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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
    擦汗
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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

    3 j. Q* S) Z. s& _
    , `" d' h$ ]! a$ q! K0 ^
    开发工具: Eclipse
    % E+ _: G, c" ?0 k) M8 PLinux:CentOS 6.43 S. O* ^' b: v' y/ _5 V
    Spark: 1.5.1
    & ^$ Z4 A" A* s. `Hadoop: hadoop-2.5.0-cdh5.3.6' ~0 C6 A2 f# }( j9 A1 h
    Hive: hive-0.13.1-cdh5.3.6
    " X$ c" j9 x) a, ?2 M2 GZooKeeper: zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6
    9 V/ O- E" v8 y9 L% w5 L* JKafka: 2.9.2-0.8.1     ! x# e3 }, ]" G. ?: d) n+ K
    其他工具:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6、SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等
    2 u( o# y% J5 M' R9 P* Q5 [
    ) ?. W; a& |8 V' Z2 c* j( t- A* j3 A
    2.内容简介
    5 W5 k: x# ^! }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。
    7 Q8 L5 X& I/ m, p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。% ?4 y; }. t1 N" B4 ^9 q1 l* u
    , _: z, y/ y5 c/ x$ O! u
    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!9 H. O! s$ v$ m! H7 A' M
    / ]1 @( @. H1 _0 N  h/ G

    : ]5 Q9 I; L5 K( H( q
    1 Z$ r- g5 g. S6 S/ B9 X: Q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。
    4 u0 y# R1 Q, h  y
    ' U. Q- `0 ?" G
    3.目录
    7 V9 @: u  Y; g; Q' r一、大数据集群搭建
    2 v& O% Q( h# [2 M第1讲-课程介绍 " \# T: `; y6 R) Y1 R  v
    第2讲-课程环境搭建:CentOS 6.4集群搭建
    ( {% q5 g/ \4 {5 @- x9 r, V' C第3讲-课程环境搭建:hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建   [0 _+ \( F, G9 T9 J4 `# v
    第4讲-课程环境搭建:hive-0.13.1-cdh5.3.6安装 % z* K2 j8 {, C: D
    第5讲-课程环境搭建:zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建
    ( p0 Z3 M: ^  U第6讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
      }6 |% P" C$ n5 C第7讲-课程环境搭建:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装 ( |: F& c8 N' H6 e, k. F
    第8讲-课程环境搭建:离线日志采集流程介绍 % [: }0 C7 j; h- S6 ^. [9 f: N. e
    第9讲-课程环境搭建:实时数据采集流程介绍
    / O8 L# d3 P( C% t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
    3 i2 V, P5 I9 h. ?6 c% f7 z二、用户访问session分析: , J/ g0 k& o. i1 R# D( [* q
    第11讲-用户访问session分析:模块介绍
    6 w9 A  f. b  ^) v2 g2 d7 N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
    ' `6 `' v! ?; [6 ~2 N) L第13讲-用户访问session分析:需求分析 % `$ ]' h1 P9 C: t) z8 S
    第14讲-用户访问session分析:技术方案设计
    / P6 ~7 k; [  H: o8 u8 M( E/ b第15讲-用户访问session分析:数据表设计
    8 y) y! N0 [& h3 N, L9 J8 y1 p% e第16讲-用户访问session分析:Eclipse工程搭建以及工具类说明 & H5 P; ?; n" V
    第17讲-用户访问session分析:开发配置管理组件
    9 n3 q0 z# N% T: e( s8 N第18讲-用户访问session分析:JDBC原理介绍以及增删改查示范
    ( [1 {3 C$ }# ]+ ?, z第19讲-用户访问session分析:数据库连接池原理 ; w5 m! \4 Y! L% a( Z, O6 w
    第20讲-用户访问session分析:单例设计模式 ! K" K! N0 m, ~' l" _) _& G
    第21讲-用户访问session分析:内部类以及匿名内部类 5 P" \8 C3 u9 z" H& k
    第22讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(上) 8 Y2 P" H( J9 J% U$ h, S& c6 \
    第23讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(下) ! b8 e( d/ b8 c
    第24讲-用户访问session分析:JavaBean概念讲解 + p' w2 z. u/ Z8 S9 a4 G
    第25讲-用户访问session分析:DAO模式讲解以及TaskDAO开发
    7 {; b; [" m6 S# N' b3 h. h' S+ D第26讲-用户访问session分析:工厂模式讲解以及DAOFactory开发 , T' e" Z3 b: b0 y& [
    第27讲-用户访问session分析:JSON数据格式讲解以及fastjson介绍
    ; K" [9 Q( d* j4 ~% `第28讲-用户访问session分析:Spark上下文构建以及模拟数据生成
    % [- k7 ]! a% z& u8 ]第29讲-用户访问session分析:按session粒度进行数据聚合
    . [# o. y/ l) u/ s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   c: t  U6 j7 b1 j! a" J$ ?
