★ FEATURED ARTICLE 1. 一句 ALTER 之后的静默错位问题到底出在哪Hive 里改列顺序这件事最麻烦的地方在于它通常不会报错。你敲完ALTER TABLE ... REPLACE COLUMNS (...)控制台回一句OKDESCRIBE出来的列顺序也确实变成了你想要的顺序一切看起来都很完美。等第二天业务方跑过来问“为什么订单金额这一列里装的是用户 ID”你才会意识到元数据已经被改了但磁盘上的文件一个字节都没动。我遇到过类似的问题。当时是为了对齐上游一份宽表的字段口径把三张表的列顺序统一了一下改完之后查询不报错抽样看前几行也“看着像那么回事”直到跑全量对账才发现几个数值列整体挪了位。这类问题的隐蔽性在于列类型恰好相近的时候错位不会触发任何类型转换异常。两个都是string错位了照样能读出来只是内容不是你以为的那个。要把这个坑说清楚得先接受一个事实Hive 里说的“列顺序”其实同时存在于两个完全独立的地方而且大部分时候它们靠“约定”保持一致没有任何机制强制校验。1.1 元数据里的顺序与文件里的顺序是两笔独立的记录一边是 metastore 里的列描述符。非分区表的列信息挂在COLUMNS_V2表里通过CD_ID关联到SDS存储描述符每个列一行记录INTEGER_IDX字段就是它的位置序号。你执行DESCRIBE、SELECT *展开出来的顺序全部来自这里。这部分是“名义顺序”改起来非常容易一条 SQL 甚至一条 UPDATE 就能动。另一边是数据文件里真实的字节排布。TextFile 就是一行文本按分隔符切开的一个个字段第几个字段纯粹由切分位置决定Parquet 和 ORC 稍微好一点文件 footer 里存了自己的 schema理论上带列名但读取端到底认不认这个列名取决于 SerDe 和一堆配置项。关键在于Hive 读数据时绝大多数情况下是拿着 metastore 里的名义顺序去对应文件里的物理位置。两者一旦错开读出来的就是错位数据而且不会有任何告警。这就好比你手里有一份名单顺序去点名一队已经排好队的人名单换了顺序但队伍没换你喊到“张三”的时候站起来的其实是李四。所以“修改列顺序”这个动作本质上不是一次元数据编辑而是一次数据重排。任何只改元数据、不动文件的方案都是在制造错位。1.2 CHANGE COLUMN 能做三件事唯独做不到移动位置很多人第一次尝试是这么写的ALTER TABLE dwd_order_detail CHANGE COLUMN user_id user_id STRING AFTER order_id;想着AFTER关键字总该能把它挪过去了吧。结果要么直接语法报错要么被解析器当成别的东西。Hive 的CHANGE COLUMN语法从一开始就没打算支持位置调整它能做的是三件事改名、改类型、改注释。-- 这三件事是合法的 ALTER TABLE dwd_order_detail CHANGE COLUMN user_id uid STRING COMMENT 用户标识;这里还有个小坑老版本里类型是必填的你只想改个注释也得把完整类型抄一遍抄错了就顺手把类型改了。STRING写成INTHive 不会拦你只会在下次读数据的时候给你一堆NULL或者转换失败。我现在的习惯是改列之前先把DESCRIBE结果导出来复制粘贴不做手打。至于位置Hive 的官方语义里就没有“移动某一列到第 N 位”这个操作。想把user_id放到order_id后面只有两条路重建表或者在表前面套一层视图。后面第 5 节会详细讲这两条路的做法和取舍。顺带说一个容易混淆的点ADD COLUMNS永远加在末尾即使你写了一个看起来很靠前的位置REPLACE COLUMNS则是把整个列列表替换掉顺序按你写的来 —— 但它改的同样只是名义顺序。这两条命令组合起来用是很多人踩坑的起点。2. REPLACE COLUMNS 和手改 INTEGER_IDX两种歪招的实际代价既然CHANGE COLUMN不管位置大家自然就去搜别的办法了。搜出来最常见的有两个一个是REPLACE COLUMNS另一个是直接连上 metastore 的库UPDATE COLUMNS_V2 SET INTEGER_IDX ...。这两个办法都能让DESCRIBE立刻变样但它们的风险等级完全不同需要拆开说。2.1 REPLACE COLUMNS 换的是描述符数据行原样不动REPLACE COLUMNS的语义是“用我给的这个列表整体替换掉表当前的列定义”。它有一个明确的使用限制只对使用原生 SerDe 的表生效也就是DynamicSerDe、LazySimpleSerDe、ColumnarSerDe这一系列自定义 SerDe 的表用了会报错或者行为不可预期。