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java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《 图解Spark：核心技术与案例实战》4 K3 R! k4 A2 a- A
java电子书推荐理由：以Spark 2.0版本为基础进行编写，版本新。 不仅介绍了Spark 基本使用方法，还深入浅出地讲解了Spark 的编程模型、作业运行机制、存储原理和运行架构等内容。通过对这些内容的学习，你可以编写出更加高效的应用程序，更快地定位并排除故障，而且还能对Spark 运行进行调优，让Spark 运行得更加稳定和快速。 随着大数据技术的发展，实时流计算、机器学习、图计算等领域成为较热的研究方向，而Spark 有着较为成熟的生态圈，能够一站式解决类似场景的问题。通过对本书的学习，你将加深对Spark 原理和应用场景的理解，能够更好地利用Spark 各个组件进行数据计算和算法实现。
. d0 f; U0 d9 [) y2 {2 x& p, z* H& ^1 [' N5 A9 m2 |
作者：郭景瞻# n# b D, k* W
出版社：电子工业出版社8 m+ ?7 c, ^, N4 j" B
出版时间：2017-01-01 1 U7 l/ x, b7 N k% {( _. o% S
书籍价格：78.00元
6 q# z0 s. R; a; O
( |3 D4 S2 f/ X* w7 I( O ; b6 N4 c3 `/ N/ S/ A* _
# W k' U3 E4 e1 V" ?6 J) `( e" Y* f( k4 N- ?
java电子书目录：
, y& D& [; d$ Y- ]& l0 `第1章 Spark及其生态圈概述
. \. ~1 b, b: X% J X$ k( l1.1 Spark简介
5 N5 w" F. a$ k4 W0 ^1.1.1 什么是Spark
5 S5 B& j7 w, c4 M* w T# g1.1.2 Spark与MapReduce比较
0 g9 m; S f% _5 D1.1.3 Spark的演进路线图 , }- V5 ?5 G: M! B `6 z
1.2 Spark生态系统 ; n! K6 T* r4 W* L
1.2.1 Spark Core
5 k2 \6 m. ~. i. b: W" D a3 Y9 d1.2.2 Spark Streaming + s" ?/ \1 F9 Y0 ?4 M6 \4 j. U
1.2.3 Spark SQL
# P" X- U: I% A& Z" [$ o& G1.2.4 BlinkDB ! P8 D; t/ d$ b( O. y- O/ d
1.2.5 MLBase/MLlib
* x; j' |+ }% ?4 Y. w# e& t6 f1.2.6 GraphX
) m& d; k3 e' l9 q9 D1.2.7 SparkR . p3 ?, r. b0 D# n2 M3 R1 m5 A1 H1 Y
1.2.8 Alluxio
+ z+ p. E ? m, D; G1.3 小结 " M7 x4 K9 J8 p6 Z* a4 v4 r
第2章 搭建Spark实战环境
/ u- p* L; P! e2 V3 K+ C2.1 基础环境搭建
3 x8 P; P6 P# f2.1.1 搭建集群样板机
; Q: L: a8 Z7 `2.1.2 配置集群环境 ' e9 F Q$ L+ @: L
2.2 编译Spark源代码
?7 B. r6 Z0 h/ G. C1 Y, q% [, {2.2.1 配置Spark编译环境
& \+ |* W( p3 {2.2.2 使用Maven编译Spark 6 E- [& l$ {( \; u7 z$ p! G, Y
2.2.3 使用SBT编译Spark
0 f: ^. `( O; D, L6 l2.2.4 生成Spark部署包 * N" W/ P; I/ C/ l$ Y, Q) B
2.3 搭建Spark运行集群 / ?1 q3 G1 ~- ~/ P2 J
2.3.1 修改配置文件 - ?5 A/ g' W1 U
2.3.2 启动Spark & e$ a2 s4 i0 ~
2.3.3 验证启动
8 B$ p: H. ]! _; N$ z% L2.3.4 第一个实例
- p; r$ _% W* N( ]% b2.4 搭建Spark实战开发环境
2 F+ `/ ^$ M, N a. y" ^; a0 K0 `2.4.1 CentOS中部署IDEA
* n' X9 }* S) `6 p" [, C- L" T2.4.2 使用IDEA开发程序
