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Spark 2.0大型项目实战:移动电商App交互式数据分析平台

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  • TA的每日心情
    慵懒
    前天 09:48
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2017-10-1 19:29:28 | 显示全部楼层 |阅读模式
    ! K2 E8 O' o' p  U

    1 ^6 Y/ Z/ C/ l0 d
    开发工具: Eclipse
    5 n' x9 A$ @7 q. H& ~; \2 x/ VLinux:CentOS 6.4' @1 [  }2 l0 E( K! m3 w6 f+ d
    Spark: 1.5.1
    & a6 q  b. |0 e) L+ }( |Hadoop: hadoop-2.5.0-cdh5.3.64 H4 K0 }( s' s  j( w; x. H, C
    Hive: hive-0.13.1-cdh5.3.6; C+ y8 u+ s5 g: p
    ZooKeeper: zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6
    7 t: D4 ^7 J" v. E1 e. IKafka: 2.9.2-0.8.1     ) o& A! q5 y; S( f" n, x
    其他工具:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6、SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等
    ! K  y2 F4 A" l: d" G5 @: x: x3 E" a7 [1 l) z
    ; y- \9 s9 B* T' C( }% a4 ]
    2.内容简介
      J6 m/ C- `+ T) P. X( i项目主要采用目前大数据领域流行、热门的技术——Spark,具有普通项目无法比拟的技术前瞻性与尖端性。本项目使用了Spark技术生态栈中常用的三个技术框架,Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming,进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括用户访问session分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告点击流量实时统计4个业务模块。; k4 k1 D2 |" W. m3 T! N6 b0 `! |
    项目中所有的业务功能模块都是直接从实际企业项目中抽取出来的,业务复杂度绝对没有任何缩水,只是为了更好的贴近大数据实战课程的需要,进行了一定程度上的技术整合和业务整合。该项目的真实性、业务复杂性以及实战型,绝对不是市面上现有的仅几个课时的Demo级的大数据项目可以比拟的。
    . P3 O* Y) U" b
    # I2 H' `) x/ @( h" s9 p通过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造,该项目完全涵盖了Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming这三个技术框架中几乎所有的功能点、知识点以及性能优化点。仅一个项目,即可全面掌握Spark技术在实际项目中如何实现各种类型的业务需求!在项目中,重点讲解了实际企业项目中积累下来的宝贵的性能调优、troubleshooting以及数据倾斜解决方案等知识和技术,是任何其他视频课程以及书本中都没有包含的珍贵经验积累!同时以企业级大数据项目开发流程贯穿每个业务模块的讲解,涵盖了项目开发全流程,包括需求分析、方案设计、数据设计、编码实现、测试以及性能调优等环节,全面还原真实大数据项目的开发流程。该项目的整体商业价值绝对在百万元以上!
    0 Z8 k% ?' i  `) q5 a# Z0 C
    5 z8 x& v5 ~3 Y9 `* \1 ]7 a
    + v/ O$ u6 z. }  o8 ~+ Y+ [$ @! H% Z; p3 {
    本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java、Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为、页面跳转行为、购物行为、广告点击行为等)进行复杂的分析。用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理)、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。
    , P# Z" @4 }  V; ~+ s! g5 F5 E

    0 C7 ?- z4 U& B1 R/ B: D4 `% g3.目录
    4 F; _  l3 X% O. D. E3 ]; o( C$ z一、大数据集群搭建
    # y! p+ H% E: j+ A+ `# [& U第1讲-课程介绍
    ) p9 R3 B1 e; ~3 o1 ~( n第2讲-课程环境搭建:CentOS 6.4集群搭建 , {, e( Z* d) {6 u" J
    第3讲-课程环境搭建:hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建 ) y2 R2 `2 Q( L* v0 e; j
    第4讲-课程环境搭建:hive-0.13.1-cdh5.3.6安装 2 f# w' T3 ^9 O$ k6 n
    第5讲-课程环境搭建:zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建
    . W3 ]) R' G9 X2 T) }  C" P& Y第6讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建 1 b/ e  O& J+ o' \
    第7讲-课程环境搭建:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装
    : n) j  j; ~9 H( c  h+ W" i第8讲-课程环境搭建:离线日志采集流程介绍 . t# U6 ]7 w0 B' P3 C+ R0 {
    第9讲-课程环境搭建:实时数据采集流程介绍
    : U, H5 ]1 Y1 z  N. E& z第10讲-课程环境搭建:Spark 1.5.1客户端安装以及基于YARN的提交模式 % f6 Q7 e8 \$ Z/ p$ H
    二、用户访问session分析:
    $ o3 f! w+ ^0 O3 s2 d- w第11讲-用户访问session分析:模块介绍   ?8 m( M% [! I6 K0 D  Q: B
    第12讲-用户访问session分析:基础数据结构以及大数据平台架构介绍
      K* h/ {9 V! n" H第13讲-用户访问session分析:需求分析
    0 J5 r2 z6 [: N* r第14讲-用户访问session分析:技术方案设计
    2 u! a. t, O0 V, [* G第15讲-用户访问session分析:数据表设计
    7 W5 ]6 U. B. Q# o% U+ g; [第16讲-用户访问session分析:Eclipse工程搭建以及工具类说明
    5 L% b2 ?4 f: s6 X* Q+ [. P第17讲-用户访问session分析:开发配置管理组件 / B  E: a. s# @0 u/ G  B" v' ?
    第18讲-用户访问session分析:JDBC原理介绍以及增删改查示范
    8 G8 @8 w8 u1 m( ~3 p4 z第19讲-用户访问session分析:数据库连接池原理 1 `+ Z* w; T2 `3 }( v
    第20讲-用户访问session分析:单例设计模式
    / X" b9 t$ N. Y( R第21讲-用户访问session分析:内部类以及匿名内部类 2 s0 G4 t. o* b5 J- A$ z/ i- {
    第22讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(上)
    9 c' g( m& @* ~3 g6 D第23讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(下)
    ! j1 b/ \; G+ S+ o第24讲-用户访问session分析:JavaBean概念讲解 ( I% _4 f4 ^1 d5 c% N7 p/ q5 X; F
    第25讲-用户访问session分析:DAO模式讲解以及TaskDAO开发
    9 S6 E2 R& a1 }& Y第26讲-用户访问session分析:工厂模式讲解以及DAOFactory开发
    $ s, p' A% o. V, K2 l$ s0 T2 c第27讲-用户访问session分析:JSON数据格式讲解以及fastjson介绍
    $ A% c; `( n* |2 }3 m第28讲-用户访问session分析:Spark上下文构建以及模拟数据生成
    ) y. z* b0 Y, y1 q& i+ C1 K) W第29讲-用户访问session分析:按session粒度进行数据聚合
    7 ]" h4 j4 ^. q" i5 M' Z第30讲-用户访问session分析:按筛选参数对session粒度聚合数据进行过滤
    8 ~5 \, `) `( u1 }! j/ _第31讲-用户访问session分析:session聚合统计之自定义Accumulator
    0 ~( }4 H4 e$ E0 l; y第32讲-用户访问session分析:session聚合统计之重构实现思路与重构session聚合
    * V7 F; I9 _" d- c, ]1 K第33讲-用户访问session分析:session聚合统计之重构过滤进行统计
    " e! i' G8 U- D' [! u  w- i8 x第34讲-用户访问session分析:session聚合统计之计算统计结果并写入MySQL 4 _1 o" L+ }+ Y, y: l! P0 m
    第35讲-用户访问session分析:session聚合统计之本地测试
    - t3 b! V& k. b7 [( e& }& Q8 M( Y第36讲-用户访问session分析:session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator
    6 K* X' ?' E! U+ ~第37讲-用户访问session分析:session随机抽取之实现思路分析
    6 w4 {6 u; N9 d& v3 S第38讲-用户访问session分析:session随机抽取之计算每天每小时session数量 3 X! t1 N0 K* e" W2 x
    第39讲-用户访问session分析:session随机抽取之按时间比例随机抽取算法实现 5 N- V$ E, I: R; }* z: t) i
    第40讲-用户访问session分析:session随机抽取之根据随机索引进行抽取
    + S  x( d$ o8 S! T" P5 f- Y第41讲-用户访问session分析:session随机抽取之获取抽取session的明细数据 - s4 l+ @/ k1 ~* j% C, L
    第42讲-用户访问session分析:session随机抽取之本地测试
    ! T: w0 v; f1 }8 z& W# C第43讲-用户访问session分析:top10热门品类之需求回顾以及实现思路分析
    & z7 Z. }! f  u第44讲-用户访问session分析:top10热门品类之获取session访问过的所有品类 4 N; @4 i2 Z& Q
    第45讲-用户访问session分析:top10热门品类之计算各品类点击、下单和支付的次数 6 Y# _* [, ~* v: G0 |0 T6 E8 @
    第46讲-用户访问session分析:top10热门品类之join品类与点击下单支付次数
    7 G3 c  N2 o5 @! K+ r- i$ n; c- R第47讲-用户访问session分析:top10热门品类之自定义二次排序key 2 I5 a9 ?# F, f! m6 ?9 \