ALTER TABLE dwd_order_detail REPLACE COLUMNS ( order_id STRING COMMENT 订单号, user_id STRING COMMENT 用户标识, pay_amount DECIMAL(18,2) COMMENT 支付金额 );执行完DESCRIBE一看顺序对了。但是如果你这张表底下是 TextFile文件里第一列还是原来的第一列。你把user_id写到order_id前面Hive 就会拿文件的第 1 个字段去填user_id于是整张表的每一行都错位了。这个操作还有一个更阴险的用法用它来“删列”。因为REPLACE COLUMNS只要不写某一列那列就从元数据里消失了看起来像删掉了。对 TextFile 来说这确实能用 —— 只要删的是末尾的列前面的位置没变读出来还是对的。但只要删的是中间的列后面的所有列集体前移一位照样错位。我见过有人用这招删中间列删完查询不报错直到一个月后做报表才发现某两列一直在互换。所以对REPLACE COLUMNS我的判断很直接它适合改注释、改类型、在末尾删列唯独不适合调顺序。用它调顺序等于给自己埋一颗不知道什么时候引爆的雷。2.2 直接 UPDATE INTEGER_IDX 会撞上的五道坎比REPLACE COLUMNS更激进的做法是绕过 Hive 直接动 metastore 的元数据库。思路很简单COLUMNS_V2里每列的INTEGER_IDX就是顺序那我把它按新顺序重新编号不就行了SQL 就长这样-- 危险操作仅用于说明原理不要在生产直接执行 UPDATE COLUMNS_V2 SET INTEGER_IDX 0 WHERE CD_ID 1234 AND COLUMN_NAME order_id; UPDATE COLUMNS_V2 SET INTEGER_IDX 1 WHERE CD_ID 1234 AND COLUMN_NAME user_id;看起来干净利落实际上你要面对至少五个问题。第一个是缓存。metastore 服务不是每次都回库查的尤其是开了CachedStore的版本元数据在内存里有一份。你改完库通过 HiveServer2 查出来的还是老顺序于是你以为没生效又改了一遍结果两次改动叠加彻底乱套。要么改完重启 metastore 服务要么走它提供的刷新机制绝不能改完就看查询结果。第二个是分区表的 CD_ID 是分散的。这一点最容易被忽略。非分区表只有一份列描述符改了就全改了但分区表在PARTITIONS表里每个分区都挂着自己的CD_ID。正常的ALTER TABLE ADD COLUMNS会级联更新所有分区的列描述符而你手写 UPDATE 的时候如果只改了表那一份就会出现“查基表看着对、查分区数据还是错”的诡异现象或者反过来。排查的时候如果只盯着表级别的元数据看会完全找不到方向。第三个是**SERDE_PARAMS里可能另存了一份列信息**。有些表在SERDE_PARAMS里带着columns和columns.types这两个参数早期建表方式留下的SerDe 初始化时会优先用它们。你只改COLUMNS_V2不改这里两套定义打架读出来的结果完全看哪一边先被加载。DESCRIBE FORMATTED的Storage Desc Params一节能看到这些参数改之前必须先确认有没有。第四个是外部系统的写入仍然按位置。你把 Hive 端的顺序改了可上游还在往这个目录里灌文件灌的时候是按它自己的列顺序写的。Hive 端名义顺序一变新老文件解释方式不一致同一张表里会出现“老分区是对的、新分区是错的”这种半身不遂的状态。第五个是没有任何回滚记录。手改元数据库不走 Hive 的 DDL 日志出事了没有审计可查你只能靠记忆回想自己改过哪几行。真出问题的时候这几乎是灾难性的。提示任何直接对 metastore 元数据库执行 UPDATE 的动作都应该先在测试环境完整演练一遍包括重启服务、验证分区、验证下游读取再考虑上生产。这类操作没有“小范围试一下”的空间。3. TextFile、Parquet、ORC 在列顺序这件事上的分歧同样是改列顺序局面会因为你表的存储格式不同而完全不同。这一点在排查时特别关键同样是“改完顺序数据错了”TextFile 表基本没救Parquet 表可能换个开关就正常ORC 表又是另一套逻辑。搞清楚这三种格式各自怎么想能省掉大量试错。3.1 TextFile 与 LazySimpleSerDe位置就是一切TextFile 是最纯粹的按位置读取。