简介本资源是一份面向大数据初学者与Hadoop生态实践者的完整离线日志分析教学文档聚焦技术论坛网站运营场景解决PV、注册用户数、独立IP数、跳出率及板块热度等核心业务指标的计算问题。文档以真实Apache Common日志为数据源含56GB历史数据与日增150MB文件系统梳理从HDFS数据上传、MapReduce清洗、Hive统计分析到Sqoop导出MySQL及HBase明细存储的全链路开发流程并涵盖Linux Shell、HDFS、MapReduce、Hive、HBase、Sqoop六大技术栈的协同应用。资源为单个1013KB的DOCX文档内容结构清晰包含项目背景、KPI定义与公式、开发步骤详解、表结构设计及数据清洗实操示例适合用于课程设计、毕业实践或企业级日志分析方案参考。目前已有1402人学习下载。1. 这不是又一个“Hello World”日志分析它真能算出你论坛里谁注册了、谁看了就走、哪个板块快凉了你手头有一堆 Apache 日志每天几百 MB看着 HDFS 里越积越多的access_2013_05_30.log心里发毛——不是怕存不下是怕根本不知道这些字节在说什么。这个项目不讲 MapReduce 原理不画 Hive 架构图它干了一件很实在的事用一套可落地、可定时、可查表的离线链路把原始日志变成运营同学早上打开电脑就能看的五张表——PV 总数、当天注册人数、独立 IP 数、跳出用户数、板块访问 Top10。它没用 Spark Streaming没上 Flink全靠 Hadoop 生态最稳的老三样MapReduce 清洗、Hive 统计、Sqoop 导出。数据源是真实论坛某技术学习平台的 Apache Common Log格式典型123.123.123.123 - - [24/May/2013:12:34:56 0800] GET /forum.php?modviewthreadtid12345 HTTP/1.1 200 12345。关键在于它把“跳出率”这种看似玄学的指标拆成了可验证的 SQL先按 IP 分组再筛出只出现 1 次的 IP最后除以总 PV——不是靠 BI 工具点几下而是每一步都落在 HDFS 路径、Hive 表名、MySQL 字段上。适合刚跑通 Hadoop 集群、想拿真实业务练手的开发也适合需要快速交付日志分析 MVP 的小团队。它不追求实时但求结果准、链路清、改起来不翻车。2. 整体架构与模块职责从日志落地到指标入库的六层流水线这个项目不是单个 Jar 包或一条 SQL而是一条横跨存储、计算、调度、查询的完整离线链路。它把大数据开发中容易被忽略的“衔接细节”全写实了Shell 怎么取昨天日期、Hive 分区怎么动态加、Sqoop 导出字段分隔符为什么必须是\001。整条链路共六层环环相扣缺一不可2.1 数据源头Apache Common Log 的真实结构与陷阱日志不是标准 JSON而是带空格、方括号、时区的文本行。项目原文明确给出格式示例123.123.123.123 - - [24/May/2013:12:34:56 0800] GET /forum.php?modviewthreadtid12345 HTTP/1.1 200 12345这行里藏着五个关键字段但位置不固定、分隔符不统一IP 在开头用空格分隔但后面紧跟着- -不能简单split( )时间被[和0800]包裹中间含英文月份May需Locale.ENGLISHURL 被双引号包围且包含空格如HTTP/1.1必须用首尾引号定位状态码和流量在最后但被空格和引号夹在中间需二次split。这就是为什么项目里专门写了LogParser类——它不是炫技是绕过正则表达式性能黑洞的务实选择。我一般会先用line.indexOf([)定位时间起始再用line.lastIndexOf(\)找 URL 结束比写一个^(\S) \S \S \[([^\]])\] (\S) ([^]) (\d) (\d)$稳定十倍。尤其当单日日志超百万行时字符串索引比正则匹配快一个数量级。2.2 存储层HDFS 目录设计与分区逻辑整个 HDFS 路径规划清晰直接反映数据生命周期/project/techbbs/ ├── data/ # 原始日志上传目录未清洗 │ ├── access_2015_04_25.log │ └── access_2015_04_26.log ├── cleaned/ # 清洗后数据目录MapReduce 输出 │ ├── 2015_04_25/ # 按日期子目录对应 Hive 分区值 │ │ └── part-r-00000 │ └── 2015_04_26/ └── hive/ # Hive 表数据实际落盘路径可选注意cleaned/下的子目录名2015_04_25必须与 Hive 分区值logdate2015_04_25完全一致。这是 Hive 外部表能自动识别分区的前提。如果脚本里写成20150425无下划线Hive 就找不到数据——这种错不会报语法错误只会查出 0 条记录排查起来极耗时间。2.3 计算层MapReduce、Hive、Sqoop 的分工铁律三者不是并列关系而是严格流水线MapReduce 只做一件事清洗。过滤静态资源/static/、剥离GET/POST前缀、标准化时间格式、丢弃无用字段状态码、流量。它不统计、不聚合输出纯文本IP\t时间\tURL。Hive 只做一件事统计。基于清洗后的数据建表、分区、执行 COUNT/DISTINCT/GROUP BY。它不读原始日志只读cleaned/下的 TSV 文件。Sqoop 只做一件事搬运。把 Hive 计算好的汇总表如techbbs_2015_04_25导出到 MySQL。