网上科普有关“如何稳定地进行TiDB数据的导入导出操作？”话题很是火热，小编也是针对如何稳定地进行TiDB数据的导入导出操作？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

TiDB作为一款开源的分布式关系型数据库管理系统，因其强大的可扩展性、存算分离架构和HTAP能力而备受欢迎。为了稳定且高效地进行TiDB数据的导入导出，推荐使用第三方工具NineData。NineData最新发布的版本支持TiDB的数据导入导出，具有显著优势：

1. 功能全面：

支持SQL、CSV、EXCEL等多种文件格式的数据导入。

导入时支持多种自定义配置，如指定导入目标、重名冲突处理策略等。

导出功能支持通过SQL语句或选择目标库表进行导出，支持数据、结构、结构+数据三种形式，并支持导出到SQL、CSV、EXCEL等文件类型。

2. 操作简便：

NineData提供了全程傻瓜式流程引导，无需复杂的配置和操作，只要没有语言障碍，即可轻松完成数据的导入导出。

3. 安全可控：

非管理员用户执行导入导出时，系统自动生成审批流程，确保操作的安全性和可控性。

具体操作步骤：

数据导出：

登录NineData控制台，选择“数据库DevOps”>“数据导出”。

创建导出任务，根据提示配置导出参数。

任务完成后，在任务详情页面下载导出的文件。

数据导入：

登录NineData控制台，选择“数据库DevOps”>“数据导入”。

创建导入任务，根据提示配置导入参数。

等待任务完成即可。

总结来说，使用NineData可以更方便、更稳定地进行TiDB数据的导入导出操作，无需担心官方工具可能带来的问题。

为什么要升级到Windows Server 2008 R2

作者 | 网络大数据

来源 | 产业智能官

数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。其中主要工作环节包括：

大数据采集 大数据预处理 大数据存储及管理 大数据分析及挖掘 大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为：

大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术：改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习中，可细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

数据挖掘主要过程是：根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。

数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。一是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算，衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂，计算量就很大，特别是大量机器学习算法，都是迭代计算，需要通过多次迭代来求最优解，例如K-means聚类算法、PageRank算法等。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。 数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。 预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。 语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。 数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

预测分析成功的7个秘诀

预测未来一直是一个冒险的命题。幸运的是，预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)预测未来的结果，这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠。

尽管如此，与任何新兴技术一样，想要充分发挥预测分析的潜力也是很难的。而可能使挑战变得更加复杂的是，由不完善的策略或预测分析工具的误用导致的不准确或误导性的结果可能在几周、几个月甚至几年内才会显现出来。

预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务，包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。AI网络技术公司Mist Systems的联合创始人、首席技术官Bob fridy预测:“深度学习和预测性AI分析技术将会改变我们社会的所有部分，就像十年来互联网和蜂窝技术所带来的转变一样。”。

这里有七个建议，旨在帮助您的组织充分利用其预测分析计划。

1.能够访问高质量、易于理解的数据

预测分析应用程序需要大量数据，并依赖于通过反馈循环提供的信息来不断改进。全球IT解决方案和服务提供商Infotech的首席数据和分析官Soumendra Mohanty评论道:“数据和预测分析之间是相互促进的关系。”

了解流入预测分析模型的数据类型非常重要。“一个人身上会有什么样的数据?” Eric Feigl - Ding问道，他是流行病学家、营养学家和健康经济学家，目前是哈佛陈氏公共卫生学院的访问科学家。“是每天都在Facebook和谷歌上收集的实时数据，还是难以访问的医疗记录所需的医疗数据?”为了做出准确的预测，模型需要被设计成能够处理它所吸收的特定类型的数据。

简单地将大量数据扔向计算资源的预测建模工作注定会失败。“由于存在大量数据，而其中大部分数据可能与特定问题无关，只是在给定样本中可能存在相关关系，”FactSet投资组合管理和交易解决方案副总裁兼研究主管Henri Waelbroeck解释道，FactSet是一家金融数据和软件公司。“如果不了解产生数据的过程，一个在有偏见的数据上训练的模型可能是完全错误的。”

2.找到合适的模式

SAP高级分析产品经理Richard Mooney指出，每个人都痴迷于算法，但是算法必须和输入到算法中的数据一样好。“如果找不到适合的模式，那么他们就毫无用处，”他写道。“大多数数据集都有其隐藏的模式。”

模式通常以两种方式隐藏:

模式位于两列之间的关系中。例如，可以通过即将进行的交易的截止日期信息与相关的电子邮件开盘价数据进行比较来发现一种模式。Mooney说:“如果交易即将结束，电子邮件的公开率应该会大幅提高，因为买方会有很多人需要阅读并审查合同。”