3 k6 g8 t) z M6 B) L2.4.3 使用IDEA阅读源代码 3 J8 H: Z; f2 I- K' X" t% u) {
2.5 小结 % N& |( ~& q8 C0 O( O& l# M& X) y7 D
) y) E9 a. Y6 q( d, _第二篇 核心篇
' X8 M& m) x/ r1 y. I. {7 U第3章 Spark编程模型 : J+ ]; i+ s' T/ z; z/ _* V
3.1 RDD概述 4 ~( g# s$ d# @( `5 n, m
3.1.1 背景
& t+ j! p! I' r: n3.1.2 RDD简介 $ w; P# Q4 \/ c0 O
3.1.3 RDD的类型 + M6 Z8 H. l1 e7 Y$ E
3.2 RDD的实现 $ D; m9 A1 Y: i
3.2.1 作业调度
4 ^ R& e- j9 h! {* ?) k- X# g3.2.2 解析器集成
`2 \* r8 r/ `3.2.3 内存管理 3 x2 B* X- l: F9 S/ [( t* N
3.2.4 检查点支持 $ U! R, W( n) T0 w
3.2.5 多用户管理 ; c: S x0 u% Y) F) x+ D
3.3 编程接口 4 t3 R0 s, b5 _1 P9 X6 w8 m4 j4 m
3.3.1 RDD分区（Partitions）
- w7 }9 I p1 T/ b! ?; }2 G1 T3.3.2 RDD首选位置（PreferredLocations） 3 w& s# k% T1 f
3.3.3 RDD依赖关系（Dependencies） 5 W( d1 P5 n `. g
3.3.4 RDD分区计算（Iterator）
5 [: t+ p. P+ n n" r. j3.3.5 RDD分区函数（Partitioner）
# A8 ]1 ]! W: {( M5 a4 G, b3.4 创建操作
% T7 j( \) e w U8 D$ Z3.4.1 并行化集合创建操作 - L' E/ u9 m/ u; B% w% N' f
3.4.2 外部存储创建操作
! k# m6 `9 \4 T6 J3.5 转换操作 2 E0 F# K3 j4 H- {1 c2 y
3.5.1 基础转换操作
" ]9 e' d. S4 i2 V; E% i# D" l- z1 x3.5.2 键值转换操作 4 b5 _; D2 e v% b- r9 p+ h: D) T
3.6 控制操作 3 G$ Q {, p, v: e. _/ b' o- A
3.7 行动操作 $ }& V$ U7 \7 L G) ^0 I% D
3.7.1 集合标量行动操作
, Q% M4 _( M+ _. N3.7.2 存储行动操作 , k3 I) k: M7 u3 p7 ]; Y. k1 S
3.8 小结
! J) Q' Q) W0 j( u8 l第4章 Spark核心原理 3 W$ z2 D; B& M4 e3 Q/ s7 y
4.1 消息通信原理 ( ] ?/ q* d, r3 R
4.1.1 Spark消息通信架构 ! ?8 F% H7 Y, r" I2 Q
4.1.2 Spark启动消息通信 [; ]" w: q' z8 S6 Y
4.1.3 Spark运行时消息通信
, }: D+ G1 H: f$ \8 M4.2 作业执行原理 $ X( @9 y+ ]% K: Z
4.2.1 概述
% d" H) k$ [5 I" C1 G3 y' M0 P8 |4.2.2 提交作业 / L H% S) Q* Q3 f! }( P; X7 X
4.2.3 划分调度阶段
1 @7 u. `0 r7 h6 L$ J' Z4.2.4 提交调度阶段 , j! i* I( {& D
4.2.5 提交任务 " N q, ?: S% [4 ?! M& {
4.2.6 执行任务 2 _4 @! [9 v3 {( Q! U" e3 d
4.2.7 获取执行结果 4 B j v7 K1 }/ p
4.3 调度算法 $ `4 b4 @8 a) c( _* U; k
4.3.1 应用程序之间
1 d7 O" Z. V% C* l& i4.3.2 作业及调度阶段之间 ; T1 o( c% f/ Q! p
4.3.3 任务之间
. h, N! q( l: r K4.4 容错及HA 7 A. J/ i* y3 `3 D2 { s
4.4.1 Executor异常 0 ]; l! |$ u2 F4 T) m; s
4.4.2 Worker异常
- _+ T. u X* m4.4.3 Master异常
+ J7 h9 Y5 P* c. C6 g4.5 监控管理 ( e; N0 K- r# R1 P
