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〖课程简介〗:' W7 V) k: @& S' x
Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。6 U, c# Q, j, C0 d$ `* ], M
本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。学习完成后可以胜任高级级别的大数据相关岗位。
6 h8 i7 q* M5 B' U9 i8 [9 a* h+ s3 ]! l' x
〖课程目录〗：% g" ~7 u, }( x; h& l
├──0-导学视频
/ n, x, B. H+ n$ p' Q: D8 @" L; V| └──PySpark导学.mp4 368.43M: C- n* ~; [+ L, R1 [! {( V3 I
├──1-第一部分-Spark基础入门 1 R: Z+ f3 `, u$ r0 C
| ├──1-第一章
0 O, d6 S: N% n# v' t| | ├──01-课程导入.mp4 5.67M) i# p) f& T7 ], A. C6 `4 ]8 @8 S
| | ├──Spark基础入门-第一章-1.1-Spark简单介绍.mp4 46.18M
6 k. x! T- T6 I6 B2 c| | ├──Spark基础入门-第一章-1.2-Spark风雨十年.mp4 61.13M
5 Q7 j8 e, O4 H4 v# x8 o3 F7 j d$ ?$ W( P| | ├──Spark基础入门-第一章-1.3-Spark和Hadoop的对比.mp4 75.02M
$ B1 |5 W L1 G5 p| | ├──Spark基础入门-第一章-1.4-Spark四大特点.mp4 64.85M1 J- _& z2 V" L$ u7 q
| | ├──Spark基础入门-第一章-1.5-Spark框架模块.mp4 57.79M
4 q: w) p6 E! q, n O3 C V| | ├──Spark基础入门-第一章-1.6-Spark运行模式.mp4 59.03M4 Z2 u% R: @5 t! @
| | ├──Spark基础入门-第一章-1.7-Spark的架构角色.mp4 88.17M0 N" B. n9 k* q6 B' q5 n5 v" V, b
| | └──Spark基础入门-第一章-总结.mp4 11.04M: A. o. k$ o! t6 X5 K
| ├──2-第二章
% ?2 j/ c6 }* _# ^5 }7 b9 {| | ├──Spark基础入门-第二章-2.1-课程服务器环境.mp4 43.60M1 N1 [7 ^4 P& J
| | ├──Spark基础入门-第二章-2.2-Local模式基本原理.mp4 88.65M
8 A4 i6 t, s. O9 ^| | ├──Spark基础入门-第二章-2.3-在Linux上服务器上安装Anaconda.mp4 268.55M
6 W9 R7 K0 @ m. C s+ g, E| | └──Spark基础入门-第二章-2.4-Spark Local模式部署.mp4 514.95M
7 m+ L. o+ X( q; L| ├──3-第三章 ' ^7 e: I2 q3 @+ o
| | ├──Spark基础入门-第三章-3.1-StandAlone的运行原理.mp4 23.39M9 A v1 o2 r7 j N
| | ├──Spark基础入门-第三章-3.2-StandAlone部署.mp4 624.20M$ n4 F8 o2 v+ i7 g) [7 O
| | ├──Spark基础入门-第三章-3.3-StandAlone程序测试.mp4 271.91M
/ ?+ m# S3 e6 q6 B$ M' }$ U% p| | ├──Spark基础入门-第三章-3.4-Spark程序运行层次划分.mp4 255.49M/ ^; ?, Z/ }7 W8 Q& ^+ V
| | └──Spark基础入门-第三章-3.5-总结.mp4 34.76M
+ F8 o! z& @ T: b+ Z* U8 M| ├──4-第四章 % E' `' O `5 l) o- f) I$ U: g
| | ├──Spark基础入门-第四章-4.1-StandAlone HA模式的运行原理.mp4 63.25M: h% R' P# c# x+ J
| | ├──Spark基础入门-第四章-4.2-StandAlone 部署和测试.mp4 251.35M: k# `& j2 m# k+ `
| | └──Spark基础入门-第四章-4.3-总结.mp4 29.79M
/ _; p0 U& G! F' ]| ├──5-第五章 ! G1 u; a1 r9 e+ d