文件里就是一坨文本LazySimpleSerDe按行分隔符切开再按字段分隔符切分切出来的第 N 段就对应元数据里INTEGER_IDX N-1的那个列。整个过程中没有任何地方用到列名。这意味着什么意味着对 TextFile 表来说列名纯粹是给人看的标签改列名完全无风险不影响读取改列顺序则百分之百导致错位。而且这种错位在数据量大的时候几乎不可能靠肉眼发现因为每一行都“有值”只是值不属于这一列。唯一能救的办法是重写数据。没有捷径因为文件里压根不存在能用来对齐的信息。我一般的判断是TextFile 表不要碰列顺序。如果业务方非要这个顺序就在上面建视图或者直接重建表把数据重写一遍顺手还能把格式换成列式存储。3.2 Parquet 的一个开关决定按名还是按位Parquet 文件自带 schemafooter 里存了每一列的列名和类型理论上完全支持按名对齐。但 Hive 读取时到底按不按名取决于一个配置-- 关键开关默认 false即按列的下标位置读取 SET hive.parquet.use-column-names true;默认值是false。也就是说即使你的 Parquet 文件里明明白白写了列名Hive 默认还是按位置去取。这就解释了为什么很多人“以为 Parquet 有列名所以改顺序没事”结果照样错位。把这个开关打开之后Hive 会用元数据里的列名去文件 footer 里找同名列找到就取找不到就给NULL。这时候你调整元数据的列顺序读出来的数据反而是对的 —— 但这里有两个坑。第一个坑是这个配置的作用域。它是会话级的你在自己的会话里SET了别人的会话没设同一个表两个人查出两种结果。要做成全局得改hive-site.xml并重启服务这个动作的影响面比改一张表大得多。第二个坑是改名之后的行为你把user_id改名成uid文件 footer 里还叫user_id开了按名读之后这一列直接变成全NULL比错位还难发现。所以在 Parquet 表上做列顺序调整我的建议是先确认这个开关的全局取值别只看自己会话。很多“我这边测着没问题”的事故根源就在这里。3.3 ORC 与事务表的额外约束ORC 的情况介于两者之间。它的文件里也有自己的 schema新版读取器默认会尝试按字段名做 schema evolution也就是说改列顺序后可能读出来是对的。但这里有个明确的逃生开关-- 强制按位置做 schema 匹配默认 false SET orc.force.positional.evolution true;这个开关一旦被谁打开过有些环境为了兼容老数据会全局打开ORC 表的列顺序调整就会退化成 TextFile 的行为直接错位。更麻烦的是不同版本对这个参数的支持程度和默认行为存在差异所以我在 ORC 表上从不假设“应该没事”一律实测改之前先建个副本改完立刻抽样比对。至于事务表ACID 表限制更多。这类表对列变更的支持本来就有限某些版本上REPLACE COLUMNS会直接报错某些版本上能执行但读出来的结果和预期不一致。如果你面对的是事务表我的建议是彻底放弃元数据层面的调整直接走重建表的路子。3.4 三种格式的行为对照维度TextFileParquetORC文件内是否存列名否是是默认读取方式按位置按位置多为按名随版本变化相关开关无hive.parquet.use-column-namesorc.force.positional.evolution改元数据顺序后必然错位开关为 false 时错位需实测受开关影响改列名后的影响无按名读取时该列变 NULL按名读取时该列变 NULL是否支持重排而不重写数据不支持有条件支持有条件支持这张表我建议存下来下次遇到同类问题先看一眼格式能省掉一轮试错。但即使是“有条件支持”的两种格式我也不建议真的这么干 —— 因为你的表往往不止一个读取方Hive 这边对了别的引擎不一定对这一点第 6 节会展开。4. 一次列错位的完整排查链路光讲原理容易飘我把一次实际排查的过程完整还原一下。那次的问题表现是一张宽表里有三列数据整体串位但查询不报错抽样前十行因为大部分是NULL看起来完全正常。整个过程分了三轮前两轮都走错了方向第三轮才锁定。4.1 症状与第一轮误判怀疑上游写错最初的信号来自下游对账支付金额这一列里出现了明显的用户 ID 格式的字符串长度对不上而且全部是数字。第一反应是上游 ETL 写错了于是去找写入那边的代码。看完代码发现没问题字段映射是对的。