掌握大数据领域的数据压缩技巧
掌握大数据领域的数据压缩技巧
关键词：大数据、数据压缩技巧、压缩算法、数据存储、数据传输
摘要：随着大数据时代的到来，数据量呈现爆炸式增长，数据的存储和传输面临着巨大的挑战。数据压缩作为解决这些问题的重要手段，在大数据领域发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨大数据领域的数据压缩技巧，详细介绍常见的压缩算法原理、操作步骤，结合数学模型进行分析，并通过项目实战案例展示如何在实际中应用这些技巧。同时，还会介绍数据压缩在不同场景下的应用，推荐相关的工具和资源，最后对未来数据压缩技术的发展趋势与挑战进行总结。
1. 背景介绍
1.1 目的和范围
在大数据环境中，海量的数据需要存储和传输。数据压缩的目的在于减少数据的存储空间，提高数据传输效率，降低成本。本文的范围涵盖了常见的数据压缩算法，如无损压缩和有损压缩算法，以及它们在大数据处理框架中的应用。我们将探讨如何根据不同的数据类型和应用场景选择合适的压缩技巧。
1.2 预期读者
本文预期读者包括大数据开发者、数据分析师、数据工程师以及对大数据领域数据压缩感兴趣的技术人员。无论你是初学者还是有一定经验的专业人士，都能从本文中获得有价值的信息。
1.3 文档结构概述
本文将首先介绍数据压缩的核心概念和相关联系，包括不同类型的压缩算法和它们的特点。接着详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，并通过Python代码进行示例。然后介绍数据压缩的数学模型和公式，通过实际例子加深理解。之后通过项目实战展示如何在实际开发中应用数据压缩技巧。再探讨数据压缩在不同场景下的实际应用。最后推荐相关的工具和资源，总结未来发展趋势与挑战，并提供常见问题解答和参考资料。
1.4 术语表
1.4.1 核心术语定义
- 数据压缩 ：将原始数据通过特定的算法进行转换，以减少数据占用的存储空间或传输带宽的过程。
- 无损压缩 ：压缩后的数据可以完全还原为原始数据，不会丢失任何信息。
- 有损压缩 ：压缩过程中会丢失一些数据信息，但可以获得更高的压缩比，适用于对数据精度要求不高的场景。
- 压缩比 ：原始数据大小与压缩后数据大小的比值，反映了压缩的效果。
1.4.2 相关概念解释
- 熵编码 ：一种基于数据统计特性的无损编码方法，如哈夫曼编码和算术编码，通过为出现频率高的符号分配较短的编码，为出现频率低的符号分配较长的编码，从而实现数据压缩。
- 字典编码 ：利用字典来存储已经出现过的字符串，当再次出现相同的字符串时，只需记录其在字典中的索引，从而减少数据的存储量，如Lempel - Ziv编码。
1.4.3 缩略词列表
- HDFS ：Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统。
- MapReduce ：一种分布式计算模型，用于大规模数据集的并行运算。
- ZFS ：Zettabyte File System，一种先进的文件系统，支持数据压缩等功能。
2. 核心概念与联系
2.1 无损压缩与有损压缩
无损压缩和有损压缩是数据压缩的两种主要类型，它们的区别在于是否能够完全还原原始数据。
2.1.1 无损压缩
无损压缩的目标是在压缩数据的同时不丢失任何信息，保证压缩后的数据可以精确地还原为原始数据。常见的无损压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel - Ziv编码（如LZ77、LZ78）和算术编码等。
哈夫曼编码是一种基于字符频率的编码方法，它通过构建哈夫曼树来为每个字符分配唯一的编码。出现频率高的字符使用较短的编码，出现频率低的字符使用较长的编码，从而实现数据的压缩。
Lempel - Ziv编码是一种基于字典的编码方法，它通过查找输入数据中的重复字符串，并使用字典中的索引来代替这些字符串，从而减少数据的存储量。
算术编码是一种更加高效的熵编码方法，它将整个输入数据序列看作一个概率区间，通过不断缩小这个区间来表示数据，从而实现更高的压缩比。
2.1.2 有损压缩
有损压缩在压缩过程中会丢失一些数据信息，因此无法完全还原原始数据。但它可以获得比无损压缩更高的压缩比，适用于对数据精度要求不高的场景，如音频、视频和图像压缩。
常见的有损压缩算法包括JPEG（用于图像压缩）、MP3（用于音频压缩）和MPEG（用于视频压缩）等。这些算法通过去除数据中的冗余信息和人类感官不敏感的信息来实现压缩。
2.2 压缩算法与数据类型的关系
不同的数据类型适合使用不同的压缩算法。例如，文本数据通常适合使用无损压缩算法，因为文本数据中的每个字符都具有重要的意义，丢失任何信息都可能导致数据的错误。而图像、音频和视频数据则可以使用有损压缩算法，因为人类感官对这些数据的一些细节并不敏感，适当的信息丢失不会对感知造成太大影响。
2.3 数据压缩与数据存储和传输的关系
数据压缩在数据存储和传输中起着重要的作用。在数据存储方面，压缩后的数据可以占用更少的存储空间，降低存储成本。例如，在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，使用压缩算法可以减少数据在磁盘上的存储量，提高存储效率。
在数据传输方面，压缩后的数据可以减少传输带宽的需求，提高传输速度。例如，在网络传输大数据时，先对数据进行压缩可以减少传输时间和网络流量。