4.5.1 UI监控
6 }, s4 i- X( i+ h! m: Y g4.5.2 Metrics
; v7 y- A9 l! P4.5.3 REST
. {% e+ i1 T4 v, ?2 I/ ^; d4.6 实例演示
) e- Q2 ?$ m( H' c2 [) T5 {4.6.1 计算年降水实例 5 b v2 c) B: ?% n& t! A3 h# M0 F
4.6.2 HA配置实例
4 u) h: |5 @$ A6 k3 h+ M" B P4.7 小结 & E5 A$ J- V) m' l# V; J/ {
第5章 Spark存储原理 - F. e0 L2 r2 M, R
5.1 存储分析 * B' z& D$ x F) W$ Q0 Z2 y
5.1.1 整体架构 # M6 |9 {+ U' v U, q
5.1.2 存储级别 6 ?) ?# [* i, k k, ~) E. O
5.1.3 RDD存储调用 : T7 W1 B5 O# `$ }- ]
5.1.4 读数据过程 / t9 l: j; X) G3 w$ ?# @. Y- P
5.1.5 写数据过程 : U0 a0 c& V7 V( x- ^6 ]8 |" L' b
5.2 Shuffle分析 : ?) N1 k: E& Z' x+ L" b" u+ x
5.2.1 Shuffle简介 ! C1 ^) i9 x8 b
5.2.2 Shuffle的写操作 % x2 E2 I3 M! g& C7 w# {; t) t, f
5.2.3 Shuffle的读操作
6 a; P" n. c; M. g7 ?( z% z! D5.3 序列化和压缩 }% n# F' F' w9 U; M
5.3.1 序列化
! P" H3 C9 {% |8 x B3 x- E' h5.3.2 压缩 % ?3 [! S, L) D5 _7 n3 R |
5.4 共享变量 * C1 q& @, g# y' i5 @4 e
5.4.1 广播变量
/ _$ _; C& n9 O- G5.4.2 累加器 7 p( U7 Z7 B* ^! U* }$ R3 o2 s! w
5.5 实例演示
/ p1 J! o4 y g `. z5 t5.6 小结 + q0 r) W8 l3 H6 i
第6章 Spark运行架构 $ t# P# a# |5 O4 G1 z! w: {
6.1 运行架构总体介绍 & l0 W4 o; I7 k# T0 d* }
6.1.1 总体介绍 ( y4 v5 L3 a6 T M
6.1.2 重要类介绍
" y7 f3 U g$ J v- J6.2 本地（Local）运行模式 v' G( p$ S: A |& l
6.2.1 运行模式介绍
2 F3 F0 o2 K( D/ d+ I/ k2 B& n6.2.2 实现原理 7 r: r d5 L, g2 s6 I% M, a9 g
6.3 伪分布（Local-Cluster）运行模式 " `& r4 M. `; Y n; Y' H& D
6.3.1 运行模式介绍 3 y+ J, \$ N8 e/ M( N
6.3.2 实现原理
8 W0 P- D( Q+ I4 [7 D$ x6.4 独立（Standalone）运行模式
0 C0 o6 n/ n% a' A$ \4 r2 R# b6.4.1 运行模式介绍 5 q# Z2 U" c: l( G! w! H( k
6.4.2 实现原理
: e7 ]9 z9 j. _% G) a) p! [6.5 YARN运行模式 + l/ [: E4 p! r! o0 r) J
6.5.1 YARN运行框架
/ p3 g* U5 T; n+ H6.5.2 YARN-Client运行模式介绍
; b+ I$ v2 x0 ^4 [6.5.3 YARN-Client 运行模式实现原理
4 I5 m/ e9 \9 B" ~2 I# _6.5.4 YARN-Cluster运行模式介绍
1 Q' D; X3 d( j; F# \6.5.5 YARN-Cluster 运行模式实现原理
$ _: y8 k C3 Z* |$ ]& G* `$ W9 }: n# P6.5.6 YARN-Client与YARN-Cluster对比
! H2 y" F) @5 w2 P, {' l; `# [. s6.6 Mesos运行模式
) Z8 J/ x! W/ A- k6.6.1 Mesos介绍
, N. c# c2 |: Z/ F: y a+ ^6.6.2 粗粒度运行模式介绍
9 z, t6 c& E' T" m; P6.6.3 粗粒度实现原理 # h1 G* @- h4 K, v% R* f: \
