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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
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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

    $ G& G& v# L( O
    2 W5 }+ P$ S+ {1 h  j
    开发工具: Eclipse. I1 u6 c% }" E. e9 H& m
    Linux:CentOS 6.42 H7 b& [8 n( a) M6 A' u3 N  i
    Spark: 1.5.1
    ! s; ]; u: b4 }9 H$ l' Y: lHadoop: hadoop-2.5.0-cdh5.3.6& L5 L! U" T; v- s/ r
    Hive: hive-0.13.1-cdh5.3.6& ~' f+ |* L  Q% Y6 @4 v$ t
    ZooKeeper: zookeeper-3.4.5-cdh5.3.66 k, n0 |* [' {4 X# |
    Kafka: 2.9.2-0.8.1     % U& k# {. B, y' j) |! N6 o
    其他工具:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6、SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等) K/ D8 U9 f  I6 A1 V5 `
    3 Y, v4 [7 V9 B* j4 e

    ! A8 U6 M; u7 e5 }/ S2.内容简介- S2 {( \9 t6 ~% f/ [0 q
    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。
    % b) ?1 P8 N$ b2 O0 E  C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。. n% ~" g0 j% N  O/ |/ D- I" `1 X

    * u4 U$ i% z7 z6 h4 @* @; 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!- f7 }( t$ f" `8 Z1 H. p5 z

    2 Z8 y" \) o1 E; z* H2 s- L1 k$ L) F
    4 F7 v! l! ^1 R2 i3 Q6 e
    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。
    5 X( z; B% v; w8 F. g& @0 j

