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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

    昨天 14:51
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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
    9 k4 X4 L1 i' R8 _: X7 |

    , ]# h+ P, M6 o: G% A3 O
    开发工具: Eclipse3 O4 J/ N2 n  ^
    Linux:CentOS 6.4
    6 \1 x. D, @+ k( i- Q9 GSpark: 1.5.1
    . Y5 q/ h6 f1 h7 B) b2 BHadoop: hadoop-2.5.0-cdh5.3.63 o& P& M$ U6 p9 y/ p
    Hive: hive-0.13.1-cdh5.3.61 `$ s% _0 p, g% p$ n
    ZooKeeper: zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6! i9 T5 b6 R: r. R" w7 T
    Kafka: 2.9.2-0.8.1     
    " \4 }. E% j: D! o- z其他工具:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6、SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等
    : P7 j! B2 k! d* B5 D- w4 v  g0 Z9 l, ^' Q: D# y
    3 X! _  Y! ~. N& a4 w0 Z
    2.内容简介
    , W/ g2 Z; s9 L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。
    8 n5 X  I2 k$ M* u5 H  s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。- K* H4 u, O% l! N  S/ o, f

    7 A+ E+ ^9 H' u; B$ B$ N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!8 E: p) m5 h8 t9 T3 I7 C

    1 b2 ^. @- t- m- j- _5 U! `3 C. z4 E  k9 m. o
    ' K8 J8 Z/ T0 i6 Q$ m4 P+ T$ r
    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。
    8 q7 a! S6 W& Y
    5 i( y( v6 x7 _$ X& x
    3.目录, w+ w, F( F- D& k& q, W2 m! ?5 p
    一、大数据集群搭建 0 w' `& O! S" o2 b: {
    第1讲-课程介绍
    ' d- \: I% W: f: p) m2 x4 i第2讲-课程环境搭建:CentOS 6.4集群搭建
    0 k# c& U6 X3 Q# y6 q" ~第3讲-课程环境搭建:hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建 " E" m4 ]( D: ^  a& s; u9 _
    第4讲-课程环境搭建:hive-0.13.1-cdh5.3.6安装 7 M6 `$ M5 J; v
    第5讲-课程环境搭建:zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建 8 K9 K8 T- z" h+ Y
    第6讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建 0 X3 j0 M( X, }1 }' i3 Y( Q7 R- b
    第7讲-课程环境搭建:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装
    4 [7 \. |4 ^8 g第8讲-课程环境搭建:离线日志采集流程介绍
    8 o3 W  G; M5 z" B. \- c第9讲-课程环境搭建:实时数据采集流程介绍
    % S0 k* [( @" N) F9 H# F$ H' o% 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
    ; C$ N# T' p2 E% m二、用户访问session分析:
    0 ]/ r9 N; y1 S9 ]第11讲-用户访问session分析:模块介绍
    / I) H4 R; M3 ?( u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 9 S. n  u! ^5 c+ g% K5 T) }
    第13讲-用户访问session分析:需求分析 - Z* L( w3 E: U, F4 a
    第14讲-用户访问session分析:技术方案设计
    " V* O* J9 {# I6 W- U2 @* C第15讲-用户访问session分析:数据表设计 / `4 p7 h4 [7 y  W6 e; W% y
    第16讲-用户访问session分析:Eclipse工程搭建以及工具类说明
    % U2 X+ Q+ b3 W7 t& e第17讲-用户访问session分析:开发配置管理组件 7 B& O4 {( v3 I- T2 {- i( A
    第18讲-用户访问session分析:JDBC原理介绍以及增删改查示范 ) u, L  Q% \1 w$ \+ X+ u2 e
    第19讲-用户访问session分析:数据库连接池原理 & V  T; i, U/ A2 W0 a5 c
    第20讲-用户访问session分析:单例设计模式   b0 Q& P/ o; |# k
    第21讲-用户访问session分析:内部类以及匿名内部类
    7 n3 W# \8 C) h; l第22讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(上)
    7 }  z$ T$ N- L2 P8 M第23讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(下) ! d# Y: T7 _( ~; \, {1 h  ]' ~) P+ ~. e
    第24讲-用户访问session分析:JavaBean概念讲解
    1 T) b" t5 c7 K" }* E第25讲-用户访问session分析:DAO模式讲解以及TaskDAO开发 # t2 k: `' f! J* z
    第26讲-用户访问session分析:工厂模式讲解以及DAOFactory开发 ) O' K4 U# {( {% @" F3 n
    第27讲-用户访问session分析:JSON数据格式讲解以及fastjson介绍 7 o; C; d# K7 c7 g% O' ]! _- z( _
    第28讲-用户访问session分析:Spark上下文构建以及模拟数据生成
    7 `# D$ v. O* n0 ^. M4 e第29讲-用户访问session分析:按session粒度进行数据聚合 ( ?' \! R. c8 ^' |0 C& G  ^
    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 1 E$ {2 H9 o8 V
    第31讲-用户访问session分析:session聚合统计之自定义Accumulator
    . R7 j+ i. G- O3 ^* v/ [) U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
    * d; X2 V, T) h$ y& }( d第33讲-用户访问session分析:session聚合统计之重构过滤进行统计   b! z" g$ @$ U, G( Z
    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 ) W. W" L3 p; P% G1 `  ~6 `8 F
    第35讲-用户访问session分析:session聚合统计之本地测试 ; ?% W( t# |/ J
    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
    * [7 t/ A/ l9 n% A7 ^9 z4 F第37讲-用户访问session分析:session随机抽取之实现思路分析 - b/ h, ]$ |2 L6 M' l; k
    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 # L. }) Z0 Q7 W2 y2 Z# F! K! z
    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 " D6 x) B( N9 _# S- V
    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 6 J: `$ N/ G. e9 k0 |; b0 p