6.6.4 细粒度运行模式介绍 ; c; E. K Z" A6 j) Y1 F( P" t
6.6.5 细粒度实现原理 L: u9 a% H3 M) f6 r3 s
6.6.6 Mesos粗粒度和Mesos细粒度对比
1 n4 I9 g d5 U; Y# c0 I8 |6.7 实例演示 . j7 e4 _1 f0 F) E
6.7.1 独立运行模式实例
4 y0 A. X5 y8 T& W I4 X0 ], K6.7.2 YARN-Client实例 ! w7 g/ i2 u0 O8 ^" j9 Q
6.7.3 YARN-Cluster实例 5 L3 W- f$ I3 k& f7 x+ ~0 H2 E
6.8 小结 3 R" z$ z# c6 }' L) k
" b, R2 d8 x" a; p
第三篇 组件篇
% w' v/ t$ q5 t' h& O+ F第7章 Spark SQL
! |$ y K n! ~3 C' k) q7.1 Spark SQL简介 ( U0 r u2 v0 m" _* Y: b! l
7.1.1 Spark SQL发展历史 1 s. R8 f- m. T3 J
7.1.2 DataFrame/Dataset介绍 5 E" D3 C: w8 S# l& g ^* H
7.2 Spark SQL运行原理 % B# f6 S. V% k8 [
7.2.1 通用SQL执行原理
. B4 g+ p6 ]6 k: F/ o1 N7.2.2 SparkSQL运行架构
0 u$ c9 X. |9 i" P" w7.2.3 SQLContext运行原理分析 ) |6 L/ F" _: e+ b2 v6 `6 N$ p
7.2.4 HiveContext介绍
+ q, Q5 U* E* `$ _7.3 使用Hive-Console
3 D. j& C# W; `) X4 n5 h7 z* l8 v+ n7.3.1 编译Hive-Console
8 ^+ h: h! M, z1 V$ O7.3.2 查看执行计划
/ W7 e# b/ g" N8 N, }4 h7.3.3 应用Hive-Console - ^- c; i, |; E: {
7.4 使用SQLConsole
. A) Q! p8 G( n i4 Y+ F7.4.1 启动HDFS和Spark Shell & E) k) r0 }* N
7.4.2 与RDD交互操作 6 U/ E0 ^! F& V& ^
7.4.3 读取JSON格式数据
- y/ L9 w# W$ M5 [7.4.4 读取Parquet格式数据
9 W# `: k: |, A' p5 ^4 g0 \7.4.5 缓存演示
Y8 S( T! p- m( C7.4.6 DSL演示 0 n9 Q5 K- l6 W9 M4 }9 o
7.5 使用Spark SQL CLI
$ l/ q0 f( A* d7.5.1 配置并启动Spark SQL CLI - J3 l) f( X0 e/ N0 H) a
7.5.2 实战Spark SQL CLI
4 k! w7 B. \. n$ y/ f& J3 c# f: l7.6 使用Thrift Server
, k+ E( W" n4 z% p* s8 C: \7.6.1 配置并启动Thrift Server
# B7 n; H. t4 n- ] \$ U7.6.2 基本操作 " f% M* Y5 r7 T- u" a
7.6.3 交易数据实例 : M8 [$ ~+ H/ f
7.6.4 使用IDEA开发实例 7 r& E/ u! g2 {, j P
7.7 实例演示
$ Y! @4 V5 t+ M2 {7 M' c7.7.1 销售数据分类实例 - X d( W+ I8 U- E
7.7.2 网店销售数据统计
) }4 x* O7 f7 h' X7.8 小结
+ T* W1 m( }8 d' F8 d q" E第8章 Spark Streaming
8 n. M. n+ r9 y8.1 Spark Streaming简介 " ~& t F! j! t
8.1.1 术语定义
5 Q, k; @ y P9 B. Y0 _/ d& _8.1.2 Spark Streaming特点
% @' ~7 |: k7 w/ E5 X: G8.2 Spark Streaming编程模型
1 q6 G7 {/ l' E; Y" p1 z& r& `8.2.1 DStream的输入源 ( }+ o. T0 c! z) e! I
8.2.2 DStream的操作 2 G; Z- ]% B* L8 }& L3 N6 D
8.3 Spark Streaming运行架构 6 p' i& q- }$ W# R
