsimage - 存储：dfs.namenode.name.dir - 以后每次NameNode启动，都会将元数据文件的内容加载到内存中 - 加快访问元数据的读写速度提高文件的读写速度 - 写入 - 每次提交写入【写入、修改、删除】请求给NameNode，NameNode记录新的元数据到内存中 - 问题 - 由于每次元数据的变化都是在内存中发生改变，本地元数据文件fsimage文件没有改变 - 如果NameNode故障，内存中元数据丢失，所有元数据变化都丢失了，只能重新加载之前的元数据文件 - 问题1：NameNode下一次启动怎么获取最新的元数据？ - 解决：将**内存中的元数据变化写入edits文件**，当NameNode重新启动时，会将edits文件与原先的fsimage文件合并，得到关闭之前最新的元数据 - 问题2：NameNode 运行一年了，元数据变化非常多，edits文件非常大，要实现合并，NameNode非常吃力，启动非常慢 - 解决：通过SecondaryNameNode 实现辅助同步内存元数据与本地元数据 - fsimage：本地元数据文件 - edits：内存元数据 的变化 - SecondaryNameNode：**定期的将当前的edits与fsimage合并，生成一个新的fsimage文件** - 触发合并条件 - 1小时：定期 - 按照edits文件大小：64M - 一旦合并以后，老的fsimage和edits文件将不再被使用 - 除了 生成了新的fsimage，也会有新的edits文件 - NameNode重新启动，只要加载最新的edits和fsimage即可 - SecondaryNameNode - 功能：**辅助实现NameNode元数据合并，加快NameNode的启动速度** #### I/O操作 ##### 序列化 - - > - 何为序列化？ - 序列化(Serialization)指将结构化对象转化为字节流以便在网络上传输或写到磁盘进行永久存储的过程。反序列化(deserialization)是指将字节流转回结构化对象的逆过程。 - 序列化用于分布式数据处理的两大领域：进程通信和永久存储 - Hadoop系统中多个节点上进程间的通信是通过RPC(Remote procedure call 远程过程调用)实现的，RPC协议将消息序列化成二进制流后发送到远程节点，远程节点接着将二进制流反序列化为原始消息，格式如下： - 紧凑 - 快速 - 可扩展 - 支持互操作 - 问：Hadoop为什么要自己实现序列化，而不用Java自带的序列化？（为什么不用Java Object Serialization？） - Java有自己的序列化机制，成为Java Object Serialization，该机制与编程语言紧密相关。 - Hadoop之父Doug Cutting是这样说的：“为什么开始设计Hadoop的时候不用Java Serialization？因为它**(Java Serialization)看起来太复杂，而我认为需要一个至精至简的机制，可以用于精确控制对象的读和写，这个机制将是Hadoop的核心**，使用Java Serialization虽然可以获得一些控制权，但用起来非常纠结。不用RMI(Remote Method Invocation 远程方法调用)也处于类似的考虑。**高效、高性能的进程间通信是Hadoop的关键**。我觉得我们需要精确控制连接、延迟和缓冲的处理方式，RWI对此也无能为力。” - 问题在于Java Serialization不满足Hadoop序列化格式标准：精简、快速、可扩展、支持互操作 > 简而言之，Java自带的序列化太过于笨重，不能实现Hadoop中所要求的高效、高性能的进程间通信和精确控制对象的读和写。 ### HA > High Availablility - JournalNode是共享日志节点： - 公共的数据存储服务 - 两个NameNode刚刚启动，元数据都是一致的 - Active的NameNode的元数据一致在发生变化，将Active的元数据的变化【edits】写入journalnode - StandBy的NameNode 会从Journalnode中读取edits，来更改自己的元数据 - 如何解决本地元数据加载过慢问题？ - SecondaryNameNode的工作交给StandbyNameNode来做，定时从JournalNode中读取edits文件中的内容与fsimage文件合并，实现元数据的更新 - 将新的fsimage文件发送给Active状态的Node一份 ![HA原理](./HA.png) #### 基本使用 - 第一种：单个进程启动：有些特殊场景下会用，一般用的比较少 - HDFS进程 ``` hadoop-deamon.sh start 进程名称 ``` - YARN进程 ``` yarn-deamon.sh start 进程名称 ``` - 第二种：分类启动：工作时主要使用的方式 - 启动和关闭hdfs：只能在NameNode所在的机器运行 ``` start-dfs.sh stop-dfs.sh ``` - 启动和关闭yarn：只能在ResourceManager所在的机器运行 ``` start-yarn.sh stop-yarn.sh ``` - 第三种：启动所有进程：不用 ~~~shell start-all.sh stop-all.sh ~~~ ### MapReduce > 主要用MapReduce2.x版本 #### 功能 - 提供分布式计算服务： - 分布式程序： - 使用MapReduce的API来编程，并不是需要将程序分开，而只要在代码中给定处理的逻辑 - MapReduce底层会自动将业务拆分成多个小的业务逻辑 - 分布式环境 - 多台部署了环境的机器 ### YARN > Yet Another Resource Negotiator > > 定义：分布式资源管理和任务调度框架 #### 介绍 - yarn其实是一个**分布式的资源容器**：将多台机器的硬件资源进行整合，构建一个整体，对外提供统一的资源服务 - 本质：整合多台机器的CPU和内存，搭建一个资源容器，用来盛放（**运行**）分布式程序 - yarn根据程序中指定的逻辑，底层自动将程序拆分成多个小的任务 - 每个小的任务交由不同机器去执行 #### 架构 - 分布式主从架构 - 主：ResourceManager管理节点 - 接收客户端的请求 - 管理 - 管理从节点 - 任务管理分配 - 集群资源管理和任务调度 - 从：NodeManager计算节点 - 专门负责管理自己所在的机器上的CPU和内存资源 - 接收任务，使用CPU和内存来执行任务（**计算**） - ResourceManager和NodeManager互相协调来执行具有用户权限和用户身份的程序。