    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 ' `5 g+ D4 c' s
    第42讲-用户访问session分析:session随机抽取之本地测试 0 B% y/ }( j' T) F/ [& r' t' 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
    9 O2 W5 f  F4 ~2 e% `) G3 j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 " w  H& _2 V& r8 h
    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
    4 X8 x9 K4 j' j. q; t8 G9 Z1 c5 _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   ?0 f7 m" W5 C2 o) D. j/ D0 A
    第47讲-用户访问session分析:top10热门品类之自定义二次排序key
    : [( K& j: G5 m4 `* M+ r第48讲-用户访问session分析:top10热门品类之进行二次排序 ( [. V( p/ j9 m5 t1 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 9 E; g8 q- K. k* v' h9 m1 P
    第50讲-用户访问session分析:top10热门品类之本地测试
    & `9 R: C4 C2 M2 A0 [" p( U$ a( v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 % Y6 {9 J  e4 R8 u# r: Z5 k' \
    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
    . `0 q6 S" i+ p0 E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 - E8 [3 @+ M. P' f- `, J9 {! p
    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
    " H/ g/ v/ s: B3 U1 U7 T. v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
    7 l2 Q+ T1 F2 [# Q! z( k& Z三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案: 1 u* a6 s, m) F' O$ Z* B
    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 ; U, B  a; s' X
    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
    ; y! g$ F, _1 m0 u- O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 - [$ s" E: z: d0 z. }1 X) ]
    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
    / F. D8 u1 A3 C% G6 L" l3 g  i4 q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
    % a) X2 u- A0 y" c; M5 f! K$ ~0 l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
    8 I% L7 I) V# y* }6 ^  ]  E7 T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 3 D. t7 S2 A0 ~6 k) Y2 c' m
    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 6 y" n" ^2 `5 I9 x! X
    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
    ' r; o& D! o) P& ?/ S第65讲-用户访问session分析:Shuffle调优之原理概述 3 b$ M* X; S. v: I# l9 k2 i1 X
    第66讲-用户访问session分析:Shuffle调优之合并map端输出文件 # n7 e6 @  Y9 _3 k" V1 `& L
    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 - W' G' m, j- B
    第68讲-用户访问session分析:Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager
    ' a7 ^& i/ l" C. a3 i第69讲-用户访问session分析:算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能
    3 a/ A9 x4 U1 G5 F) T4 {) {9 k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 / J+ S3 a  N! ]0 {7 J3 P
    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 0 U: D" E& o: j; A) P* 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 7 C" Y+ O3 n* O& m. z, r# C
    第73讲-用户访问session分析:算子调优之reduceByKey本地聚合介绍
    " C5 H3 {% {! O6 F4 Y4 y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 ; B! d4 K1 }5 X# I8 \
    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 ! ]  \3 S/ y3 @2 j  W
    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
    ' F& {2 B" `$ _9 M% L第77讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决各种序列化导致的报错
    ( V# `# D7 U2 I6 a" _2 [* h5 n- h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 * J* m* c) W% J( h! N, R# o* s0 h
    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
    ( F: C* t8 i0 v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
    + S$ `& p- [. Z$ V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
    3 o+ ]! \" \/ x6 y6 }1 W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 ! U' h5 |" v8 u  W0 M! Z$ i
    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
    1 _6 W; {1 u# R# Y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 : {6 x' v" a% B$ h# f3 u3 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
    ) A& \4 [* r; x8 h% b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
    ' R# G0 H( _6 {6 n) U7 p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
    3 X$ N' |2 }- V$ [3 T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 9 V4 K3 m9 P4 Y% R; O2 h6 c$ U
    四、页面单跳转化率统计: 0 H- A3 p8 @! R; v5 o! n: v# ]
    第89讲-页面单跳转化率:模块介绍
    , w# K2 _& }. a' p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 3 C  V7 T% P5 C( D) c
    第91讲-页面单跳转化率:编写基础代码 % R/ a$ I  Q% k3 J* ~& A' H