    第48讲-用户访问session分析:top10热门品类之进行二次排序 8 I1 g8 I& v0 O( T+ R0 m, {
    第49讲-用户访问session分析:top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL 6 a% \( t) c1 n# ^5 X
    第50讲-用户访问session分析:top10热门品类之本地测试 ) K7 ?6 z1 D9 i: ~5 O; l
    第51讲-用户访问session分析:top10热门品类之使用Scala实现二次排序
    3 y9 L% }2 e9 y第52讲-用户访问session分析:top10活跃session之开发准备以及top10品类RDD生成 4 U9 O- @. O4 G) h& V, f1 {
    第53讲-用户访问session分析:top10活跃session之计算top10品类被各sessoin点击的次数
    : e- i' s& n9 V$ j第54讲-用户访问session分析:top10活跃session之分组取TopN算法获取top10活跃session + [+ f% L+ \, u& ~
    第55讲-用户访问session分析:top10活跃session之本地测试以及阶段总结
    5 i! B# c% [& s1 n三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案: 5 q. k7 I- l0 a, J* u* P# Y
    第56讲-用户访问session分析:性能调优之在实际项目中分配更多资源 % M0 J0 j$ b3 U1 D! K
    第57讲-用户访问session分析:性能调优之在实际项目中调节并行度
    & T% E$ V' e  l+ A0 F第58讲-用户访问session分析:性能调优之在实际项目中重构RDD架构以及RDD持久化 , f! w3 O' T0 p1 j
    第59讲-用户访问session分析:性能调优之在实际项目中广播大变量 % W5 \( |2 c3 M  {
    第60讲-用户访问session分析:性能调优之在实际项目中使用Kryo序列化
    , }9 n9 ]1 w% @* S6 n% H' T) _第61讲-用户访问session分析:性能调优之在实际项目中使用fastutil优化数据格式 ! {/ [0 A  I; E
    第62讲-用户访问session分析:性能调优之在实际项目中调节数据本地化等待时长
    ' o: k/ ^1 S) b4 W第63讲-用户访问session分析:JVM调优之原理概述以及降低cache操作的内存占比
    ' Y/ a& i) b, b第64讲-用户访问session分析:JVM调优之调节executor堆外内存与连接等待时长
    8 {! v+ l! X" [) q: R; T7 ~( T' l第65讲-用户访问session分析:Shuffle调优之原理概述
    ' E' e4 k( I; O4 z, n第66讲-用户访问session分析:Shuffle调优之合并map端输出文件
    6 H, O2 R3 S+ |. G第67讲-用户访问session分析:Shuffle调优之调节map端内存缓冲与reduce端内存占比
    ; c6 ?, W/ j5 ^3 g0 C0 b) Q  d第68讲-用户访问session分析:Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager 2 s$ C1 Q: ^8 T$ x
    第69讲-用户访问session分析:算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 9 L( S4 j8 x9 {  s6 B
    第70讲-用户访问session分析:算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量
    . B; e' |, r/ u2 e' E第71讲-用户访问session分析:算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能 : T- d0 e) S0 ~1 ]* }- m2 s. ~6 r8 J
    第72讲-用户访问session分析:算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题 ! ^$ P7 J. }# V9 h/ f6 v4 x
    第73讲-用户访问session分析:算子调优之reduceByKey本地聚合介绍 ; H! G8 B* v0 _. K
    第74讲-用户访问session分析:troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM
    ! o1 X( @5 X1 D+ ]( X; P1 w第75讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败
    2 E* y9 t/ W! [9 J: f5 H( T+ @2 E第76讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决YARN队列资源不足导致的application直接失败
    " c" A1 E0 d/ Z. _第77讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决各种序列化导致的报错   t" u6 J% B' e) j
    第78讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题