于是开始怀疑数据本身有脏数据写了个查询统计每列的格式分布SELECT count(*) AS total, sum(CASE WHEN pay_amount RLIKE ^[0-9]{10,}$ THEN 1 ELSE 0 END) AS looks_like_id, sum(CASE WHEN user_id IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS uid_null_cnt FROM dwd_order_detail WHERE dt 2024-05-20;结果显示pay_amount里几乎全部是 10 位以上的纯数字user_id里则大量为NULL。这个特征非常典型不是脏数据是整列平移。因为如果是脏数据分布应该是杂乱的长尾而不是整列特征漂移。到这一步我才把方向从“数据质量问题”转到“元数据问题”。经验判断是脏数据还是错位有个很快的办法 —— 看两列的“取值域”是不是整体互换了。整列平移的特征是分布形状不变、位置变了脏数据的特征是分布形状本身畸形。4.2 第二轮绕开 Hive直接看底层文件确认是结构性问题之后下一步必须绕开 Hive 这一层去看文件本身长什么样。因为 Hive 给你的一切都是基于元数据解释出来的继续用它排查等于让嫌疑人自己作证。先看表的基本信息重点不是列顺序而是 SerDe 和存储参数DESCRIBE FORMATTED dwd_order_detail;输出里几个地方要重点看SerDe Library是什么确认是LazySimpleSerDe还是 Parquet 的 SerDeInputFormat是什么以及Storage Desc Params里有没有columns、columns.types这类残留参数。那次这张表是 ParquetStorage Desc Params里干干净净没有多余参数排除了一种可能。然后直接去文件系统上看 Parquet 的 footer# 查看文件里真实存在的列名和顺序 parquet-tools schema hdfs:///warehouse/dwd.db/dwd_order_detail/dt2024-05-20/part-00000.snappy.parquet # 直接读几行原始内容 parquet-tools cat --limit 3 hdfs:///warehouse/dwd.db/dwd_order_detail/dt2024-05-20/part-00000.snappy.parquetparquet-tools schema的输出是决定性的文件里的列顺序是order_id, user_id, pay_amount而 Hive 里DESCRIBE出来的顺序是order_id, pay_amount, user_id。两者一对比问题彻底清楚了 —— 有人调整过元数据的列顺序但文件没重写。再用parquet-tools cat读几行能看到具体某一行的值和 Hive 里SELECT *出来的结果逐一对照错位的位置完全吻合。到这一步问题定性完成。4.3 第三轮回到 metastore 核对改动痕迹定性之后再回元数据确认改动来源主要是为了判断影响范围 —— 是只有这一张表还是同一批改了好几张。查COLUMNS_V2-- 在 metastore 元数据库里执行只读不改 SELECT c.COLUMN_NAME, c.TYPE_NAME, c.INTEGER_IDX FROM COLUMNS_V2 c JOIN SDS s ON s.CD_ID c.CD_ID JOIN TBLS t ON t.SD_ID s.SD_ID WHERE t.TBL_NAME dwd_order_detail ORDER BY c.INTEGER_IDX;查出来的INTEGER_IDX顺序和DESCRIBE一致都是被改过的那个顺序进一步确认。顺带查一下分区的情况这一步很重要SELECT p.PART_NAME, p.CD_ID FROM PARTITIONS p JOIN TBLS t ON t.TBL_ID p.TBL_ID WHERE t.TBL_NAME dwd_order_detail LIMIT 5;如果发现分区的CD_ID和表的CD_ID不是同一个值那说明列描述符是分开存的改的时候可能只改了一部分。那次查下来这张表的分区CD_ID全部指向同一份新描述符说明是用REPLACE COLUMNS这类正规 DDL 改的不是手改库影响范围可控。4.4 结论与回滚把元数据改回去最快定性清楚之后修复反而是最简单的一步。那张表当时是刚改完、还没有新数据写入最快的办法就是把列定义按文件里的真实顺序REPLACE COLUMNS改回去ALTER TABLE dwd_order_detail REPLACE COLUMNS ( order_id STRING, user_id STRING, pay_amount DECIMAL(18,2) );改完之后必须验证不能只看DESCRIBE。