模式显示了变量随时间变化的关系。“以上面的例子为例，了解客户打开了200次电子邮件并不像知道他们在上周打开了175次那样有用，”Mooney说。

3 .专注于可管理的任务，这些任务可能会带来积极的投资回报

纽约理工学院的分析和商业智能主任Michael Urmeneta称:“如今，人们很想把机器学习算法应用到海量数据上，以期获得更深刻的见解。”他说，这种方法的问题在于，它就像试图一次治愈所有形式的癌症一样。Urmeneta解释说:“这会导致问题太大，数据太乱——没有足够的资金和足够的支持。这样是不可能获得成功的。”

而当任务相对集中时，成功的可能性就会大得多。Urmeneta指出:“如果有问题的话，我们很可能会接触到那些能够理解复杂关系的专家” 。“这样，我们就很可能会有更清晰或更好理解的数据来进行处理。”

4.使用正确的方法来完成工作

好消息是，几乎有无数的方法可以用来生成精确的预测分析。然而，这也是个坏消息。芝加哥大学NORC (前国家意见研究中心)的行为、经济分析和决策实践主任Angela Fontes说:“每天都有新的、热门的分析方法出现，使用新方法很容易让人兴奋”。“然而，根据我的经验，最成功的项目是那些真正深入思考分析结果并让其指导他们选择方法的项目——即使最合适的方法并不是最性感、最新的方法。”

罗切斯特理工学院计算机工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建议说:“用户必须谨慎选择适合他们需求的方法”。“必须拥有一种高效且可解释的技术，一种可以利用序列数据、时间数据的统计特性，然后将其外推到最有可能的未来，”Yang说。

5.用精确定义的目标构建模型

这似乎是显而易见的，但许多预测分析项目开始时的目标是构建一个宏伟的模型，却没有一个明确的最终使用计划。“有很多很棒的模型从来没有被人使用过，因为没有人知道如何使用这些模型来实现或提供价值，”汽车、保险和碰撞修复行业的SaaS提供商CCC信息服务公司的产品管理高级副总裁Jason Verlen评论道。

对此，Fontes也表示同意。“使用正确的工具肯定会确保我们从分析中得到想要的结果……”因为这迫使我们必须对自己的目标非常清楚，”她解释道。“如果我们不清楚分析的目标，就永远也不可能真正得到我们想要的东西。”

6.在IT和相关业务部门之间建立密切的合作关系

在业务和技术组织之间建立牢固的合作伙伴关系是至关重要的。客户体验技术提供商Genesys的人工智能产品管理副总裁Paul lasserr说:“你应该能够理解新技术如何应对业务挑战或改善现有的业务环境。”然后，一旦设置了目标，就可以在一个限定范围的应用程序中测试模型，以确定解决方案是否真正提供了所需的价值。

7.不要被设计不良的模型误导

模型是由人设计的，所以它们经常包含着潜在的缺陷。错误的模型或使用不正确或不当的数据构建的模型很容易产生误导，在极端情况下，甚至会产生完全错误的预测。

没有实现适当随机化的选择偏差会混淆预测。例如，在一项假设的减肥研究中，可能有50%的参与者选择退出后续的体重测量。然而，那些中途退出的人与留下来的人有着不同的体重轨迹。这使得分析变得复杂，因为在这样的研究中，那些坚持参加这个项目的人通常是那些真正减肥的人。另一方面，戒烟者通常是那些很少或根本没有减肥经历的人。因此，虽然减肥在整个世界都是具有因果性和可预测性的，但在一个有50%退出率的有限数据库中，实际的减肥结果可能会被隐藏起来。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。

在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能 、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

Windows Server 2008 R2是微软最新的Windows服务器操作系统软件。Windows Server 2008 R2的设计思想是增强对企业内资源的管理控制，并帮助组织更有效率以及减少操作的花销。Windows Server 2008 R2更有效的能源利用率和更好的性能表现来源于降低能源的消耗率和较低的计算机总开销率。Windows Server 2008 R2提供了更加的分支机构性能，令人兴奋的远程访问新体验，精简的服务器管理，并扩展了微软为服务器以及客户端计算机的虚拟化策略。

强大的硬件和可扩展性

Windows Server 2008 R2设计为在相同的硬件资源下提供和Windows Server 2008相同或者更加的性能。另外，Windows Server 2008 R2也是第一款仅有64-位架构的Windows服务器操作系统。