在此期间： - ResourceManager负责： - 寻找空间去部署程序管理者(ApplicationMaster AM)（本身就是一个Container） - 请求该节点上的NameNode分配一个Container并在其中启动AM(这说明**AM本身就是一个Container，通常称为Container 0**) - 与AM通信，因此这个AM可以请求更多的Containers并操作和释放当前的containers，并提供关于分配当前正在运行的containers的信息 > 一个MapReduce作业可以请求一定量的Map Container，当Map任务结束时，可以释放Map Containers，并请求更多的Reduce Containers - 有一个可插拔的调度器组件**Scheduler**，负责为运行中的各种应用分配资源，是纯粹的调度器，不负责应用程序的监控和状态跟踪，也不保证在陈程序失败和硬件失败的情况下对其重启 - NodeManager负责： - 与RM保持通信，管理Container的生命周期，监控每个Container的资源使用情况，跟踪节点健康状况、管理日志和不同应用程序的负数服务 - 资源本地化：从HDFS上或者其他文件系统上下载文件到本地目录 - 以用户身份启动程序，启动应用程序的Container，监控他们的资源使用情况 - 监控这个程序，如果失败了向RM汇报 ![Client发给RM的资源请求](./ClientToRMRequests.png) #### 组件 - ResourceManager - 一个纯粹的调度器，根据应用程序的资源请求严格限制系统的可用资源 - 使用不同的策略，有一个可插拔的调度器来应用不同的调度算法 - ApplicationMaster - ApplicationMaster实际上是特定框架库的一个实例，负责与RM协商资源并与NM协同工作来执行和监控Container以及他们的资源消耗 - 真实环境中，每一个应用都有一个ApplicationMaster实例 - 周期性地向RM发送心跳确认其健康以及更新资源需求 - ResourceRequest和Container - ResourceRequest - <资源名称，优先级，资源需求，Container数> - 一个程序在运行时，需要通过ApplicationMaster请求特定的资源需求来满足资源需要，调度器会为其分配一个Container来响应资源需求，用于满足由AM在ResourceRequest中提出的请求 - 程序需要运行，需要NN需要向AM申请资源，AM向RM申请资源，AM发出的请求就封装在ResourceRequest - Container - 代表了单个节点上的一组资源（内存，CPU），由NodeManager监控，由ResourceManager调度 - 一种资源分配形式，是RM为ResourceRequest成功分配资源的结果 - Container为应用程序授予在特定主机上使用资源（如内存和CPU）的权利 - AM必须取走Container，并且交给NodeManager，NM会利用相应的资源来启动Container的任务进程 #### 运行流程 流程 - 1-客户端请求提交运行一个分布式程序给ResourceManager(下称RM) - 2-RM验证请求是否合法，如果合法运行这个程序 - 3-ResourceManager会随机选择一台NodeManager启动这个程序的管理者：ApplicationMaster - ApplicationMaster：每一个程序都有一个，用于管理这个程序的运行 - 类似于：大领导接了一个活，将这个活交给一个小领导来负责 - 分配任务，监控任务，汇报结果 - 4-ApplicatitionMaster会根据程序需求向ResourceManager申请资源和指令 - 资源：每个Task运行在哪台机器，每个Task能用这台机器的多少CPU和 内存 - 指令：每个Task完成的任务是什么 - 5-ResourceManager会将每个Task运行的任务信息和资源信息封装在Container(Such as memory, cpu, disk, network etc)中返回给ApplicationMaster - 这时候APPMaster就知道这些Task要运行在哪些机器，能使用多少资源 - 6-AppMaster会根据Contianer信息通知对应的NodeManager启动对应Task进程实现处理 - 每个NodeManager都会拿到Container里面的信息 - 自己要运行哪个Task，能用多少资源 - 7-maptask运行结束会通知AppMaster，AppMaster通知ReduceTask - 只要第一个MapTask运行结束，APPMaster就会通知ReduceTask过来拉取(Fetch)数据 - 8-ReduceTask到每个MapTask中拉取(Fetch)数据，进行处理 - 9-ReduceTask将结果返回给APPMaster - 10-APPMaster将结果返回给客户端和RM ![YARN运行流程](./HowYarnRun.png)