验证方法是拿同一行数据用 Hive 查一遍、用parquet-tools cat查一遍逐字段比对SELECT order_id, user_id, pay_amount FROM dwd_order_detail WHERE dt 2024-05-20 LIMIT 3;如果pay_amount里出现的不再是纯数字 IDuser_id里也不再是NULL说明对齐了。但回滚只是止血。真正的教训是这次之所以能快速回滚是因为还没写入新数据、而且改动范围只有一张表。如果这批改动已经跑了几天期间又有新分区写入那回滚就没这么轻松了 —— 新老分区的文件结构可能不一致你得按分区分别判断。这种情况下的正确做法不是回滚而是重建表、显式映射列、重写数据。5. 真要调整列顺序我会选的三条路把坑讲完该讲怎么做了。我的原则很简单列顺序这件事能让读端解决就不动写端能动表结构就不动元数据。按这个原则排下来有三条路径适用场景不同。5.1 路径一影子表加重写数据最稳但成本最高这是唯一能真正改变物理顺序的方案。思路是建一张列顺序正确的新表把数据按显式列映射写进去写完再换名字。-- 1. 建影子表列顺序就是目标顺序 CREATE TABLE dwd_order_detail_new ( order_id STRING COMMENT 订单号, user_id STRING COMMENT 用户标识, pay_amount DECIMAL(18,2) COMMENT 支付金额 ) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS PARQUET; -- 2. 显式列映射写入绝不能写 SELECT * INSERT OVERWRITE TABLE dwd_order_detail_new PARTITION (dt) SELECT order_id, user_id, pay_amount, dt FROM dwd_order_detail WHERE dt BETWEEN 2024-01-01 AND 2024-05-20; -- 3. 验证行数与关键指标 SELECT count(*) FROM dwd_order_detail WHERE dt 2024-05-20; SELECT count(*) FROM dwd_order_detail_new WHERE dt 2024-05-20;写完数据之后不要急着删老表先改名做一次灰度切换ALTER TABLE dwd_order_detail RENAME TO dwd_order_detail_bak; ALTER TABLE dwd_order_detail_new RENAME TO dwd_order_detail;过一两周确认没有下游反馈问题再删备份表。这个流程看起来很笨但它有一个别的方案没有的好处数据是真的重写了一遍物理顺序和名义顺序彻底对齐后续无论用 Hive、还是别的引擎读结果都一致。要注意两个细节。一是重写会改变文件组织如果原表有大量小文件重写时顺手合并一下别把问题带过去。二是统计信息会丢重写之后记得重新ANALYZE TABLE ... COMPUTE STATISTICS不然优化器的执行计划会退化。5.2 路径二视图层兜底成本最低且零风险很多时候业务方要的其实不是物理顺序而是“我SELECT *的时候顺序符合文档”。这种需求根本不需要动表建个视图就行。CREATE VIEW v_dwd_order_detail AS SELECT order_id, user_id, pay_amount, dt FROM dwd_order_detail;视图的列顺序完全由你控制底下的物理表一动不用动零数据风险。缺点也很明显视图不能替代所有场景 —— 写入方还得用原表INSERT INTO 视图在很多版本上行为不明确而且视图会让一些优化比如分区裁剪的推断变得绕。如果数据量不大、下游只是偶尔查一查视图是最优解。如果是核心链路我还是倾向路径一。5.3 路径三必须动元数据时的最小安全动作清单有时候确实没法重写 —— 表太大重写要几十个小时或者根本没有停写窗口。这种情况下只能动元数据但必须按清单来一步都不能省。第一步先确认格式和读取方式。TextFile 直接放弃这条路只考虑 Parquet 和 ORC。Parquet 要确认hive.parquet.use-column-names的全局取值ORC 要确认orc.force.positional.evolution。