8.3.1 运行架构 7 ?7 [" D/ f' [8 l
8.3.2 消息通信 # ^+ F' F L3 L: S0 U; y4 I; h" I
8.3.3 Receiver分发
( P4 |0 I6 E U! C' a+ m6 H8.3.4 容错性
, g* o0 |, V! l+ G8.4 Spark Streaming运行原理 - q: V! l! c$ x8 z$ q) v
8.4.1 启动流处理引擎 4 D, F$ G) L: ~4 |; r
8.4.2 接收及存储流数据
4 } q2 p* H+ k g8.4.3 数据处理 4 D( M3 z9 Q) S" _
8.5 实例演示
5 T0 h' ~- ?$ q9 I$ q8.5.1 流数据模拟器 ) t' X) e$ u' L0 c. f
8.5.2 销售数据统计实例 / @# m2 o: }! U0 J
8.5.3 Spark Streaming Kafka实例
9 D' r) A; J+ Q& l, _" E8.6 小结
+ y u7 p% v* U2 E第9章 Spark MLlib 7 C- W- K/ W: Q* m
9.1 Spark MLlib简介
6 r7 B* B- n5 `; B! y9.1.1 Spark MLlib介绍 ) ?9 x: y+ v( |4 N( |, T* r' G
9.1.2 Spark MLlib数据类型 % z, {. F/ n }
9.1.3 Spark MLlib基本统计方法 0 s" N+ J- X1 p, I( ?
9.1.4 预言模型标记语言
8 ?( j, z5 M* Q1 U8 f1 S9.2 线性模型 1 G w9 Q# S v: {, ?9 @
9.2.1 数学公式 3 y3 z6 G4 e0 H3 C
9.2.2 线性回归
/ ]5 p& X. o/ @9.2.3 线性支持向量机 3 H7 }8 {3 I4 m
9.2.4 逻辑回归
, _: L0 ^/ Y. Y6 p9 M9.2.5 线性最小二乘法、Lasso和岭回归 , Y9 J- _1 e$ X% P/ X) a) \$ g
9.2.6 流式线性回归
1 R/ ]% R! _2 T7 ~$ J- c5 z7 R" H9.3 决策树 , v b: G( }0 _9 H
9.4 决策模型组合
) m& F' q, o9 x2 i- R9.4.1 随机森林 ) D5 d6 E9 q5 s: \& f4 `* M c5 J
9.4.2 梯度提升决策树
' H' T ~ s- H: {; Q) C/ ]9.5 朴素贝叶斯 # ?5 B# O* I5 a& p
9.6 协同过滤
3 h3 k: u8 ~+ B8 Q$ a% Q- Z9.7 聚类 ) d1 }3 [' i& _3 b& z9 b
9.7.1 K-means
* D9 |9 j6 |" L4 _6 E9.7.2 高斯混合
6 ]4 u+ p0 M# d! ?7 y- F8 ^9.7.3 快速迭代聚类
) l+ ~8 P9 h3 E" [. B4 f9.7.4 LDA
/ ^' V/ Q0 `& Y* q9.7.5 二分K-means , B* f& k" E$ e4 y7 v1 ]
9.7.6 流式K-means ' `$ h% Y, ]- r
9.8 降维
1 C/ y! ?, s5 b7 K9.8.1 奇异值分解降维
+ Q8 r6 y% f9 r& c5 ?4 [9.8.2 主成分分析降维
8 b& ~: \$ ]) _2 I5 e i* _9.9 特征提取和变换
! P3 J) O. J4 ~+ R9.9.1 词频—逆文档频率
v- ~; i4 d2 a" w2 x' f9.9.2 词向量化工具
. N! W" [5 D$ {* ^9.9.3 标准化
! f7 m2 p3 J# Q( n: I ?* B9.9.4 范数化
6 P/ z6 q3 C+ X3 a& \+ ?9.10 频繁模式挖掘 5 S9 `# N% C2 _ u8 m6 b
9.10.1 频繁模式增长
% b6 } S( |& j* _9.10.2 关联规则挖掘
1 Y& e1 Q* |2 O+ s" H) W* D% ]9.10.3 PrefixSpan 9 k2 G, d9 d' q) X" ^
9.11 实例演示
& X. P; q: I# K* x/ ?. {9.11.1 K-means聚类算法实例
* D: e: c( j9 R9.11.2 手机短信分类实例
; J6 v- A; A# q5 Q& H" g q0 N7 x9.12 小结
7 e8 y8 ]) }2 |% Q2 h第10章 Spark GraphX