2.4 核心概念的文本示意图
数据压缩
|-- 无损压缩
| |-- 哈夫曼编码
| |-- Lempel - Ziv编码
| |-- 算术编码
|-- 有损压缩
| |-- JPEG
| |-- MP3
| |-- MPEG
|-- 与数据类型关系
| |-- 文本数据 - 无损压缩
| |-- 图像、音频、视频 - 有损压缩
|-- 与数据存储和传输关系
| |-- 减少存储成本
| |-- 提高传输效率
plaintext
2.5 Mermaid流程图
graph LR
classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px
classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
A([数据压缩]):::startend --> B(无损压缩):::process
A --> C(有损压缩):::process
B --> B1(哈夫曼编码):::process
B --> B2(Lempel - Ziv编码):::process
B --> B3(算术编码):::process
C --> C1(JPEG):::process
C --> C2(MP3):::process
C --> C3(MPEG):::process
A --> D(与数据类型关系):::process
D --> D1(文本数据 - 无损压缩):::process
D --> D2(图像、音频、视频 - 有损压缩):::process
A --> E(与数据存储和传输关系):::process
E --> E1(减少存储成本):::process
E --> E2(提高传输效率):::process
mermaid
3. 核心算法原理 & 具体操作步骤
3.1 哈夫曼编码
3.1.1 算法原理
哈夫曼编码是一种基于字符频率的无损编码方法。其基本思想是根据字符在数据中出现的频率构建哈夫曼树，频率高的字符离根节点近，频率低的字符离根节点远。然后为每个字符分配一个唯一的编码，从根节点到该字符节点的路径即为该字符的编码。
3.1.2 具体操作步骤
-
统计字符频率 ：遍历输入数据，统计每个字符出现的频率。
-
构建哈夫曼树 ：
- 将每个字符及其频率作为一个节点，构建一个森林。
- 重复以下步骤，直到森林中只剩下一棵树：
- 从森林中选择两个频率最小的节点。
- 创建一个新节点，其频率为这两个节点的频率之和，将这两个节点作为新节点的左右子节点。
- 将新节点加入森林中，并移除原来的两个节点。
-
生成哈夫曼编码 ：从根节点开始，向左走标记为0，向右走标记为1，直到到达叶子节点，记录路径上的编码即为该字符的哈夫曼编码。
-
编码数据 ：将输入数据中的每个字符替换为其对应的哈夫曼编码。
-
解码数据 ：根据哈夫曼树，将编码后的数据解码为原始数据。
3.1.3 Python代码实现
import heapq
from collections import defaultdict
class HuffmanNode:
def __init__(self, char, freq):
self.char = char
self.freq = freq
self.left = None
self.right = None
def __lt__(self, other):
return self.freq < other.freq
def build_frequency_dict(data):
frequency_dict = defaultdict(int)
for char in data:
frequency_dict[char] += 1
return frequency_dict
def build_huffman_tree(frequency_dict):
heap = []
for char, freq in frequency_dict.items():
node = HuffmanNode(char, freq)
heapq.heappush(heap, node)
while len(heap) > 1:
left = heapq.heappop(heap)
right = heapq.heappop(heap)
merged = HuffmanNode(None, left.freq + right.freq)
merged.left = left
merged.right = right
heapq.heappush(heap, merged)
return heap[0]
def build_code_table(root):
code_table = {}
def traverse(node, code):
if node.char:
code_table[node.char] = code
return
traverse(node.left, code + '0')
traverse(node.right, code + '1')
traverse(root, '')
return code_table
def encode_data(data, code_table):
encoded_data = ''
for char in data:
encoded_data += code_table[char]