    第31讲-用户访问session分析:session聚合统计之自定义Accumulator 4 ?( z2 G" C1 L; O5 j" F8 l
    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 0 J6 W$ ^5 m2 v! y. ?: Q
    第33讲-用户访问session分析:session聚合统计之重构过滤进行统计 5 s: O" ^) B- Q# \( o. a6 l
    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 `' P8 t/ F- r: i* U" a
    第35讲-用户访问session分析:session聚合统计之本地测试
    % S7 G7 l, o" L) `. Y, q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 K; s1 k4 m2 G$ U7 L: m; J; D4 ^第37讲-用户访问session分析:session随机抽取之实现思路分析 - p$ H: P4 y! G( o0 R. a
    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
    2 T: Z) p. I* Y) R4 ^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 & v5 w) b& b3 _, q! n; y" ^0 N
    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 n3 Y0 L& r/ ~" s  ^0 P. ?3 X
    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 3 S7 n+ U' r4 }/ u3 I
    第42讲-用户访问session分析:session随机抽取之本地测试 1 m+ p4 N3 G. E' Z1 ?: e
    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
    4 w" _. r: G) t( ]/ S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
    + N- X  [3 ]. M- x7 n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 i' q5 ?9 F" _  Z1 N( |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 . b8 O( R9 `( z# w
    第47讲-用户访问session分析:top10热门品类之自定义二次排序key
    $ N/ |6 m0 h1 d7 h' x$ F% }* F9 P第48讲-用户访问session分析:top10热门品类之进行二次排序 4 D& i" W8 t" \1 o4 S/ F+ 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 [- L5 \7 \9 P5 L第50讲-用户访问session分析:top10热门品类之本地测试
    9 }8 Y3 ^$ T- W% q# f& k- e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
    / u7 C& p  {/ |' y# l! P7 c; V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
    * T3 V) a- {5 U& [$ S1 M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 1 X' b  p3 V7 d* V5 X
    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 ! \7 x  B3 }5 e9 u0 j- w- f
    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
    3 `% w+ ^! X1 t8 W三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案:
    6 q: z% f/ d& N) i6 n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 6 C: t2 p" C$ _8 Z1 _( ~
    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
    / v2 i0 s% U2 i# s- z1 V/ M3 f/ D3 g2 T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 . C1 T5 w% d* h7 K9 U5 P; t
    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 % l9 b8 h- U: @2 o% O
    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
    . D/ Y$ d) |; \0 V2 S" I8 e8 N  V1 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 / K8 `* E: y2 q  B
    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
    . V% U" v$ O5 n, M1 L$ G- A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
    $ ]4 M# i. H& C" i- U' F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 . E  a. W+ [( r
    第65讲-用户访问session分析:Shuffle调优之原理概述 5 s6 a& [7 f7 `( V* J" e( B
    第66讲-用户访问session分析:Shuffle调优之合并map端输出文件
    6 M% V8 O, l; K& ]0 I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 9 j! y2 W& F8 X9 L' D- c: c; U
    第68讲-用户访问session分析:Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager # X3 W5 i+ U) X) a5 b
    第69讲-用户访问session分析:算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能
    $ T8 V0 \3 o3 e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 1 u; S* X- w) a- ]; @9 E( S
    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 + q! h3 z6 y0 k1 b2 p
    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 2 N7 e, A" o! p8 t$ M, \
    第73讲-用户访问session分析:算子调优之reduceByKey本地聚合介绍 . `. m" y. h; m$ x2 ^) x/ l
    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 ' Y3 s. f$ q4 Q' S7 p8 V8 E' N
    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 4 W$ v' D# k/ O8 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   A* Y3 K$ S# J" x' n4 S& a
    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. ~$ t1 x. r6 w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 ' G! x0 \0 @7 H6 C! S; [  u
    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
    " @* e. ^" ~6 K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 9 D- Q, |4 S8 o- }9 K" m
    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
    - M0 `) B4 w  y" ?8 A5 L. o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
    ; T4 I* x1 ^' x0 c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 - k, j; s9 R7 s$ E/ T6 D4 {+ 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 V9 J+ ?5 }' d* G' d  Y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
    % n# w$ Q$ V9 C& |# f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 0 S+ k6 l' S7 R( L8 s
    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
    + t3 d# g) M3 Y- ?' s8 `1 o; D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 3 y  \" N1 L: Y2 \$ U$ K7 A- ?