| | ├──Spark基础入门-第五章-5.1-Spark On YARN的运行原理.mp4 90.03M- `, p1 U9 M# C* V
| | ├──Spark基础入门-第五章-5.2-Spark On YARN 部署和测试.mp4 214.69M y0 g( W$ I2 f2 l1 x
| | ├──Spark基础入门-第五章-5.3-两种部署模式的区别.mp4 100.92M
3 i6 ], G% T; k4 q( u# f| | ├──Spark基础入门-第五章-5.4-两种部署模式的演示和总结.mp4 157.93M* r/ O5 k& w) W8 M3 W# q5 n
| | ├──Spark基础入门-第五章-5.5-两种模式任务提交流程.mp4 125.57M0 y. w1 I: {- X# Q. D0 V1 }1 s0 G
| | └──Spark基础入门-第五章-5.6-总结.mp4 38.74M" K' j- n# M( f J
| ├──6-第六章
( k/ j8 B7 _7 Y# m _ ]7 [- r* Z| | ├──Spark基础入门-第六章-6.1-框架和类库.mp4 42.43M
0 V* C2 ~. O e4 J, q" o# I| | ├──Spark基础入门-第六章-6.2-PySpark类库介绍.mp4 56.00M2 f: r6 d ? l
| | ├──Spark基础入门-第六章-6.3-PySpark安装.mp4 156.69M- R3 b5 F5 P8 B% G
| | └──Spark基础入门-第六章-6.4-总结.mp4 9.07M
" O a: g% `4 o' s8 R! A| ├──7-第七章 9 k( ]' E1 a( N, B9 g- Y* w
| | ├──Spark基础入门-第七章-7.1-本机配置Python环境.mp4 189.34M
4 Y: u: v; q6 ~$ m5 {. D7 m| | ├──Spark基础入门-第七章-7.2-PyCharm本地和远程解释器配置.mp4 106.98M
- D6 k( S; t# w1 \2 ?8 m1 L1 ]| | ├──Spark基础入门-第七章-7.3-编程入口SparkContext对象以及WordCount演示.mp4 248.97M
/ i4 B9 ]6 _2 L2 T" b/ g| | ├──Spark基础入门-第七章-7.4-WordCount代码流程解析.mp4 134.60M, {* }0 ~" M6 Z# C5 t1 Y
| | ├──Spark基础入门-第七章-7.5-提交WordCount到Linux集群运行.mp4 144.23M
H& s+ j+ P7 V# q3 a| | └──Spark基础入门-第七章-7.6-总结.mp4 23.75M; a8 H8 J& ]5 Z6 q" n
| └──8-第八章 9 O5 R& `- n+ ]5 O" P
| | ├──Spark基础入门-第八章-8.1-Spark运行角色回顾.mp4 72.42M
0 j: {+ N& A8 V| | ├──Spark基础入门-第八章-8.2-分布式代码执行分析.mp4 156.84M
- Y4 j- Q" } o. q' v" C1 ?| | ├──Spark基础入门-第八章-8.3-Python On Spark执行原理.mp4 135.93M. k1 A% n! g% Q1 l) v
| | └──Spark基础入门-第八章-总结.mp4 11.95M
+ P7 D+ X1 h; |, o├──2-第二部分-SparkCore ( d+ X. c, A6 f% ]9 s
| ├──1-第一章 8 J9 y/ L6 b$ \7 H
| | ├──SparkCore-第一章-1.1-什么是RDD.mp4 22.11M5 J* ~0 o6 a' Q3 n
| | ├──SparkCore-第一章-1.2-RDD五大特性-特性1.mp4 15.74M
0 H' h. ?' W0 @/ m# c9 w1 y" }| | ├──SparkCore-第一章-1.3-RDD五大特性-特性2.mp4 61.14M
/ K" u$ L1 h% K7 u- h| | ├──SparkCore-第一章-1.4-RDD的五大特性-特性3.mp4 26.84M1 A' M/ ?) u: l9 C
| | ├──SparkCore-第一章-1.5-RDD的五大特性-特性4.mp4 42.87M
2 h+ r0 W8 W, S1 M1 q. b% P. M: j, U| | ├──SparkCore-第一章-1.6-RDD的五大特性-特性5.mp4.mp4 53.15M- m2 u: e/ ^- @1 ^8 `
| | ├──SparkCore-第一章-1.7-WordCount结合RDD特性进行执行分析.mp4 205.30M
$ u2 K* Q. ~% Q9 C U( B* `$ K| | └──SparkCore-第一章-1.8-总结.mp4 21.49M+ V' r3 j r2 D/ @- ~