    ( F6 G# c& c2 W9 f第79讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决yarn-client模式导致的网卡流量激增问题   j* e& ]. e; I1 Z* k  C
    第80讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决yarn-cluster模式的JVM栈内存溢出问题
    2 H- e6 O/ W! u2 B# k' B& S. S第81讲-用户访问session分析:troubleshooting之错误的持久化方式以及checkpoint的使用 $ E: e4 e1 G4 {4 ]
    第82讲-用户访问session分析:数据倾斜解决方案之原理以及现象分析 % H, W2 L) h9 w$ g5 x6 I: P$ @
    第83讲-用户访问session分析:数据倾斜解决方案之聚合源数据以及过滤导致倾斜的key ) o* `. Y( \) L: j! d1 p/ N
    第84讲-用户访问session分析:数据倾斜解决方案之提高shuffle操作reduce并行度 % [- o" z7 ~2 h- \* ^) g
    第85讲-用户访问session分析:数据倾斜解决方案之使用随机key实现双重聚合
      k6 T# y+ E% O' I+ W- z第86讲-用户访问session分析:数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join
    7 D. F& B7 ]& b; N第87讲-用户访问session分析:数据倾斜解决方案之sample采样倾斜key单独进行join 5 ?7 f$ Z) w" H+ a9 _% K. v% p
    第88讲-用户访问session分析:数据倾斜解决方案之使用随机数以及扩容表进行join 0 c) m) e1 N; e1 H: _
    四、页面单跳转化率统计: , o5 B4 k, W! E# z, c, n
    第89讲-页面单跳转化率:模块介绍 ) \* q3 _" E. y) c
    第90讲-页面单跳转化率:需求分析、技术方案设计、数据表设计
    0 F0 l! m+ X1 g6 c0 c! H5 D2 y第91讲-页面单跳转化率:编写基础代码 3 f  j  f6 u1 V! k: A, Z
    第92讲-页面单跳转化率:页面切片生成以及页面流匹配算法实现 2 g6 Y7 a7 J8 H& m0 z6 y
    第93讲-页面单跳转化率:计算页面流起始页面的pv ; W. K! P  N  l0 c. S
    第94讲-页面单跳转化率:计算页面切片的转化率 7 ^0 ~9 g* `% s  x3 X
    第95讲-页面单跳转化率:将页面切片转化率写入MySQL
    . j' D8 b% `0 X0 H7 ?第96讲-页面单跳转化率:本地测试 " b4 R* [7 ~! F3 l7 g
    第97讲-页面单跳转化率:生产环境测试 - M% u- Z7 ]! k( P/ w1 q, v
    第98讲-用户访问session分析:生产环境测试 3 R, O' X3 v* j+ d7 x% t7 y
    五、各区域热门商品统计:
    ' Z2 a+ @% D( z& t' V$ S. T第99讲-各区域热门商品统计:模块介绍 4 Y/ g0 _2 z9 N9 P* ?% I+ P
    第100讲-各区域热门商品统计:需求分析、技术方案设计以及数据设计 & U8 o& ^; q; d& b" z( A4 I
    第101讲-各区域热门商品统计:查询用户指定日期范围内的点击行为数据 - ?; u# J3 ?2 m9 I. M5 ?) G
    第102讲-各区域热门商品统计:异构数据源之从MySQL中查询城市数据
    - W9 P, B( m& y$ v第103讲-各区域热门商品统计:关联城市信息以及RDD转换为DataFrame后注册临时表
    % c! E4 t& T4 M) i3 x第104讲-各区域热门商品统计:开发自定义UDAF聚合函数之group_concat_distinct()
    + N  u3 Z) |" g5 Y0 V& w- M8 e第105讲-各区域热门商品统计:查询各区域各商品的点击次数并拼接城市列表
      h% E* \  e( _3 ^, |第106讲-各区域热门商品统计:关联商品信息并使用自定义get_json_object函数和内置if函数标记经营类型
    / D; Z2 M! M4 P2 ?0 z第106讲-各区域热门商品统计:使用开窗函数统计各区域的top3热门商品 : w8 h1 t, w7 T% {! Z+ P
    第107讲-各区域热门商品统计:使用内置case when函数给各个区域打上级别标记 . q& u9 Z% ^8 S3 p! U
    第108讲-各区域热门商品统计:将结果数据写入MySQL中 7 d- W0 h5 V& E
    第109讲-各区域热门商品统计:Spark SQL数据倾斜解决方案 ' r! P5 O6 q) @4 `
    第110讲-各区域热门商品统计:生产环境测试 & ?- Y7 D: G$ k! a/ L* N8 W
    六、广告点击流量实时统计: ; t( Z$ h/ p7 _- J; v
    第111讲-广告点击流量实时统计:需求分析、技术方案设计以及数据设计 4 g* U* s7 ]/ _& T8 I$ ~/ _+ L
    第112讲-广告点击流量实时统计:为动态黑名单实时计算每天各用户对各广告的点击次数 / M1 }* j) M4 i: K- `; P4 K
    第113讲-广告点击流量实时统计:使用高性能方式将实时计算结果写入MySQL中
