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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
    9 分钟前
  • 签到天数: 1407 天

    [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 M8 D  x# O0 d$ q3 d+ Q4 m
    . p( z: I! M/ x- @: x  n; F( F# ]( ]
    开发工具: Eclipse0 T9 U. w! c% n& b9 U# z5 T, K
    Linux:CentOS 6.4
    ( n- Z; A6 p0 h& l( g& r% ASpark: 1.5.1
    0 ^& ^; M+ d' sHadoop: hadoop-2.5.0-cdh5.3.6$ g3 s( ]' u) ~, k
    Hive: hive-0.13.1-cdh5.3.6
    . |" F2 l% w2 H' W/ R5 t; WZooKeeper: zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6
    ; U7 d* d6 B& G6 W1 m0 B3 _+ LKafka: 2.9.2-0.8.1     
    7 j/ L+ d! z) L- E) x其他工具:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6、SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等2 ~" z" d5 c9 }
    5 V7 R/ j$ ^/ _2 Z* b3 x0 ]- C
    * X& k# ?: I- S6 U  [+ `
    2.内容简介6 W% S5 i, X  s9 M  k
    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。6 D7 i: T  X+ j. s3 J* ?
    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。  a! J# [9 D/ S
    6 v- Z& X5 T( M/ o- }: @  y
    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!
    ) g6 J* z% U) }4 J
      ^6 U0 Z" V$ v: _/ n6 K
    " N* ^" P' B' X9 n9 {; \0 {4 I7 J0 b2 X( o" i$ U
    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 s$ S* f5 I& h

    9 s+ G4 t5 n4 f- V% q1 Y3.目录' v" [# B# V, g
    一、大数据集群搭建
    % [3 n9 S! i: q3 i. X第1讲-课程介绍
    # X5 |- }1 z1 _0 O/ @( m3 p6 e  y! ]第2讲-课程环境搭建:CentOS 6.4集群搭建
    ) Y' m: [6 n/ l+ i; C第3讲-课程环境搭建:hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建
    & U. u+ d! S% u7 |第4讲-课程环境搭建:hive-0.13.1-cdh5.3.6安装   w# ^/ m; J' _" U. B4 ~
    第5讲-课程环境搭建:zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建
    1 {" G; p6 z/ V7 d2 Z# y& |& H% d第6讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建 . i: K, P# ?5 ^* J9 r) A' f! n
    第7讲-课程环境搭建:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装 + u$ L6 L$ `2 m; ?& R: w
    第8讲-课程环境搭建:离线日志采集流程介绍 . \$ p" Y6 X6 b* M3 x) Q% c  u
    第9讲-课程环境搭建:实时数据采集流程介绍
    / C7 {& _" G* f$ w0 n6 Q" c  }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 1 r9 @' g* t9 H2 T3 _
    二、用户访问session分析:
    6 z5 r( D) |0 I+ c5 h第11讲-用户访问session分析:模块介绍
    & M" N. A& i0 u! B* l; A  g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 . l0 r- `1 b0 I6 `
    第13讲-用户访问session分析:需求分析
    5 \7 _) A# n6 B第14讲-用户访问session分析:技术方案设计 ; q9 q. F9 C* }  t& B
    第15讲-用户访问session分析:数据表设计
    ) ^/ E6 G/ d  Y- }- A: m% x第16讲-用户访问session分析:Eclipse工程搭建以及工具类说明 8 k) k1 y  j; M% d2 W- O* \% a% ?