| ├──2-第二章 8 L2 q# C: W9 F$ G1 R! F
| | ├──SparkCore-第二章-1-RDD的创建-1.mp4 31.39M7 b6 G( ^* A/ Y: d" M. ]
| | ├──SparkCore-第二章-10-RDD算子-filter.mp4 37.06M* L; ^9 C$ l9 l/ L7 c
| | ├──SparkCore-第二章-11-RDD算子-distinct.mp4 53.73M
; U# i8 D- a1 Z. C0 k6 |( [+ Y% P| | ├──SparkCore-第二章-12-RDD算子-union.mp4 31.62M/ u, T1 h% g7 V4 n+ f
| | ├──SparkCore-第二章-13-RDD算子-join.mp4 86.96M
8 V- y! A6 A2 i; n' |% _9 R3 J| | ├──SparkCore-第二章-14-RDD算子-intersection.mp4 29.46M
- [" G9 M6 o& h* l4 {1 b( z| | ├──SparkCore-第二章-15-RDD算子-glom.mp4 9.26M
/ } Z4 u6 ?4 R, U( a4 n| | ├──SparkCore-第二章-16-RDD算子-groupByKey.mp4 55.64M
" A) Y- C( ]4 \( x" p6 A3 A| | ├──SparkCore-第二章-17-RDD算子-sortBy.mp4 100.83M M! `5 `1 f. P
| | ├──SparkCore-第二章-18-RDD算子-sortByKey.mp4 78.44M
; F$ p9 Q7 d1 V' w+ q* W# ?| | ├──SparkCore-第二章-19-RDD算子-案例.mp4 146.47M
2 C+ r, V9 S! B1 ?| | ├──SparkCore-第二章-2-RDD的创建-2.mp4 210.02M }& k" N- F7 d/ B5 C+ R) V
| | ├──SparkCore-第二章-20-RDD算子-案例-提交到YARN执行.mp4 340.44M& C8 V. s! ^$ E+ U/ y
| | ├──SparkCore-第二章-21-RDD算子-countByKey.mp4 58.40M. v9 _+ E2 l: C% p$ k* i
| | ├──SparkCore-第二章-22-RDD算子-reduce.mp4 53.11M
1 i" L- L7 @# C5 N| | ├──SparkCore-第二章-23-RDD算子-fold.mp4 57.46M1 V) ?7 o0 }" | o# B" A
| | ├──SparkCore-第二章-24-RDD算子-take-first-count-top.mp4 41.78M
) K7 j! K. f; z K ?( f. k| | ├──SparkCore-第二章-25-RDD算子-takeSample.mp4 73.94M
& P! x$ ?/ C7 \* w) I| | ├──SparkCore-第二章-26-RDD算子-takeOrdered.mp4 40.16M
7 `+ z8 B3 X+ t' Y| | ├──SparkCore-第二章-27-RDD算子-foreach.mp4 72.47M
n8 ]; g5 {* N5 l8 b* H! c; A0 V/ Q| | ├──SparkCore-第二章-28-RDD算子-saveAsTextFile.mp4 118.39M
7 P/ F3 F% }! q: O| | ├──SparkCore-第二章-29-RDD算子-mapPartitions.mp4 86.75M6 @5 ?& a+ K8 p: i
| | ├──SparkCore-第二章-3-RDD算子概念和分类.mp4 67.11M
* @$ Z5 i8 X7 y) q6 n| | ├──SparkCore-第二章-30-RDD算子-foreachPartition.mp4 37.86M/ [( [4 j4 t, h) s0 L: V
| | ├──SparkCore-第二章-31-RDD算子-partitionBy.mp4 74.59M
$ K- p3 O& m2 g| | ├──SparkCore-第二章-32-RDD算子-repartition-coalesce.mp4 95.14M- b. I' s# o; F0 G4 x
| | ├──SparkCore-第二章-33-RDD算子-面试题-groupByKey和reduceByKey的区别.mp4 56.50M& ]! @# |4 O( C: G* h. m
| | ├──SparkCore-第二章-34-总结.mp4 10.35M