return encoded_data
def decode_data(encoded_data, root):
decoded_data = ''
current = root
for bit in encoded_data:
if bit == '0':
current = current.left
else:
current = current.right
if current.char:
decoded_data += current.char
current = root
return decoded_data
# 示例使用
data = "hello world"
frequency_dict = build_frequency_dict(data)
huffman_tree = build_huffman_tree(frequency_dict)
code_table = build_code_table(huffman_tree)
encoded_data = encode_data(data, code_table)
decoded_data = decode_data(encoded_data, huffman_tree)
print(f"原始数据: {data}")
print(f"编码后数据: {encoded_data}")
print(f"解码后数据: {decoded_data}")
python
3.2 Lempel - Ziv编码（LZ77）
3.2.1 算法原理
LZ77编码是一种基于字典的无损压缩算法。它通过查找输入数据中的重复字符串，并使用三元组（offset, length, next character）来表示这些重复字符串。其中，offset表示重复字符串在之前数据中的位置，length表示重复字符串的长度，next character表示重复字符串之后的下一个字符。
3.2.2 具体操作步骤
- 初始化窗口 ：设置一个滑动窗口，用于存储之前处理过的数据。
- 查找最长匹配 ：在滑动窗口中查找与当前输入数据最长的匹配字符串。
- 生成三元组 ：记录匹配字符串的偏移量、长度和下一个字符。
- 更新窗口 ：将匹配字符串和下一个字符加入窗口中，并移动窗口。
- 重复步骤2 - 4 ：直到处理完所有输入数据。
3.2.3 Python代码实现
def lz77_encode(data, window_size=1024, lookahead_buffer_size=128):
encoded = []
i = 0
while i < len(data):
best_match = (0, 0)
for j in range(max(0, i - window_size), i):
k = 0
while (i + k < len(data) and k < lookahead_buffer_size and
data[j + k % (i - j)] == data[i + k]):
k += 1
if k > best_match[1]:
best_match = (i - j, k)
if best_match[1] > 0:
next_char = data[i + best_match[1]] if i + best_match[1] < len(data) else ''
encoded.append((best_match[0], best_match[1], next_char))
i += best_match[1] + 1
else:
next_char = data[i]
encoded.append((0, 0, next_char))
i += 1
return encoded
def lz77_decode(encoded):
decoded = []
for offset, length, next_char in encoded:
if length > 0:
start_index = len(decoded) - offset
for i in range(length):
decoded.append(decoded[start_index + i])
if next_char:
decoded.append(next_char)
return ''.join(decoded)
# 示例使用
data = "hello world"
encoded = lz77_encode(data)
decoded = lz77_decode(encoded)
print(f"原始数据: {data}")
print(f"编码后数据: {encoded}")
print(f"解码后数据: {decoded}")
python
4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明
4.1 熵与信息论基础
在信息论中，熵是衡量数据不确定性的一个重要指标。对于一个离散随机变量 XX，其取值为 x1,x2,⋯ ,xnx_1, x_2, \cdots, x_n，对应的概率为 p(x1),p(x2),⋯ ,p(xn)p(x_1), p(x_2), \cdots, p(x_n)，则 XX 的熵 H(X)H(X) 定义为：
H(X)=−∑i=1np(xi)log2p(xi)H(X) = -\sum_{i=1}^{n} p(x_i) \log_2 p(x_i)