Windows Server 2008 R2 对处理器提供了一些改进。首先，Windows Server 2008 R2扩展了对处理器的支持，用户可以只用多达256个逻辑处理器的使用。Windows Server 2008 R2还支持Second Level Translation (SLAT)，以从最新的ADM处理器中的Enhanced Page Tables功能和最新的Intel处理器中的similar Nested Page Tables功能中获得提升。这些方面的联用将使得Windows Server 2008 R2 在运行时获得明显的内存管理提升。

Windows Server 2008 R2的组件也获得了硬件支持方面的改进。现在Windows Server 2008 R2中的Hyper-V可以使用到主计算机上高达32颗处理器，这可是Hyper-V第一版支持处理器数量的2倍！这个方面的改进不但提高了对新的多核系统的利用，而且意味着单物理主机上更多的虚拟机共存比例。

减少的电源消耗

Windows Server 2008引入了一个叫做“平衡”的电源策略，它会监控服务器上的处理器使用率来动态的调整处理器的性能状态，来减少工作负载所需的电源消耗。Windows Server 2008 R2新加入的Core Parking功能和扩展的电源自适应组策略设置增强了节能功能。

Windows Server 2008活动目录域服务组策略已经给了管理员大量针对客户端计算机的的电源管理的控制选项。在更多的部署场景中， Windows Server 2008 R2和Windows? 7中增强的节能设置可以提供比以往更精确的而控制而最大程度的减少能源消耗。

Windows Server 2008 R2的Hyper-V

Windows Server 2008 R2 也包含了对Microsoft的虚拟化技术——Hyper-V 更有远虑的升级。新的Hyper-V针对扩大现有的虚拟机管理以及满足IT部门所遇到的挑战，尤其是服务器迁移这块而设计。

Hyper-V 可以使用一项Windows Server 2008 R2的内置功能——动态迁移。在 Windows Server 2008的Hyper-V V1时代可以支持快速迁移功能，能够将虚拟机在物理主机之间迁移，而仅仅只有几秒钟的当机时间。不过，这几秒钟的时间也足够在特定的情境下引发问题，尤其是那些连接到虚拟主机服务器上的客户端。而到了动态迁移时代，虚拟机能够在几毫秒的时间内完成在物理主机之间迁移任务。也就是说，迁移操作对已连接用户来说是完全透明的了。

用户还可以部署针对Hyper-V开发的System Center Virtual Machine Manager，它可以添加额外的管理选项以及管理方式，包括自行应的虚拟机性能和资源勾优化功能以及针对故障还原群集管理的优化支持。

新的Hyper-V的核心性能增强还包括前文提到的支持最多64颗逻辑处理器，通过主机对SLAT的支持加强处理器方面的性能。最后，虚拟机可以添加和移除VHD磁盘而无需重启，甚至可以直接从VHD进行引导。

VDI减少了桌面花费

在服务器领域，虚拟化无疑是最热门的焦点。但是，同样令人激动的改进被加入到了表现层虚拟化中。表现层虚拟化是服务器端负责进程的处理，而图形界面，键盘，鼠标和其他的用户I/O 操作则由用户的桌面发起。

Windows Server 2008 R2 包含了增强的虚拟化桌面集成（VDI）技术。虚拟化桌面集成（VDI）技术扩展了终端服务的功能，使得企业实现将某个业务软件投递到雇员远程桌面的需求。在虚拟化桌面集成（VDI）技术中，远程桌面服务将程序快捷方式发送到可用计算机的开始菜单中，看起来和本地安装的软件没有区别。这种方式可以提供改进的桌面虚拟化功能以及更好的应用虚拟化。桌面虚拟化在Windows 7中，可以从包括改进的个性化管理，虚拟桌面和应用的无缝集成，更好的音频视频性能，非常酷的web访问改进等等中获得益处。

虚拟化桌面集成（VDI）技术包含了更有效的使用虚拟化资源，更紧密的与本地外接硬件集成以及崭新强大的虚拟管理方面的功能。

更简单更有效的服务器管理能力

有这样一种说法：无论何时增加服务器操作系统的容量都是没错的。这种说法不好的一面是，对服务器管理员来说操作系统的复杂程度越来越高，日常的工作负担也越来越大。Windows Server 2008 R2 特别针对这个问题，实现了自适应管理控制台，让其来接管大量的工作。这些工具中的功能包括：

改进的数据中心能源消耗和管理

改进的远程管理功能，包括了支持远程安装的Server Manager

改进的身份管理功能。升级并简化了活动目录域服务和活动目录联盟服务。

Windows Server 2008 R2针对流行的Powershell功能提供了改进。PowerShell 2.0 相比早期版本拥有明显的增强，包括超过240个新的脚本命令以及一个新的图形界面添加了专业级别的脚本创建功能。新的图形界面包括了语法颜色，新的脚本生成排错功能，以及新的测试工具。