6 Q/ _* o; q6 P% u. v! ?1 ~& _| | ├──SparkCore-第二章-4-转换算子-map.mp4 104.95M
9 Y4 i# _1 E c6 V| | ├──SparkCore-第二章-5-转换算子-flatMap.mp4 56.42M9 P' j+ y4 ~& n" G! O0 k4 R
| | ├──SparkCore-第二章-6-转换算子-reduceByKey.mp4 21.36M+ V6 N( _" b- p$ Y4 O+ t& {0 R: z
| | ├──SparkCore-第二章-7-RDD算子-mapValues.mp4 40.74M8 [. C/ X, K; D: Q* t
| | ├──SparkCore-第二章-8-WordCount案例回顾.mp4 53.72M! r( X2 k, U# f7 M$ e
| | └──SparkCore-第二章-9-RDD算子-groupBy.mp4 81.39M5 g4 l9 ?+ T$ ?8 h) S
| ├──3-第三章 + @+ i" v: z7 w& G: B+ L
| | ├──SparkCore-第三章-1-RDD的数据是过程数据概念.mp4 52.26M
- Y5 _7 ^ z$ g; |4 g. [+ r| | ├──SparkCore-第三章-2-RDD的缓存.mp4 323.24M
j: j( o6 s# J0 \/ G% W| | ├──SparkCore-第三章-3-RDD的CheckPoint.mp4 138.09M
, s2 B# t9 D! A| | └──SparkCore-第三章-4-总结.mp4 20.77M
" C7 w+ U h, ^9 o4 Q5 q9 S I| ├──4-第四章 6 d( y$ y) T, n) P
| | ├──SparkCore-第四章-1-jieba库入门使用.mp4 146.29M0 o7 r/ H' N) |- e2 E
| | ├──SparkCore-第四章-2-案例需求1开发.mp4 373.43M6 P3 e$ A% p8 C4 l6 v
| | ├──SparkCore-第四章-3-案例需求2开发.mp4 227.51M4 m; o% m$ g X6 Q; }9 V# e6 P/ Z
| | ├──SparkCore-第四章-4-案例需求3开发.mp4 140.39M1 O+ x; W+ B! H3 B p. X/ q
| | ├──SparkCore-第四章-5-提交代码到YARN集群运行.mp4 153.12M
% f1 J. t" O+ K3 e5 _5 H| | └──SparkCore-第四章-6-作业和总结.mp4 8.88M8 o U6 ?, ]+ i$ z1 Y5 G( a2 E
| ├──5-第五章 4 S1 E5 L, p# Z/ z+ f8 ]& T7 m
| | ├──SparkCore-第五章-1-广播变量.mp4 354.61M
5 [5 ~: {7 _/ j5 J| | ├──SparkCore-第五章-2-累加器.mp4 213.12M
8 ]2 B! W' ] ]9 p| | ├──SparkCore-第五章-3-广播变量累加器综合案例.mp4 287.43M! n3 G! g4 F: j& H e' s
| | └──SparkCore-第五章-4-总结.mp4 3.17M& o+ x$ g% u3 I, v2 A" ~
| └──6-第六章 * E5 z+ w) j, o( {% G9 U' M
| | ├──SparkCore-第六章-1-DAG.mp4 86.26M
" Y! K8 @) p E( W! W% R| | ├──SparkCore-第六章-2-宽窄依赖和阶段划分.mp4 73.07M# B4 [) r* t3 J( p
| | ├──SparkCore-第六章-3-内存迭代计算.mp4 217.51M0 G7 e: c: Z7 l/ p
| | ├──SparkCore-第六章-4-Spark并行度.mp4 86.48M
1 p" ]' u1 k7 Z0 }' n( a6 W| | ├──SparkCore-第六章-5-Spark任务调度.mp4 168.34M% ~# Y% D9 D6 G6 t
| | ├──SparkCore-第六章-6-Spark运行概念名词解释和层级梳理.mp4 90.16M5 B! i+ u9 m6 [! \" }; Y6 s8 B+ i0 y# p
| | └──SparkCore-第六章-7-总结.mp4 14.97M
) `+ K( K" x, r( q: I7 k├──3-第三部分-SparkSQL
& N) O* w" U. f* [+ w| ├──1-第一章 0 ], i- E$ F, r; C
| | └──SparkSQL-第一章-SparkSQL基础入门.mp4 32.28M' ~- s1 _- j! g7 X$ l9 }: x) j/ }