熵表示了随机变量 XX 的平均信息量，单位是比特（bit）。熵越大，说明数据的不确定性越大，可压缩的空间也就越大。
例如，对于一个公平的硬币，正面朝上和反面朝上的概率都是 0.50.5，则其熵为：
H(X)=−(0.5log20.5+0.5log20.5)=1 bitH(X) = - (0.5 \log_2 0.5 + 0.5 \log_2 0.5) = 1 \text{ bit}
这意味着每次抛硬币的结果需要用1比特的信息来表示。
4.2 哈夫曼编码的平均编码长度
哈夫曼编码的平均编码长度 LL 可以通过以下公式计算：
L=∑i=1np(xi)liL = \sum_{i=1}^{n} p(x_i) l_i
其中，p(xi)p(x_i) 是字符 xix_i 出现的概率，lil_i 是字符 xix_i 的哈夫曼编码长度。
哈夫曼编码的平均编码长度接近数据的熵，即 L≈H(X)L \approx H(X)。这说明哈夫曼编码是一种接近最优的无损编码方法。
例如，假设有一个字符集 {A,B,C,D}{A, B, C, D}，其出现的概率分别为 p(A)=0.5,p(B)=0.25,p(C)=0.125,p(D)=0.125p(A) = 0.5, p(B) = 0.25, p(C) = 0.125, p(D) = 0.125。构建哈夫曼树后，得到的编码分别为 A:0,B:10,C:110,D:111A: 0, B: 10, C: 110, D: 111。则平均编码长度为：
L=0.5×1+0.25×2+0.125×3+0.125×3=1.75 bitsL = 0.5 \times 1 + 0.25 \times 2 + 0.125 \times 3 + 0.125 \times 3 = 1.75 \text{ bits}
而该字符集的熵为：
H(X)=−(0.5log20.5+0.25log20.25+0.125log20.125+0.125log20.125)=1.75 bitsH(X) = - (0.5 \log_2 0.5 + 0.25 \log_2 0.25 + 0.125 \log_2 0.125 + 0.125 \log_2 0.125) = 1.75 \text{ bits}
可以看到，哈夫曼编码的平均编码长度等于数据的熵，达到了最优编码效果。
4.3 压缩比的计算
压缩比 RR 是衡量压缩效果的一个重要指标，定义为原始数据大小 SoriginalS_{original} 与压缩后数据大小 ScompressedS_{compressed} 的比值：
R=SoriginalScompressedR = \frac{S_{original}}{S_{compressed}}
压缩比越大，说明压缩效果越好。
例如，原始数据大小为 100100 字节，压缩后数据大小为 2020 字节，则压缩比为：
R=10020=5R = \frac{100}{20} = 5
这意味着压缩后的数据大小是原始数据大小的 15\frac{1}{5}。
5. 项目实战：代码实际案例和详细解释说明
5.1 开发环境搭建
在本项目实战中，我们将使用Python进行开发。需要安装以下必要的库：
- Python 3.x ：可以从Python官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载并安装。
- NumPy ：用于处理数值计算，可以使用以下命令安装：
pip install numpy
sh- Pandas ：用于数据处理和分析，可以使用以下命令安装：
pip install pandas
sh5.2 源代码详细实现和代码解读
我们将实现一个简单的大数据文件压缩和解压缩程序，使用哈夫曼编码对文本文件进行压缩。
import heapq
from collections import defaultdict
class HuffmanNode:
def __init__(self, char, freq):
self.char = char
self.freq = freq
self.left = None
self.right = None
def __lt__(self, other):
return self.freq < other.freq
def build_frequency_dict(data):
frequency_dict = defaultdict(int)
for char in data:
frequency_dict[char] += 1
return frequency_dict
def build_huffman_tree(frequency_dict):
heap = []
for char, freq in frequency_dict.items():
node = HuffmanNode(char, freq)
heapq.heappush(heap, node)
while len(heap) > 1:
left = heapq.heappop(heap)
right = heapq.heappop(heap)
merged = HuffmanNode(None, left.freq + right.freq)
merged.left = left
merged.right = right