    第17讲-用户访问session分析:开发配置管理组件 * a6 a& Z( N! r$ r1 }6 q
    第18讲-用户访问session分析:JDBC原理介绍以及增删改查示范
    3 a8 j8 d* E( _) q3 H第19讲-用户访问session分析:数据库连接池原理
    : d5 }. G! b6 g. p& w第20讲-用户访问session分析:单例设计模式 + {7 v  i/ a( C# _; u" j
    第21讲-用户访问session分析:内部类以及匿名内部类
      k) l- S1 A; W) r; B. @& ]第22讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(上) ; A: v# H7 e" P; a) j
    第23讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(下)
    1 h2 \4 y9 ^; T# I第24讲-用户访问session分析:JavaBean概念讲解
    & N. I; O* @. Y, Q. L& u第25讲-用户访问session分析:DAO模式讲解以及TaskDAO开发
    & ]' W& ?8 x: d, V* f' e& N第26讲-用户访问session分析:工厂模式讲解以及DAOFactory开发
    . O& Y$ M$ E; G第27讲-用户访问session分析:JSON数据格式讲解以及fastjson介绍
    ! I& u% u2 K3 W( D. d( `第28讲-用户访问session分析:Spark上下文构建以及模拟数据生成 " D$ m6 Q2 J. {' r7 s
    第29讲-用户访问session分析:按session粒度进行数据聚合
    + Y7 A2 l7 z% g! O' 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 ) ~4 r  b+ r* c+ d4 m# _. R
    第31讲-用户访问session分析:session聚合统计之自定义Accumulator
    * n* n  D/ o/ U: A  C$ W% m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
    - {* ]+ Q6 f7 W. Z2 b0 o- K  {+ v第33讲-用户访问session分析:session聚合统计之重构过滤进行统计
    % o* j! ~- b5 F: ^' ]- I+ P8 M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 ; D; `7 l6 F" e( b
    第35讲-用户访问session分析:session聚合统计之本地测试
    % a; i$ ~  M  X5 B  ]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
    ' U( K0 z0 ?* l第37讲-用户访问session分析:session随机抽取之实现思路分析
    6 s) Z. U1 J; M% R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 # q  j) G+ ~& ^5 `) z. H% K2 u( G. ~
    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 g5 S1 q' g3 `3 y" \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
    7 L9 o: T3 b6 g) M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 , L- L& Z9 R1 h
    第42讲-用户访问session分析:session随机抽取之本地测试 & f* A* Z# [; d
    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
    3 \5 J8 z$ ~/ b9 m3 i. `0 D, L) L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 " v6 |3 G% E9 L8 j
    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 * \# L: E. _# r8 }. N+ k, V
    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 P# e: Y5 `; `5 ]% U第47讲-用户访问session分析:top10热门品类之自定义二次排序key # b- K* l4 i, t8 ?- @
    第48讲-用户访问session分析:top10热门品类之进行二次排序
    / U! m! W' _6 y8 h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
    + C; J, }  a) m3 {第50讲-用户访问session分析:top10热门品类之本地测试 + O) W2 M6 w2 B/ X1 {
    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
    2 z/ ^4 S" X8 `3 u6 W! E& `& {/ l( w  B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 & X( v# h6 B/ `/ t2 F# W0 G
    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 ' I$ b- C& X( J2 l4 U$ L3 m
    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
      `  _% `; G6 a+ s9 B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 + u5 E9 ?8 _, b
    三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案:
    " X% v1 l6 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
    & Q( I$ G! j- F) q9 D6 S; d+ _. |6 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
    # J9 a0 ^- B) E& B4 `% |+ ~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 + C/ d5 R2 B4 w" T  J- B
    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
    * J( |- V* S* }- Y, x2 |  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 # {& Q2 f; Q# |2 I- m6 M+ J4 n; j( E
    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 3 X5 r$ U6 c7 E! `# o7 K3 Z
    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
      G/ f8 E1 M; I2 I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 . r7 J) q8 _3 e6 Q
    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
    ; s  c# f& X! }, @6 S; Z$ Y第65讲-用户访问session分析:Shuffle调优之原理概述 2 m6 g& }+ g, X: \
    第66讲-用户访问session分析:Shuffle调优之合并map端输出文件 ) A5 n1 @5 v6 V; i  N0 p' v; u
    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
    $ p" o% n0 P0 t第68讲-用户访问session分析:Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager 8 l  T0 k& S9 q, k0 l2 H) 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
    - E, g3 f6 j4 E6 I7 N2 u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
    / Z6 I( Q  T- q1 |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
    / e- F( Y5 O& B! S2 W1 V- ]* c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 3 N5 j# [" P# n  w0 ~. y$ @
    第73讲-用户访问session分析:算子调优之reduceByKey本地聚合介绍 ' c0 R' |  m: I0 G/ N' k/ f! D
    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
    ; K+ }  t$ b' d1 ]- }" E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
    - \; W- |( l& r4 ?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
    2 _+ R0 v9 ^! g第77讲-用户访问session分析:troubleshooting之解决各种序列化导致的报错 0 i9 I0 V6 I9 Q7 u9 k5 C
    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 $ t% ]- h* r0 t* R/ r. i" J
    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 5 [( i4 u8 ]7 K% h