| ├──2-第二章
. B# D8 H2 e% F a6 R; f| | ├──SparkSQL-第二章-1-SparkSQL和Hive的异同以及SparkSQL的数据抽象.mp4 141.30M8 v6 [& w0 b, w9 J$ T& q1 q" G
| | ├──SparkSQL-第二章-2-SparkSession执行环境入口构建和SparkSQL HelloWorld.mp4 142.14M
5 l8 o6 j& u! p; g# T- e| | └──SparkSQL-第二章-3-总结.mp4 5.56M: H) ^* z1 j7 U2 h- \
| ├──3-第三章
& O: w8 R5 ~7 F7 {( Z& a+ U| | ├──SparkSQL-第三章-1-DataFrame对象的构成.mp4 18.96M8 c& B, [! s$ `$ c- f
| | ├──SparkSQL-第三章-10-DSL风格入门API.mp4 200.05M
4 o9 d- N4 Y0 ]6 A- f| | ├──SparkSQL-第三章-11-SQL风格入门API.mp4 73.21M1 m/ J6 r. k3 k5 c* q( k- a
| | ├──SparkSQL-第三章-12-WordCount案例.mp4 216.29M% _0 ~$ s' i [4 m" b, [
| | ├──SparkSQL-第三章-13-电影评分案例编程.mp4 530.20M
/ }7 l5 s' f" H| | ├──SparkSQL-第三章-14-SparkSQL Shuffle阶段分区数参数设定.mp4 108.97M
$ |: }( R- d7 B! N4 l8 A| | ├──SparkSQL-第三章-15-异常数据处理API.mp4 300.02M
, Q% V/ b( @- D* P| | ├──SparkSQL-第三章-16-DataFrame数据写出.mp4 153.07M1 a' `' `% M5 k9 t) P
| | ├──SparkSQL-第三章-17-DataFrame使用JDBC协议读写数据库(MySQL).mp4 176.64M
% a0 k* I d O4 j& V| | ├──SparkSQL-第三章-18-总结.mp4 9.53M
# w8 m4 s8 x" C) F| | ├──SparkSQL-第三章-2-DataFrame创建-1.mp4 194.59M
$ w a8 E: p* Y0 H) c& h| | ├──SparkSQL-第三章-3-DataFrame创建-2.mp4 92.99M1 P- e. I3 I- H0 d% i
| | ├──SparkSQL-第三章-4-DataFrame创建-3.mp4 64.56M, N3 B; |, ?( m+ Q. G0 j# W' q0 |
| | ├──SparkSQL-第三章-5-DataFrame创建-4-基于Pandas的DF转换为SparkSQL的DF对象.mp4 6.96M
( m& a" R5 G: u' y| | ├──SparkSQL-第三章-6-标准API读取text数据源构建DataFrame.mp4 69.29M. Z" w+ z4 m$ }/ G: n$ v
| | ├──SparkSQL-第三章-7-标准API读取json构建DataFrame.mp4 32.21M
`+ \3 x ^2 f3 H8 X| | ├──SparkSQL-第三章-8-标准API读取jcsv构建DataFrame.mp4 50.80M
+ n6 Y; j. [/ E9 L p| | └──SparkSQL-第三章-9-标准API读取jparquet构建DataFrame.mp4 65.29M: ], q* Y+ r: O8 i
| ├──4-第四章 - |1 _# R% }6 v0 x6 i, C
| | ├──SparkSQL-第四章-1-UDF创建演示.mp4 228.18M; b2 X2 [7 m% Z }
| | ├──SparkSQL-第四章-2-注册返回值是数组类型的UDF.mp4 131.32M
3 K4 w; U- T' {- f: W9 J| | ├──SparkSQL-第四章-3-返回字典类型的UDF定义.mp4 145.40M. }: H$ N$ [ Q4 W1 T
| | ├──SparkSQL-第四章-4-拓展-通过RDD代码模拟UDAF效果.mp4 101.60M
) H- V9 r1 ]/ v( C| | ├──SparkSQL-第四章-5-窗口函数的演示.mp4 170.80M" \& a+ H2 J' f I
| | └──SparkSQL-第四章-6-总结.mp4 4.74M
6 \) _4 {8 n2 w: Y6 @| ├──5-第五章 / d+ Q* l0 E' a0 {1 J; S' _