heapq.heappush(heap, merged)
return heap[0]
def build_code_table(root):
code_table = {}
def traverse(node, code):
if node.char:
code_table[node.char] = code
return
traverse(node.left, code + '0')
traverse(node.right, code + '1')
traverse(root, '')
return code_table
def encode_data(data, code_table):
encoded_data = ''
for char in data:
encoded_data += code_table[char]
return encoded_data
def decode_data(encoded_data, root):
decoded_data = ''
current = root
for bit in encoded_data:
if bit == '0':
current = current.left
else:
current = current.right
if current.char:
decoded_data += current.char
current = root
return decoded_data
def compress_file(input_file_path, output_file_path):
with open(input_file_path, 'r') as file:
data = file.read()
frequency_dict = build_frequency_dict(data)
huffman_tree = build_huffman_tree(frequency_dict)
code_table = build_code_table(huffman_tree)
encoded_data = encode_data(data, code_table)
with open(output_file_path, 'w') as file:
file.write(str(frequency_dict) + '\n')
file.write(encoded_data)
def decompress_file(input_file_path, output_file_path):
with open(input_file_path, 'r') as file:
frequency_dict_str = file.readline().strip()
encoded_data = file.read()
frequency_dict = eval(frequency_dict_str)
huffman_tree = build_huffman_tree(frequency_dict)
decoded_data = decode_data(encoded_data, huffman_tree)
with open(output_file_path, 'w') as file:
file.write(decoded_data)
# 示例使用
input_file = 'input.txt'
compressed_file = 'compressed.txt'
decompressed_file = 'decompressed.txt'
compress_file(input_file, compressed_file)
decompress_file(compressed_file, decompressed_file)
python
5.3 代码解读与分析
- HuffmanNode类 ：定义了哈夫曼树的节点结构，包含字符、频率以及左右子节点。
- build_frequency_dict函数 ：用于统计输入数据中每个字符的出现频率。
- build_huffman_tree函数 ：根据字符频率构建哈夫曼树，使用优先队列（堆）来实现。
- build_code_table函数 ：遍历哈夫曼树，生成每个字符的哈夫曼编码。
- encode_data函数 ：将输入数据中的每个字符替换为其对应的哈夫曼编码。
- decode_data函数 ：根据哈夫曼树，将编码后的数据解码为原始数据。
- compress_file函数 ：读取输入文件，进行哈夫曼编码，并将频率字典和编码后的数据写入输出文件。
- decompress_file函数 ：读取压缩文件，重建哈夫曼树，将编码后的数据解码为原始数据，并写入输出文件。
通过这个项目实战，我们可以看到如何使用哈夫曼编码对大数据文件进行压缩和解压缩，并且可以计算压缩比来评估压缩效果。
6. 实际应用场景
6.1 数据存储
在大数据存储系统中，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），数据压缩可以显著减少数据的存储空间。例如，在处理大规模日志数据时，使用压缩算法可以将日志文件的大小缩小到原来的几分之一甚至更小，从而降低存储成本。
6.2 数据传输
在数据传输过程中，压缩后的数据可以减少传输带宽的需求，提高传输效率。例如，在云计算环境中，数据中心之间的数据传输量非常大，使用数据压缩可以减少传输时间和网络流量。