    ) I  u5 k) F# T- O4 o' J5 P3.目录
    : l& _; [' e* I! ?* W7 g一、大数据集群搭建
    ; x7 D: q+ w: C( i2 |0 N! V: n第1讲-课程介绍 + _7 s* C. u6 H8 v% K
    第2讲-课程环境搭建:CentOS 6.4集群搭建 6 p, m# H! G8 I2 K6 c7 D: W
    第3讲-课程环境搭建:hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建
    7 |+ y( ~& p% `5 S$ r5 D% Y  T* ]第4讲-课程环境搭建:hive-0.13.1-cdh5.3.6安装
    6 k% c, q" L7 w. v' r' V. N2 T/ J第5讲-课程环境搭建:zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建 ; u: H* X1 L9 f2 ]" z% B8 \2 Y
    第6讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建 0 x3 `: {6 P* F
    第7讲-课程环境搭建:flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装 + E+ O3 j6 g) l8 I& e
    第8讲-课程环境搭建:离线日志采集流程介绍
    5 \; c, J2 V. l$ d0 R: |& u  V" W第9讲-课程环境搭建:实时数据采集流程介绍 ( g& c& c  |5 Z+ `' ^' S7 ~
    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
    & w8 D* R; \. `二、用户访问session分析: # O. c3 Z% S( h; I% B$ f+ l1 J
    第11讲-用户访问session分析:模块介绍 # t7 _8 Z* d! Y
    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
    " H6 w, [) f* W: L6 O第13讲-用户访问session分析:需求分析 * T& R5 J( r; w7 G4 ^
    第14讲-用户访问session分析:技术方案设计
      k& K6 I/ |; w* G1 j第15讲-用户访问session分析:数据表设计 : U4 k3 X& X. D+ R0 L
    第16讲-用户访问session分析:Eclipse工程搭建以及工具类说明
    # Z8 l( G. v4 ]2 U: a& a, g: K第17讲-用户访问session分析:开发配置管理组件   w9 \+ x  Y: t& M/ t. b. c! W
    第18讲-用户访问session分析:JDBC原理介绍以及增删改查示范 8 K( O& L0 o5 |9 p1 a/ y
    第19讲-用户访问session分析:数据库连接池原理
    , _/ w! S1 Y0 P2 [; B$ U8 L3 |第20讲-用户访问session分析:单例设计模式 7 Y) l( o0 h. z% d% |: Q; i1 Z
    第21讲-用户访问session分析:内部类以及匿名内部类 ; d% ]( {$ R3 X: i  U8 v5 e% o$ u
    第22讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(上)
    , A( n, p+ J+ B2 C0 m5 q: s/ c+ ?2 [; X第23讲-用户访问session分析:开发JDBC辅助组件(下)
    - l' h% v3 u( A8 N' M- Z. E第24讲-用户访问session分析:JavaBean概念讲解 * }/ r9 S% {( y9 M
    第25讲-用户访问session分析:DAO模式讲解以及TaskDAO开发
    . R: ^/ t( k' ^! @8 q5 I7 ~第26讲-用户访问session分析:工厂模式讲解以及DAOFactory开发
    - G7 e+ Y) ?6 u: T$ A& P1 r第27讲-用户访问session分析:JSON数据格式讲解以及fastjson介绍
    ! t. e( `2 b( X% ?& H% O, v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 e8 a5 S/ D+ r# N0 ?
    第29讲-用户访问session分析:按session粒度进行数据聚合
    ( V& I7 P- R. p3 s9 r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
    ) S7 E; h9 K( Q) \+ r第31讲-用户访问session分析:session聚合统计之自定义Accumulator
    ( m. N. P# i5 s2 b1 j! [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 : `& R0 m; ~3 b
    第33讲-用户访问session分析:session聚合统计之重构过滤进行统计 1 ~6 |3 n5 u. A& k% q
    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 ! [2 y( `9 A" n. a. G, \. b7 U# O
    第35讲-用户访问session分析:session聚合统计之本地测试 " s$ z) j* \5 Z% }5 j5 d, o  u
    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 & Q9 m1 k! I4 h7 ^& T
    第37讲-用户访问session分析:session随机抽取之实现思路分析 ; v. ~, z1 P0 g' ?1 t* Q; \4 Y: Y, w  n8 ?
    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
    % K8 E/ N( S! k/ E( ~! S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 ; y  U2 t% A; _- }
    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 0 ~  `/ a! A" _4 H' G
    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
    . G/ @2 M/ ~" w0 u0 A4 o3 o第42讲-用户访问session分析:session随机抽取之本地测试
    4 A- z$ w2 e+ l5 p8 ?0 o% 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 " |+ u3 F0 _/ ?" N
    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) g; J/ v, b0 [5 v
    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 ( N& \3 U% X. b
    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 ( n' a7 Z, ], M) L
    第47讲-用户访问session分析:top10热门品类之自定义二次排序key
    % p$ j5 b# F) x/ v0 C第48讲-用户访问session分析:top10热门品类之进行二次排序
    0 Q: ?' @! Z8 m6 @, P3 |) 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
    ( J* O" W2 e% [- V第50讲-用户访问session分析:top10热门品类之本地测试
    ' p: @5 {% C# o/ x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
    0 Z1 {: p8 C  V! ^' G8 O4 z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
    5 R2 [0 B. Y( ~/ |) E; t& [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 j5 K3 K0 z" f# t' u0 ?+ f
    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
    1 U) u8 n" [& c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
    ! S- G& b: y0 h2 n三、企业级性能调优、troubleshooting经验与数据倾斜解决方案: ( X, Z; L% [: Y& W9 }8 \, ]' m) c
    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 , y7 M! m% A9 [- j/ `9 o  U9 _9 `
    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 $ E# s& ~' m& }  D. 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
    0 J" N# L7 P1 U, a( q6 n+ p5 B- w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
    , }! }) K8 Z3 `) g( z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) \5 C9 s2 ]7 v  N) ?. K
    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
    . V) f8 x+ R1 ?( f7 d. Q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 - S# J& i- T+ c
    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
    3 M- v7 P1 G. r$ r- N5 E. ?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 ' T3 t7 J! D- U% d+ W& U$ Q0 Z0 s
    第65讲-用户访问session分析:Shuffle调优之原理概述 ; s8 T( V) a6 m$ A
    第66讲-用户访问session分析:Shuffle调优之合并map端输出文件 9 }  Y$ }5 ^) z+ _' `& w
    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$ A7 Y0 U' X4 T/ e
    第68讲-用户访问session分析:Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager 7 d) w# y2 p7 h% h9 l3 N
    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 z  r$ P4 m3 C6 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
    5 e' |3 ]$ K3 s3 ~4 k' Y) K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
    8 D! h& O9 [6 W$ q$ d# c. K; d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