    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 " R% M: l. W- r+ ^; h1 x- `
    第93讲-页面单跳转化率:计算页面流起始页面的pv - q0 P' y( E8 N
    第94讲-页面单跳转化率:计算页面切片的转化率 * N* A. ]+ [% x
    第95讲-页面单跳转化率:将页面切片转化率写入MySQL
    0 f0 q$ }' G5 @5 D5 y) r# P3 z第96讲-页面单跳转化率:本地测试 3 i" M5 V4 Z3 Y' x  A
    第97讲-页面单跳转化率:生产环境测试
    ; M# B8 z4 Q" n5 O' U# g8 @1 ]第98讲-用户访问session分析:生产环境测试
    ( D9 T  C- ^/ ]) q( W( f五、各区域热门商品统计:
    * \# k+ S! Y, P6 I5 {, A第99讲-各区域热门商品统计:模块介绍 ; h/ t+ u/ t  a) g
    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
    , J) h3 O6 n( S4 l/ Q9 ~3 h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 * ]' w/ d# |& i5 [, \- k; _  o; i
    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
    6 B7 C7 u  }1 u; H" x, Q0 g0 F( v6 S( ]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 ! D3 ^8 f2 T' T) }7 J
    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() 9 H: t+ b) N% h1 M( l4 `- s5 ~3 Z" @
    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
    7 t& u8 G6 p" K" ]; J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
    - p$ j; S7 z7 G6 A$ Y! v' P! D' m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
    ; m1 ^, m/ P. _) O+ o9 Y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
    1 ~9 o$ G) E& Q! R: V第108讲-各区域热门商品统计:将结果数据写入MySQL中 . W4 p$ T1 q: Q/ s: C- t/ Y' z  |
    第109讲-各区域热门商品统计:Spark SQL数据倾斜解决方案 9 p' r+ F  L" S3 M+ k+ t; s- U
    第110讲-各区域热门商品统计:生产环境测试
    , O9 d/ J6 \3 x六、广告点击流量实时统计: ' F% ^& R& h! X* R4 p# i) q
    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 C& j- `) p- i3 P$ y4 T5 u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
    * k1 r) O( w' J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 ; [4 @9 g* a/ Q% ^+ U* ^
    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   U+ Y$ d: Y5 G  c, O* c6 [
    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 2 V2 _( U+ r  h8 E! ~3 |
    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
    . H4 g4 i2 [% P8 \: j) W2 w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 7 v5 q6 v2 j, n$ N& V% b% 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 / _( B  g# E. z  f
    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
    4 V8 ?/ u" G: Z4 D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 % _5 y/ w$ F- D4 |1 X1 g: @* L
    第121讲-广告点击流量实时统计:生产环境测试
    8 g# e2 C5 |0 T+ N5 \& L第122讲-课程总结:都学到了什么?
    - D; {# {) v- [9 v" y新升级增加课程大纲:
    " n8 g, X& {6 ?$ [9 N+ U  b第123讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍
    2 _  b# u: `6 O) o  G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 ( @' O' _" e: K& E
    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 7 _2 k: |, `- |. r/ N1 [) T  u
    第126讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍
    ; T2 b9 n4 _5 F% M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
    3 F: }# n( F7 M2 e) `6 G5 q第128讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术 6 B) s4 G9 Q1 B: r
    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 9 L/ I0 Y2 x. U& K0 I* `/ T
    第130讲-(赠送)Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等
    1 R  j( e, ?% _4 O/ P$ S% A& o第131讲-(赠送)Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark
      o% w0 x8 {/ ]3 h9 J, z! h) h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
    + o/ {, w, g% R7 Q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
    ' W1 `6 H( j; E# V1 p! x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
    3 Y, f& O: }9 l9 U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 ; o' \* \* q+ _0 W9 D8 |. o4 m8 m
    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
    + `- O2 V2 j, Q$ f) M+ C- I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 2 m1 e7 l" p! @1 V& V* X
    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
    / f4 j6 g  ]: [: O
    " ]% T% u# X6 A) l, v: L6 a& q' D7 I  r0 `. T9 l% k  q4 p  _" r

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  • TA的每日心情
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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
    奋斗
    9 小时前
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    发表于 2017-10-1 20:54:09 | 显示全部楼层
    非常感谢,如此给力
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    发表于 2017-10-2 10:40:02 | 显示全部楼层
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