# L6 s9 z9 T# z: U% r10.1 GraphX介绍
, Z: P7 B( p0 k* {1 ^1 S10.1.1 图计算 , k5 W9 H X8 {& d
10.1.2 GraphX介绍
) g9 v: i# x D# [- U10.1.3 发展历程 6 t& N& N% V( @5 y
10.2 GraphX实现分析 5 g% E6 R$ W. L+ d
10.2.1 GraphX图数据模型
# V1 W! d% \8 B8 w& M/ B4 u# ]10.2.2 GraphX图数据存储
" c i% M3 i! h8 G& `1 r. F( X& O10.2.3 GraphX图切分策略 ; m+ V6 d; d# z% |0 q
10.2.4 GraphX图操作 ) O; [; U9 N9 ?" U1 r) A% x4 k
10.3 实例演示
# i z0 @/ i B, V7 B0 P10.3.1 图例演示 $ u4 Q7 \8 w2 w; B6 O
10.3.2 社区发现演示
/ M _6 I! b# ?10.4 小结 & O- U$ n7 V' O0 e6 ?
第11章 SparkR 9 B5 v, O& Q9 f& ~- R, O* r
11.1 概述 . y3 Q1 ]7 E d5 ^: |' a3 E: J5 I
11.1.1 R语言介绍 . p4 z7 m4 b( c% ^4 Q, x5 N
11.1.2 SparkR介绍 7 K+ V% Q2 }) |+ ? x$ h2 T
11.2 SparkR与DataFrame p2 m3 x$ o" ]% H1 N4 L3 K
11.2.1 DataFrames介绍 4 U3 H- V3 t) N+ t2 z$ G4 h" e
11.2.2 与DataFrame的相关操作 * i I4 j0 C* f; V7 z2 j
11.3 编译安装SparkR
" m! `0 [" P) o% q% ?11.3.1 编译安装R语言
, }* x! H `2 g6 n6 e. ~" J4 _11.3.2 安装SparkR运行环境
' g5 Q+ ~. s& R' D, M$ `$ V11.3.3 安装SparkR
6 ~, ~8 g0 c% l9 ~/ F, Q9 _11.3.4 启动并验证安装 $ U4 m1 \+ Y6 V, j( l* V; x3 S
11.4 实例演示
& f l( T7 N9 U# |11.5 小结 & C7 R$ d. F) \2 R2 q% {$ i
第12章 Alluxio
; r/ q& p1 e+ c! R12.1 Alluxio简介 1 N6 M! l- Q" Y- e
12.1.1 Alluxio介绍
+ O: y7 s' N0 Z12.1.2 Alluxio系统架构
/ F/ J( |2 o% K) w9 {% \5 m12.1.3 HDFS与Alluxio + c {/ w1 J: K" E! i
12.2 Alluxio编译部署
: g- @; w+ x, [3 f* ?: o2 A i12.2.1 编译Alluxio
- a9 B. E3 E7 E, V ^( s6 H1 V12.2.2 单机部署Alluxio % [" w5 t0 | J' v
12.2.3 集群模式部署Alluxio
; v8 X4 W3 [+ a* r, D12.3 Alluxio命令行使用
1 @8 G% e( p$ `: P U; r7 e12.3.1 接口说明 ( S% {! g9 t4 b( [9 o6 F, a
12.3.2 接口操作示例
' C/ T. ]+ ^5 h$ ?2 R: T& R12.4 实例演示 " M/ z- w+ @) ]' s1 \6 J
12.4.1 启动环境 : L5 D3 V: g. L- R5 j
12.4.2 Alluxio上运行Spark . Y9 J6 M% `, v* f
12.4.3 Alluxio上运行MapReduce
0 N# o) L5 O: b/ Z# g. {12.5 小结 + {* ?7 g. _" _2 \" K
( ]8 r* `9 d, m4 }# ~
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( w* j$ l! l8 j# Z" i; F
* W3 H) N; h4 L) j2 Z1 i5 w& h6 o: o1 M$ P' v
[- b6 v; \# x; W+ T
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发表于 2018-7-3 20:34:00