| | ├──SparkSQL-第五章-1-Catalyst优化器.mp4 54.68M) q4 \, d' ?& e7 y
| | └──SparkSQL-第五章-2-SparkSQL执行流程及本章总结.mp4 42.14M
6 k+ r; x0 Q. O$ X5 _' m% B4 c1 r| ├──6-第六章 ) I4 R# g& A- b+ S. \
| | └──SparkSQL-第六章-SparkOnHive原理和配置及总结.mp4 334.22M, o i: s* A$ [4 e' q# t
| └──7-第七章
; Z7 o- t, t. Z: W: i2 ~/ Q| | └──SparkSQL-第七章-分布式SQL的执行引擎原理和配置.mp4 309.39M+ S+ ~; M2 R" Z: z8 {3 g$ U
├──4-第四部分-案例
9 Z: ?" I6 g9 D. Y( z| ├──案例-案例背景及需求1开发.mp4 81.98M- ^/ y U4 m6 {0 z* d. Q) v
| ├──案例-需求2开发.mp4 411.11M' S9 V: Z( i) P3 ?: G' w* S. z; q
| ├──案例-需求3开发.mp4 71.42M
# n! H( e4 |6 K3 \! k/ z| └──案例-需求4开发.mp4 235.69M* s' ^( @0 b" G* N6 q" k6 i4 [
└──5-第五部分-Spark新特性及核心回顾 * Y) L* f, e8 l
| ├──Spark新特性及核心回顾-1-1-HashShuffleManager.mp4 101.99M
7 y5 ?4 _2 p- I" f& L7 K8 P/ K| ├──Spark新特性及核心回顾-1-2-SortShuffleManager.mp4 86.46M
! z+ H1 Q) M k- D0 D" ]| ├──Spark新特性及核心回顾-1-3-总结.mp4 18.48M2 |/ j& x$ q. t% |5 J6 v: v
| ├──Spark新特性及核心回顾-2-1-3.0新特性-AQE.mp4 176.45M
1 @2 i2 M d, }$ j9 R: U| ├──Spark新特性及核心回顾-2-2-新特性-动态分区裁剪.mp4 47.10M
3 }7 t- K. X! k& g| ├──Spark新特性及核心回顾-2-3-新特性-koalas库.mp4 303.84M
, _' {$ r3 G( N0 G9 h" w& x| ├──Spark新特性及核心回顾-2-4-总结.mp4 24.25M- f. ~- K3 z3 g7 s' a t# P( d
| └──Spark新特性及核心回顾-3-Spark概念总结.mp4 60.94M
8 V/ x! O( o% S- v5 h. s# B% k| - d5 ~; y" w$ J# Y" l4 h5 |+ c
资料
O* C$ X5 s7 a: o6 E├──PPT ( l% M6 v: Y1 \* P2 w, I
| ├──1 - Spark基础入门.pdf 5.78M
! i( V+ S }, X- _; t) W. V| ├──2 - Spark核心编程.pdf 6.18M3 o8 {8 Q8 W- ~% B) s5 J& t
| ├──3 - SparkSQL.pdf 6.48M
/ _: m0 }# X' a8 Z; V5 |0 W5 X| ├──4 - Spark综合案例.pdf 466.45kb1 o) K" L7 F( b) C" d
| └──5 - Spark核心回顾+新特性.pdf 2.11M
! [& R: H/ S8 y* ]/ k A├──完整虚拟机2021-SZ ; O8 E( ^) ^% g- `! L
| ├──大数据环境统一虚拟机
$ X- ?6 r" Q+ ^: q| | ├──文档 " p B& C; H, i0 R% @
| | ├──虚拟机
& U% }) T1 r* d- b# w s$ q| | └──资料.zip 9.10G) e+ Y: K: g" H
| ├──2021_新版本软件安装_v5_20211002_192.168.88.2_安装Spark-NoSQL-Flink.docx 15.14M5 P. ^0 Y y9 ~! u& H# N
| ├──centos_20211005.zip.001 7.96G. W# v2 j* v6 i6 Y( Q; R
| ├──centos_20211005.zip.002 7.96G
, I4 X/ J7 y4 f; U0 V: d: c| ├──centos_20211005.zip.003 7.96G- d: v8 m2 N& n5 C8 a( R
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发表于 2022-6-4 20:06:02