第二步在测试环境完整复制一份。不是建个空表试试语法是把真实的一个分区数据拷过去改完顺序之后逐列比对。这一步能提前暴露九成的坑。第三步记录改前状态。把DESCRIBE FORMATTED的完整输出、COLUMNS_V2的查询结果、SERDE_PARAMS的内容全部存一份出问题时这就是回滚依据。第四步用 DDL 而不是 UPDATE。优先REPLACE COLUMNS因为它是 Hive 自己维护的路径会同步处理元数据之间的关联关系。实在不行才考虑直连库而且改完必须重启 metastore 服务让缓存失效。第五步改完立刻验证三件事抽样数据逐字段比对、分区数据单独验证一遍、换一个引擎如果有读同一张表看结果是否一致。注意这五步里第二步最容易被省略。大家都觉得“就改个顺序能有啥问题”但恰恰是这一步能救你。我在测试环境跑过的每一次元数据改动都至少暴露过一次意外。6. 那些藏在角落里的连带风险前面讲的都是“表本身”的问题。但真实环境里一张表的列顺序往往被好几个系统同时依赖动一处会牵出一串。这一节列的几条都是我自己或者同行踩过的属于常规文档里基本不会提的那类。6.1 多引擎共享同一个 metastore 时的结果分裂现在很多环境里同一个元数据服务下面挂着好几套查询引擎。Hive 这边按位置读另一个引擎可能按列名读于是同一张表、同一份数据两边查出来的结果不一样。这个现象最坑的地方在于排查的时候很容易被“另一边是对的”带偏。你在 A 引擎上验证通过就以为改好了结果 B 引擎上全是错位或者反过来。而且这种分裂往往不是全表性的是“某些分区对、某些分区错”取决于那批文件是谁写的、用的什么版本。我的应对办法是改列顺序这件事改之前先列一遍这张表的所有消费方包括调度任务、BI 报表、数据同步链路。列不全就不要动。如果真的列不全那就退回路径一重写数据这样至少所有引擎的解读是一致的。6.2 下游的 SELECT * 会把错误复制一遍这是错位问题扩散的主要途径。一旦某张表出现错位而它下游有一堆INSERT INTO ... SELECT * FROM的任务那么下一次调度跑完错位就被复制到了下游表而且下游表是新写的数据物理顺序和名义顺序一致 —— 看起来“很正常”但实际上内容已经是错的。这种二次污染特别难查因为你在下游表上做任何元数据层面的检查都是干净的必须回溯到源头才能发现问题。所以我在团队里推的规矩只有一条跨表的数据流转一律写显式列名。SELECT *只允许在临时探索时用。这条规矩看起来啰嗦但它把“列顺序变更”这件事的影响半径限制在了单个表内不会外溢。-- 不要这样写 INSERT OVERWRITE TABLE dws_order_summary SELECT * FROM dwd_order_detail; -- 要这样写 INSERT OVERWRITE TABLE dws_order_summary SELECT order_id, user_id, pay_amount, dt FROM dwd_order_detail;6.3 分区表与统计信息的连带影响分区表在列顺序这件事上有个额外的复杂度不同分区的文件可能是不同时期写入的而列顺序在历史上可能被改过不止一次。于是你面对的是一张“分区之间结构不一致”的表任何统一处理都会出错。处理这种表的唯一可靠办法是逐分区验证。写个循环对每个分区抽一行和原始文件比对for dt in $(hdfs dfs -ls /warehouse/dwd.db/dwd_order_detail | awk {print $8} | grep dt); do echo checking $dt parquet-tools schema $dt/part-00000.* 2/dev/null | head -20 done输出里如果不同分区的 schema 不一样那就别想统一改了只能重建。统计信息这块的影响更隐蔽。ANALYZE TABLE采出来的统计是挂在列上的你调整了列顺序统计信息和列名的对应关系可能错位。后果是优化器基于错误的统计做决策执行计划变差表现为“改完之后查询突然变慢了”。这个问题不会报错只会体现在耗时上非常难联想。所以改完列顺序统计信息一定要重新采。最后分享一个我自己一直在用的小习惯任何涉及列结构的变更我都会在变更单里附一份“变更前DESCRIBE输出 变更后DESCRIBE输出 一行抽样数据的前后对比”。三样东西凑齐出问题时不用回忆直接对着看就知道哪里错了。这个习惯帮我省下的时间比任何工具都多。
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