    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
    $ \. [$ c+ V3 ?0 N+ j1 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
    0 `( o9 d$ S3 u" {( B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
    / s% ?# }& N1 a' D, q) t7 X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 . G& S: p1 }) U/ j6 u. D. e
    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 ' c; H1 f$ ]0 \" ~
    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
    , U: s( B( S6 t  ?  Q3 T2 Q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
    / v6 p/ G0 v4 g2 r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 - a: s* Z, l: a: z( G: ^$ ^/ B
    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
    6 i- o9 \6 x( c& p" ?四、页面单跳转化率统计:
    " J, x* v/ X! f% b第89讲-页面单跳转化率:模块介绍 : r- c; u/ H: o' O; i- z# i/ L. {
    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 ( ^8 w) B9 R3 ^7 |. J
    第91讲-页面单跳转化率:编写基础代码
    3 ^# D" s+ R% ~! X8 r& \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 ! H4 o4 \/ n* I3 i" y+ B' o
    第93讲-页面单跳转化率:计算页面流起始页面的pv
    ! s+ Z, l8 l9 c9 i, B, X第94讲-页面单跳转化率:计算页面切片的转化率
    5 M" T- O8 A3 z) F3 w第95讲-页面单跳转化率:将页面切片转化率写入MySQL
    " M& ]1 Q! C7 h( D9 Y" e- Q第96讲-页面单跳转化率:本地测试 $ m8 O( W" v8 \
    第97讲-页面单跳转化率:生产环境测试 " Q$ ?. [; O8 d7 n1 i! t7 _9 h' S
    第98讲-用户访问session分析:生产环境测试 0 t5 G! J8 W) c( O2 [8 L+ _; J& \1 m
    五、各区域热门商品统计: % N' i  w+ E9 g
    第99讲-各区域热门商品统计:模块介绍 & j  T, ?7 s4 K! [9 a3 T
    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! ^+ Z& [' _8 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 " U3 J+ C3 ~, B( s. @, Y
    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
    4 f* p$ I1 j# ^8 o- X* x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
    ! [  F  n5 F8 P- o+ F1 i$ i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()
    * F& h9 ?" G! J. O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
    0 d* Q5 ]6 {0 o* M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 ) o* @' J. O3 w4 `* G3 ~; I: h
    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
    1 @9 d( F/ N9 x0 X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
    # q8 m1 y; p: J( b第108讲-各区域热门商品统计:将结果数据写入MySQL中 9 z& V. I& [/ s2 [3 V; Y
    第109讲-各区域热门商品统计:Spark SQL数据倾斜解决方案 , N( t" Z  _7 ~' `2 s4 O1 ~; x! Q
    第110讲-各区域热门商品统计:生产环境测试
    2 a! @* ?/ R5 u六、广告点击流量实时统计: . Q0 o: \" u9 }6 \
    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
    5 W9 }+ W8 X& Z1 [* C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 . _5 E8 a  I/ I+ ]3 E/ c
    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
    / d" R) R! y+ b' d+ |! c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
    3 |$ c: r0 [/ b3 m. I5 l$ m- a4 T2 V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
    ; @6 P# J; G" ^, ^5 D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 9 @- G- x6 o; K# m& k3 o6 D$ B
    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 + l: N+ ]2 h5 M7 X: |
    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 ' h3 o/ f7 O. D' d2 O+ ]: i
    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   W. s& V- E0 e
    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
    # Q+ i2 `) K6 j: d3 m: {第121讲-广告点击流量实时统计:生产环境测试
    ( e; f+ v; A' x9 z* [5 d  m2 V( J第122讲-课程总结:都学到了什么?
    - ~* @& N+ O- m4 N  K8 I3 q新升级增加课程大纲: 4 d* N& @/ m4 P( a5 o9 I
    第123讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍
    . k: Q6 }% V5 i& `& ?5 \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 - @1 b0 d+ A: L9 Y
    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 4 X/ E9 p- l; v+ Z$ {
    第126讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍
    ( Z) S! \$ @( ?+ ^. d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 6 d8 I! P1 x, z- H
    第128讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术 # a4 C7 H" P* F. Q- B
    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 ( e, j( h6 ~. I: r. A
    第130讲-(赠送)Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等 $ T  z6 |& T7 Z/ \% y6 k( I2 [. [- [
    第131讲-(赠送)Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark
    5 J& N4 b, k5 z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
    0 x/ b- n) i, H* O# X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
    1 J7 D. e7 o1 p6 L3 ~" K9 @; b- @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
    ! h: T/ K' A6 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 3 C7 x* y' s7 c# E: U5 v/ E0 E
    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 : o& n+ y# e- e# k
    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
    6 X: M3 o5 ?  f! [8 |$ T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2 S4 [5 D1 ]3 \1 `3 D3 c
    ' _/ }' R% U5 q6 \' c

    & i0 I1 V$ @; x! Q# R4 v" |) ]

    8 K8 g0 V+ y7 ~& Y7 i5 b链接:& @1 ], O% V7 p5 R
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