    - t/ V$ p+ I6 d& m4 W第114讲-广告点击流量实时统计:过滤出每个batch中的黑名单用户以生成动态黑名单 , t! t. V& a6 \: p& m* w
    第115讲-广告点击流量实时统计:基于动态黑名单进行点击行为过滤
    - f8 D% g2 z5 V第116讲-广告点击流量实时统计:计算每天各省各城市各广告的点击量
    " q* }9 M' l6 b1 ^! V5 n" |& I7 [# L0 ~4 E第117讲-广告点击流量实时统计:计算每天各省的top3热门广告 % T- b' B/ O0 t( {
    第118讲-广告点击流量实时统计:计算每天各广告最近1小时滑动窗口内的点击趋势 4 v' f: G) D. J. ^
    第119讲-广告点击流量实时统计:实现实时计算程序的HA高可用性 2 h( Z8 ?. [# ?6 A9 e9 Z! q
    第120讲-广告点击流量实时统计:对实时计算程序进行性能调优
    ; U3 W) f* \4 L5 o第121讲-广告点击流量实时统计:生产环境测试 3 ]9 f; s# q# N8 o; I( U9 y
    第122讲-课程总结:都学到了什么?
      K8 D9 p' y5 o8 u8 K- z; C0 v新升级增加课程大纲: # B/ U( I% T/ k; a# i/ b# g; B
    第123讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍 * n0 Z& y$ g- f
    第124讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-易用性:标准化SQL支持以及更合理的API
    5 y0 W+ w9 K* s第125讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-高性能:让Spark作为编译器来运行 % B9 R* P6 h" S7 P$ K& a6 E
    第126讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍 3 c8 }9 D7 i- D: N
    第127讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析 . Q1 @) ~3 o8 S4 Y% F, }: I, g( e
    第128讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术 * g9 a2 c1 n7 z- L& Y
    第129讲-(赠送)Spark 2.0-Spark 2.x与1.x对比以及分析、学习建议以及使用建议
    ! s& X6 F4 w- d& A0 E5 q- s第130讲-(赠送)Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等 5 J4 p3 r% `! N) k9 f
    第131讲-(赠送)Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark % ~# h( J, r% K! J* L& G+ w
    第132讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析:模块介绍以及交互式用户行为分析系统的解释
    ( ^6 J+ D. N3 F* k& \2 n第133讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析:统计指定时间内访问次数最多的10个用户
    0 C7 @5 i. j0 r/ p第134讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析:统计指定时间内购买金额最多的10个用户 # u+ }9 a7 z4 C* z
    第135讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析:统计最近一个周期相比上一个周期访问次数增长最多的10个用户
    ( F& o6 E/ \! b) Q第136讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析:统计最近一个周期相比上一个周期购买金额增长最多的10个用户 " r2 W1 `: ?7 p9 A5 Y
    第137讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析:统计指定注册时间范围内头7天访问次数最高的10个用户
    * P( k6 t% t1 E- I第138讲-基于Spark 2.0的用户活跃度分析:统计指定注册时间范围内头7天购买金额最高的10个用户
    . |' x. S3 U5 g- y8 f7 Z2 B8 p6 D$ d' l( ?  ]# z

    . R8 S# ]+ u6 X, y- b7 Q; N

    ; R: A* I) O2 u" x! l9 e链接:& U$ d; V+ x& o$ `/ M: V3 y
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    发表于 2017-10-1 20:51:31 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    发表于 2017-10-1 20:54:09 | 显示全部楼层
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    发表于 2017-10-2 10:40:02 | 显示全部楼层
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