管理数据而不仅仅是管理存储

管理存储已经不再是管理磁盘了。在2008年到2012年间，IDC拥有的存储卷将以每年51%的速率增长。为了保持速度和竞争力，所有的组织都必须开始管理数据，而不仅仅是磁盘。Windows Server 2008 R2为IT管理员提供了精确的管理工具——新的文件分类架构（FCI）。这个新功能在现有的共享文件架构之上，创建了一套扩展的且自动化的分类方法。这个新功能使得IT管理员可以根据整体的自定义的分类方式来实现直接针对某些文件进行某个操作。合作伙伴也可以扩展文件分类架构（FCI），也就是说在不远的将来，Windows Server 2008 R2的用户可以看到来自于独立软件开发上围绕文件分类架构（FCI）开发的新功能。

无所不在的远程访问

今天，要求IT部门为移动员工提供对企业资源远程访问要求的呼声日益高涨。然而，低速的广域网带宽，糟糕的连接效果，重复连接的对冗长的桌面管理任务的干扰，比如组策略的修改，应用最新补丁等等，面对这些问题如何管理远程计算机依然是一个持续的挑战。

Windows Server 2008 R2 引入了一项新的连接方式——DirectAccess。DirectAccess是一种强大的无缝访问企业资源的方式，无需远程用户使用传统的***连接拨号或者客户端软件安装。在Windows Server 2008中自带技术的基础上，微软增加了简单的管理向导，帮助管理员配置连接Windows Server 2008 R2和windows 7客户端的SSTP和IPV6来实现基本的DirectAccess连接。并通过Windows Server 2008 R2上额外的管理和安全工具来扩展这种连接方式，比如管理策略和NAP.

使用DirectAccess,后，在任何时候所有的用户都被认为是远程连接。用户无需区分本地连接和远程连接，所有的相关操作将由DirectAccess在后台来处理。IT管理员则保留了对这种连接双向的精确访问控制以及完全的外围安全，并可减轻桌面的安全和管理的头疼之处。

改进的分支机构性能和管理性

许多分支机构的IT架构都或多或少与低带宽有联系。低速的网域网连接导致分支机构雇员不得不等待程序从主机构获取信息，进而影响了分支机构雇员的生产力。而且所有分支机构的带宽花销差不多占了企业IT部门总开销的三分之一。为了迎接这个挑战，Windows Server 2008 R2推出了新功能BranchCache。BranchCache可以减少广域网的使用并增强网络应用的反应速度。

使用BranchCache后，如果主机构的某个文件之前已经被读取过，那么当下一个客户端对该数据的请求将直接发送到本地（分支机构）的网络中。存储在本地的文件使得用户可以获得高速快捷的访问体验。大型分支机构的本地BranchCache服务器可以存储这些缓存下来的文件，当然也可以直接存放在本地Windows 7 的计算机上。

中小型企业的简化管理性

在 Windows Server 2008 R2上，微软对中小型企业用户也投入了越来越多的重视。这种重视体现在为这些用户提供了丰富的微软产品集，从Small Business Server 到Windows Essential Business Server 以及现在的Windows Server 2008 Standard。所有这些产品都包含了简化中小型企业IT管理员的新管理工具。

所有的图形管理界面都基于Powershell，而且都进驻于一个单独的图形界面中，比如活动目录新的AD管理中心就是一个例子。另外，微软为每个服务器角色都提供了最佳实践分析器，来帮助用户同步服务器配置，并了解发生了什么。最后，就是Windows Server Backup工具。这项内置的备份功能进行了非常大的改进，包括支持更颗粒化的备份工作创建，对系统状态操作的支持，而且还进行了优化实现更快的使用速度以及占用更少的磁盘空间。

当今最强大的Web应用服务器

Windows Server 2008 R2包含了大量的升级，不但使得它成为当今最佳的Windows服务器应用平台，同时更重要的一点就是最新的IIS 7.5。

IIS7.5的升级包括扩展的IIS管理器带来的高效管理性，IIS 的Poweshell生成器的应用以及从server core支持.NET获得的益处。IIS 7.5 还集成了新的支持和排错功能，包括了配置日志记录和专门的最佳实践分析器。最后，IIS7.5还集成了一些在Windows Server 2008上的最佳可选扩展，比如URLScan 3.0 (或者称之请求筛选器模块).

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