    $ N' m, k" H6 t8 F- d第73讲-用户访问session分析:算子调优之reduceByKey本地聚合介绍 & Z* e+ W0 |" K; {8 i2 X1 o2 _
    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 3 d- z6 \8 C/ W9 `
    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
    & D, P( Y+ ~& V5 {! W; I. f2 [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 + p& Z" \3 j% J1 W: `- 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
      f2 E: W  [) k* ~9 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
    7 B# w6 ^0 V$ c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
    9 [  n, c9 f# s, n" a9 k& b  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 7 P/ {" R# h* 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
    # O; U- N3 z: 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 3 {( [0 n2 |/ h
    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
    % P' S/ I* e$ e$ ^5 j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 5 F/ v- F* ~3 M5 X4 t: k$ Q9 @
    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
    5 L" w* G7 ~6 v# N# [2 F; r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
    5 [7 w+ Q( }7 a" Y$ b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
    . n6 U7 ^* S: R; _( j. `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 4 e  f' [$ u, W. k8 Q
    四、页面单跳转化率统计:
    4 q% I- d! j4 V2 O& d, c第89讲-页面单跳转化率:模块介绍
    3 b7 g* x1 p- f) s4 V( D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
    % R6 M% z1 e2 W; y" V1 o第91讲-页面单跳转化率:编写基础代码
    0 `6 ?5 r) P; ~* L+ Y2 K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 / a: P$ T0 X( @* W0 c
    第93讲-页面单跳转化率:计算页面流起始页面的pv ' O$ m! `# H7 d8 f1 z7 l; H
    第94讲-页面单跳转化率:计算页面切片的转化率
    - U# u3 t5 |+ y3 c( P/ A  R第95讲-页面单跳转化率:将页面切片转化率写入MySQL
      X) O" K$ J( K! p3 o7 x) s第96讲-页面单跳转化率:本地测试 - `4 p4 D# p, Q, E. }
    第97讲-页面单跳转化率:生产环境测试   X  m+ L8 r# v1 s+ D' s- g7 p2 q
    第98讲-用户访问session分析:生产环境测试 9 M1 p) f! w& G$ F  \' c% Q
    五、各区域热门商品统计:
    & o) L$ v# J* |: ]; c$ Q  R. i第99讲-各区域热门商品统计:模块介绍
    # q2 G* {( ]% U' v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 + }+ U1 |5 [2 d% Y6 I, c
    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
    * }% j+ p6 S/ v, Q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 7 B  y5 @* M8 I1 l. o3 D" e7 k" g
    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 3 Y3 Q8 P% S+ a2 E0 b4 a: h
    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() . Z7 Z+ H8 W/ B2 J5 i9 E& M) }
    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
    5 k, B/ z* @( {: |6 [" o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 - ^* D9 j( j" h  e" q: w+ r
    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
    $ i( j# {* Z! x) i8 }" p5 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   O0 \0 ^/ k* `, W! u
    第108讲-各区域热门商品统计:将结果数据写入MySQL中
    6 K0 A$ N' j  @) G0 q) j第109讲-各区域热门商品统计:Spark SQL数据倾斜解决方案
    " o+ T! f6 e, @第110讲-各区域热门商品统计:生产环境测试 + ]3 l% @3 D5 S) e( D
    六、广告点击流量实时统计: 8 R5 T8 n, {; m, Z1 b1 P
    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
    7 P2 W  V; U$ V, {" @. {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 % {# g- X( d& {$ i( e- {
    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
    $ j% d) o* |2 ?$ j3 T- h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 5 T4 {! Z) r! J; R* B" G; J  `  {; K
    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 9 e5 ~" A6 P, d3 I
    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   b7 K; a1 \. H1 l% L0 p( `
    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
    & v& J8 Y3 R0 S6 \: x4 \& h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
    1 _& o+ m/ t  N( t5 [* V# E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
    ) o% x' `4 k2 T- X0 U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 6 _$ H6 m- z0 W: f! k8 t
    第121讲-广告点击流量实时统计:生产环境测试
    ( a: E8 Q% ]8 _* \) W9 H7 w  X' H第122讲-课程总结:都学到了什么? 6 S9 j; R2 A: _
    新升级增加课程大纲: 2 v6 B# A& s$ f& r2 q. _
    第123讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍
    ; d$ S; _; Z7 X6 h2 i" S; Z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 / k+ C. l4 k- v5 m) O4 P9 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
    ( `! {0 Z' s7 B: i* W# p3 B, Y第126讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍
    / q/ ^1 d6 M. P# i+ b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 a- z. `' n5 N1 {第128讲-(赠送)Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术 ' e' n! f8 Y* n! _9 ^
    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 - ]+ y( j3 K8 W( H5 O$ b: q' R/ h. k
    第130讲-(赠送)Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等
    3 h- n6 A! S7 {' N4 `第131讲-(赠送)Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark " W) J* m/ F" _, R1 F
    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
    " e5 e$ l% z, O% f6 N+ y- [" }# V" S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 # G( g' `) }6 j1 H  D) |* M
    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 5 g" a- }, P+ Q. H7 t& E
    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 + z/ Y+ L9 [  W$ w& T/ v) x
    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
    8 o4 B% ^  z# p% _( M1 m, f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 7 E3 c! C5 @. w5 q9 K
    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
    - V; H0 I2 X, p' L5 g, H
    6 J7 [( |# @, y+ k
      m. H% U7 g# C  t
    7 j) [. z, ~) f1 }1 j$ t" S) y
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    非常感谢,如此给力
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