6.3 数据库管理
在数据库管理中，数据压缩可以减少数据库的存储空间，提高数据库的性能。例如，在关系型数据库中，对表中的数据进行压缩可以减少磁盘I/O操作，提高查询速度。
6.4 多媒体处理
在多媒体处理领域，如音频、视频和图像压缩，有损压缩算法可以在保证一定质量的前提下，大幅减少数据的存储空间。例如，MP3音频格式和JPEG图像格式就是常见的有损压缩格式。
7. 工具和资源推荐
7.1 学习资源推荐
7.1.1 书籍推荐
- 《数据压缩导论》：全面介绍了数据压缩的基本原理和常见算法，适合初学者入门。
- 《信息论、编码与密码学》：深入讲解了信息论的基础知识和编码理论，对于理解数据压缩的数学原理有很大帮助。
7.1.2 在线课程
- Coursera上的“Data Compression”课程：由知名教授授课，系统地介绍了数据压缩的理论和实践。
- edX上的“Information Theory and Coding”课程：涵盖了信息论和编码的核心内容，包括数据压缩算法。
7.1.3 技术博客和网站
- Hacker News：关注计算机科学和技术领域的最新动态，有很多关于数据压缩的讨论和文章。
- Medium上的“Data Compression”专题：汇集了各种数据压缩的技术文章和案例分享。
7.2 开发工具框架推荐
7.2.1 IDE和编辑器
- PyCharm：一款专业的Python集成开发环境，提供了丰富的代码编辑、调试和测试功能。
- Visual Studio Code：一款轻量级的代码编辑器，支持多种编程语言，有丰富的插件可以扩展功能。
7.2.2 调试和性能分析工具
- PDB：Python自带的调试器，可以帮助开发者调试代码，查找问题。
- cProfile：Python的性能分析工具，可以分析代码的时间和函数调用情况。
7.2.3 相关框架和库
- Zlib：Python标准库中的压缩库，提供了常见的压缩算法，如DEFLATE。
- Snappy：Google开发的快速压缩库，适用于对压缩速度要求较高的场景。
7.3 相关论文著作推荐
7.3.1 经典论文
- “A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes”（哈夫曼编码的原始论文）：由David A. Huffman发表，介绍了哈夫曼编码的基本原理和构建方法。
- “A Universal Algorithm for Sequential Data Compression”（LZ77算法的原始论文）：由Abraham Lempel和Jacob Ziv发表，提出了LZ77编码算法。
7.3.2 最新研究成果
- 关注ACM SIGKDD、IEEE ICDE等顶级学术会议的论文，了解数据压缩领域的最新研究动态。
7.3.3 应用案例分析
- 一些大型互联网公司的技术博客，如Google、Facebook等，会分享他们在数据压缩方面的应用案例和实践经验。
8. 总结：未来发展趋势与挑战
8.1 未来发展趋势
- 自适应压缩算法 ：随着数据类型和数据特征的不断变化，自适应压缩算法将成为未来的发展方向。这些算法可以根据数据的实时特征自动选择最合适的压缩方法，提高压缩效率。
- 分布式压缩 ：在大数据环境中，分布式压缩将变得越来越重要。通过在分布式系统中并行执行压缩任务，可以提高压缩速度和处理能力。
- 与人工智能的结合 ：将人工智能技术应用于数据压缩领域，如使用机器学习算法预测数据的压缩潜力，优化压缩参数等。
8.2 挑战
- 压缩速度与压缩比的平衡 ：在实际应用中，需要在压缩速度和压缩比之间找到一个平衡点。提高压缩比往往会降低压缩速度，而提高压缩速度则可能会牺牲压缩比。
- 数据安全性 ：在数据压缩过程中，需要保证数据的安全性。一些压缩算法可能会对数据的隐私性和完整性造成影响，需要采取相应的安全措施。
- 兼容性问题 ：不同的压缩算法和压缩格式之间可能存在兼容性问题，需要解决这些问题以确保数据在不同系统和平台之间的顺利传输和处理。
9. 附录：常见问题与解答
9.1 如何选择合适的压缩算法？
选择合适的压缩算法需要考虑以下因素：
- 数据类型 ：文本数据通常适合使用无损压缩算法，而图像、音频和视频数据可以使用有损压缩算法。
- 压缩比要求 ：如果对压缩比要求较高，可以选择一些高效的压缩算法，如算术编码。
- 压缩速度要求 ：如果对压缩速度要求较高，可以选择一些快速的压缩算法，如Snappy。
9.2 压缩后的数据是否可以直接使用？
对于无损压缩后的数据，可以直接解压缩并使用。而对于有损压缩后的数据，由于丢失了一些信息，可能需要根据具体应用场景进行评估和处理。
9.3 数据压缩会影响数据的分析和处理吗？
对于无损压缩，解压缩后的数据与原始数据完全相同，不会影响数据的分析和处理。对于有损压缩，需要根据具体的分析和处理任务来评估数据丢失对结果的影响。
10. 扩展阅读 & 参考资料
- 《Python数据分析实战》
- 《大数据技术原理与应用》
- 维基百科上关于数据压缩的相关词条
- 各大数据压缩算法的官方文档和实现代码
通过以上内容，我们对大数据领域的数据压缩技巧进行了全面的介绍，包括核心概念、算法原理、数学模型、项目实战、应用场景、工具资源以及未来发展趋势等方面。希望读者能够通过本文掌握数据压缩的基本原理和方法，并在实际应用中灵活运用。