    四、页面单跳转化率统计: ( f8 d" O2 g: i! L
    第89讲-页面单跳转化率:模块介绍
    ; q% }, B' {2 r! M9 t6 h) O; l5 h% [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 " G: v2 o# g. ]7 h/ L
    第91讲-页面单跳转化率:编写基础代码
    + d# {; X% e8 Z) u1 B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 7 x/ ?" b& X# v+ W' x
    第93讲-页面单跳转化率:计算页面流起始页面的pv
    5 C* ?# A! D! B4 N) |9 I第94讲-页面单跳转化率:计算页面切片的转化率
    / z. y$ D: }, s  |9 w% U第95讲-页面单跳转化率:将页面切片转化率写入MySQL
    8 ~5 N, p4 B  C$ a% [$ ?  a4 U第96讲-页面单跳转化率:本地测试
    4 U$ y8 e: n+ S' z6 b第97讲-页面单跳转化率:生产环境测试
    + T; h4 g/ l: T3 L* F第98讲-用户访问session分析:生产环境测试 & t2 b2 d' J- n( b
    五、各区域热门商品统计:
    5 u& P; F! T# ~- h2 O% Q第99讲-各区域热门商品统计:模块介绍
    . X# L0 G% h- C. f0 ~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 " O& N/ b( J( C  e" u2 T/ r
    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
    ' I( Y0 [3 r. G, z& S- p! \8 A) |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 ' n( k% k! z1 i/ C4 z
    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
    9 Z6 H6 {/ `& S. o7 `4 V7 t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()
    1 B, j% I  v( }7 G( a* W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
    $ {$ D8 ]  n& o, c' f# x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 - W7 e/ C; w/ S1 }( C- a
    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
    ' {! L% m( Z/ [3 F# o1 \% B0 `: [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
    % ^# y& {  }/ r4 H& W第108讲-各区域热门商品统计:将结果数据写入MySQL中 ( H5 m* |+ C( k- h7 g3 p
    第109讲-各区域热门商品统计:Spark SQL数据倾斜解决方案 7 V" Q! N. |8 \$ B: E4 A
    第110讲-各区域热门商品统计:生产环境测试
    9 e# O7 _3 e# ^% @3 c6 O六、广告点击流量实时统计: 6 n5 W* `9 V. J7 T
    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 : H! I: T$ r/ E3 Z9 K' f3 }9 `9 i6 x
    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 - _( y) z4 h& {3 m
    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
    9 x: U' ^5 h+ _$ X9 N! |4 _2 q) |/ 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 , f8 V+ w; j& W. L
    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
    . ^) l/ l  D9 s% v* i& M. X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 3 P- }7 V8 K: B  Q
    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 5 D  k8 q6 N( Z
    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 # M+ E  a/ f' x7 B: R! C
    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 0 Q) ?0 ?4 z3 v1 T1 A4 l- _# ^
    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 " w9 e8 e/ x. S/ W/ j- @; Y
    第121讲-广告点击流量实时统计:生产环境测试
    1 U& q* Z" ~; ]第122讲-课程总结:都学到了什么? 4 X9 I5 V, f" a! S: e8 l
    新升级增加课程大纲:
    : e) B/ O. c% ]) h9 f/ v& B3 z第123讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍
    ! W: s$ \9 T7 i) w9 c* b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
    , R1 i2 P; S# V, G* y1 X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 9 R) y& t" ]3 g* ^; A5 f7 e. T8 O
    第126讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍
    + m5 e0 e! v& M# J# f$ w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 & U8 x7 z! Q: G' y2 W
    第128讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
    0 A) c3 O2 |$ [6 n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 - o. F+ U: p8 j9 H/ P& l
    第130讲-(赠送)Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等 ! c1 ^3 w7 }) C
    第131讲-(赠送)Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark . X! z8 c# l% G$ T/ ]6 z$ n
    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 " Q# E# Q% K6 ^. C0 v) f  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
    " c8 [. J4 r* q7 O0 y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
    ( }1 q- L1 w& |1 i8 Z1 D; w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
    * g0 e3 \) P; v! m5 U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
    ) J+ K: 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
    % n  K6 L7 x5 A% N/ G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
    , Z1 }* q; K" I$ U( q1 l& f/ Q4 U- f, ?
    % i8 Q" H- L8 k5 t4 R( o4 Y: G' u' T

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    . V* n% S8 d) p2 `, e' j+ F
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    * ~9 N# n6 J0 K( ?% H1 P! B

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    发表于 2017-10-1 20:51:31 | 显示全部楼层
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    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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