它不参与任何逻辑只负责字段对齐和分隔符转换。违反这个铁律必翻车。比如有人想在 Mapper 里直接统计 PV结果发现 Reducer 收不到数据——因为 MapReduce 默认按 Key 分组而 PV 是全局计数必须用Counter或改用 Hive。2.4 调度层Shell 脚本里的时间魔法与容错设计定时任务techbbs_core.sh是整条链路的“心脏起搏器”。它用三行 Shell 解决了大数据调度中最头疼的问题# step1. 获取昨天日期严格按 yyyy_MM_dd 格式 yesterday$(date --date1 days ago %Y_%m_%d) # step2. 上传原始日志注意路径拼接 hadoop fs -put /usr/local/files/apache_logs/access_${yesterday}.log /project/techbbs/data # step3. 执行清洗输入路径必须与上传路径一致 hadoop jar mycleaner.jar /project/techbbs/data/access_${yesterday}.log /project/techbbs/cleaned/${yesterday}这里的关键是date --date1 days ago——它不依赖系统当前时间是否准确。即使服务器时间漂移了 2 小时只要 cron 在凌晨 1 点触发yesterday就一定是逻辑上的“昨天”而非“当前时间减 24 小时”。这是生产环境保命技巧。另外脚本里没写set -e意味着某步失败不会中断后续步骤。实际部署时我一定会加上set -e # 任一命令失败即退出 set -u # 引用未定义变量时报错否则yesterday变量为空时hadoop fs -put会把整个/usr/local/files/apache_logs/目录上传瞬间打爆 HDFS。2.5 查询层MySQL 与 HBase 的读写分离策略项目明确区分两类查询需求指标类聚合结果走 MySQLtechbbs_logs_stat表只有 5 个字段日期、PV、注册数、IP 数、跳出数供运营后台报表直接SELECT * FROM techbbs_logs_stat WHERE logdate2015_04_25。明细类单条日志走 HBase设计为按ipatime作为 RowKey支持get techbbs_log, 123.123.123.123_20150425123456快速查某 IP 某时刻行为。这种分离不是拍脑袋决定的。MySQL 对COUNT(*)和WHERE logdate?极其高效但查单条日志要扫全表HBase 单点查询毫秒级但COUNT要全表 Scan。项目没提供 HBase 写入代码但给出了设计意图——如果你要补全RowKey 必须是ip timestamp拼接timestamp 格式化为yyyyMMddHHmmss否则范围查询失效。2.6 配置与依赖那些文档里没写但运行必崩的细节Hive 分区表 LOCATION 必须指向cleaned/目录而非子目录CREATE EXTERNAL TABLE techbbs(...) LOCATION /project/techbbs/cleaned; -- ✅ 正确Hive 自动扫描所有子目录 -- 错误LOCATION /project/techbbs/cleaned/2015_04_25 会锁死单日数据Sqoop 导出必须指定--fields-terminated-by \001Hive 默认用\001Ctrl-A分隔字段而 MySQL 默认用逗号。如果不加此参数Sqoop 会把整行当做一个字段导入MySQL 表里pv列存的是2015_04_25\00112345\001678\0019876\0012345这种字符串。MapReduce 输出必须是文本不能是 SequenceFileHive 外部表默认读取 TextFile。如果mycleaner.jar输出SequenceFileOutputFormatHive 会报java.io.IOException: Not a file。必须在 Job 中显式设置job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);3. 核心模块逐行解析LogParser、Mapper、Hive SQL 的真实战场现在我们钻进代码最硬核的部分。这不是教科书伪代码而是你复制粘贴就能跑、改错就能定位的实战片段。每一行都带着血泪经验——比如parseTime里为什么用SimpleDateFormat而不用DateTimeFormatter比如 Hive SQL 里ON 11的深意。3.1 LogParser字符串索引比正则更可靠的时间解析public static class LogParser { // 关键必须用 Locale.ENGLISH否则 May/Jun 解析失败 public static final SimpleDateFormat FORMAT new SimpleDateFormat( dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss, Locale.ENGLISH); // 输出格式yyyyMMddHHmmss便于 Hive 分区和排序 public static final SimpleDateFormat dateformat1 new SimpleDateFormat(yyyyMMddHHmmss); private Date parseDateFormat(String timeStr) { try { return FORMAT.parse(timeStr); // 输入24/May/2013:12:34:56 } catch (ParseException e) { // ⚠️ 注意这里不能只 printStackTrace() // 生产环境必须记录到日志文件并返回 null 让上层跳过该行 System.err.println(Parse time failed: timeStr); return null; } } public String[] parse(String line) { String ip parseIP(line); // 提取 IP String time parseTime(line); // 提取并格式化时间 String url parseURL(line); // 提取 URL去引号 String status parseStatus(line); // 提取状态码 String traffic parseTraffic(line); // 提取流量 return new String[]{ip, time, url, status, traffic}; } private String parseIP(String line) { // ⚠️ 陷阱IP 后面是 - - [不能 split( ) 取第一个 // 正确找第一个 - - 的位置取前面所有字符 int idx line.indexOf( - - ); if (idx -1) return ; return line.substring(0, idx).trim(); } private String parseTime(String line) { // ⚠️ 陷阱时间被 [ ] 包裹且中间有空格不能用正则 int start line.indexOf([); int end line.indexOf( 0800]); if (start -1 || end -1) return ; String rawTime line.substring(start 1, end).trim(); Date date parseDateFormat(rawTime); return date ! null ? dateformat1.format(date) : ; } private String parseURL(String line) { // ⚠️ 陷阱URL 在双引号内且可能含空格如 GET /a b HTTP/1.1 // 正确找第一个 和最后一个 取中间 int first line.indexOf(); int last line.lastIndexOf(); if (first -1 || last -1 || first last) return ; return line.substring(first 1, last); } private String parseStatus(String line) { // ⚠️ 陷阱状态码在最后一个 之后用空格分隔 int lastQuote line.lastIndexOf(); if (lastQuote -1) return ; String tail line.substring(lastQuote 1).trim(); // tail 形如 200 12345取第一个空格前 int space tail.indexOf( ); return space -1 ? tail : tail.substring(0, space); } private String parseTraffic(String line) { // 同 parseStatus取空格后部分 int lastQuote line.lastIndexOf(); if (lastQuote -1) return ; String tail line.substring(lastQuote 1).trim(); int space tail.indexOf( ); return space -1 ? : tail.substring(space 1).trim(); } }提示parseTime中SimpleDateFormat是线程不安全的如果 Mapper 多线程复用同一个LogParser实例会解析错乱。正确做法是在map()方法内新建SimpleDateFormat或用ThreadLocalSimpleDateFormat。项目原文没提但这是线上必改点。3.2 Mapper四步过滤的顺序不能乱public static class MyMapper extends MapperLongWritable, Text, LongWritable, Text { private LogParser logParser new LogParser(); private Text outputValue new Text(); Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line value.toString().trim(); if (line.isEmpty()) return; // ⚠️ 必加空行跳过否则 parse() NPE String[] parsed logParser.parse(line); // ⚠️ 顺序第一过滤静态资源/static/ 和 /uc_server // 因为它们占日志 30%早过滤能省大量计算 if (parsed[2].startsWith(GET /static/) || parsed[2].startsWith(GET /uc_server)) { return; } // ⚠️ 顺序第二剥离 GET/POST 前缀 // 注意必须用 startsWith不能用 contains否则 /member.php?modregister 会被误杀 if (parsed[2].startsWith(GET /)) { parsed[2] parsed[2].substring(4); // GET /.length() 4 } else if (parsed[2].startsWith(POST /)) { parsed[2] parsed[2].substring(5); // POST /.length() 5 } // ⚠️ 顺序第三剥离 HTTP/1.1 后缀 // 必须用 endsWith且长度精确避免误删 /api/v1.1 if (parsed[2].endsWith( HTTP/1.1)) { parsed[2] parsed[2].substring(0, parsed[2].length() - 10); } // ⚠️ 顺序第四只保留前三字段IP\t时间\tURL丢弃状态码和流量 // 这是 Hive 建表字段数ip string, atime string, url string的硬约束 outputValue.set(parsed[0] \t parsed[1] \t parsed[2]); context.write(key, outputValue); } }注意context.write(key, outputValue)的key是LongWritable行偏移量但 Reducer 里根本不用它。这是 MapReduce 的“假 Key”模式——因为我们要的是全量行不是按 Key 聚合。所以 Reducer 直接透传不做任何处理。3.3 Reducer没有逻辑的“搬运工”但必须存在public static class MyReducer extends ReducerLongWritable, Text, Text, NullWritable { Override protected void reduce(LongWritable key, IterableText values, Context context) throws IOException, InterruptedException { // ⚠️ 关键这里不做任何聚合只是把 Mapper 输出的每一行原样写出 // 因为 Hive 需要的是纯文本文件不是 SequenceFile for (Text value : values) { context.write(value, NullWritable.get()); } } }为什么不用 IdentityReducerIdentityReducer是 Hadoop 内置的但它的输出是SequenceFile格式。而 Hive 外部表默认读TextFile。所以必须自定义 Reducer强制输出文本。这也是项目里job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class)的原因。3.4 Hive SQLKPI 计算的五条命脉语句每一条 HQL 都对应一个 KPI且全部基于同一张清洗后表techbbs分区logdate2015_04_25-- 1. PV最简单但最容易错——别漏 WHERE logdate CREATE TABLE techbbs_pv_2015_04_25 AS SELECT COUNT(1) AS PV FROM techbbs WHERE logdate2015_04_25; -- ✅ 必须加否则统计全量历史 -- 2. 注册用户数INSTR 比 LIKE 更快且不区分大小写INSTR 不敏感 CREATE TABLE techbbs_reguser_2015_04_25 AS SELECT COUNT(1) AS REGUSER FROM techbbs WHERE logdate2015_04_25 AND INSTR(url, member.php?modregister) 0; -- 3. 独立 IP 数DISTINCT 是 Hive 的重操作但此处无法避免 CREATE TABLE techbbs_ip_2015_04_25 AS SELECT COUNT(DISTINCT ip) AS IP FROM techbbs WHERE logdate2015_04_25; -- 4. 跳出用户数GROUP BY HAVING 是核心子查询必须有别名e CREATE TABLE techbbs_jumper_2015_04_25 AS SELECT COUNT(1) AS jumper FROM ( SELECT ip, COUNT(1) AS times FROM techbbs WHERE logdate2015_04_25 GROUP BY ip HAVING times 1 ) e; -- ⚠️ Hive 要求子查询必须有别名 -- 5. 汇总表用 CROSS JOINON 11连接单行表非 INNER JOIN CREATE TABLE techbbs_2015_04_25 AS SELECT 2015_04_25 AS logdate, a.PV, b.REGUSER, c.IP, d.jumper FROM techbbs_pv_2015_04_25 a CROSS JOIN techbbs_reguser_2015_04_25 b CROSS JOIN techbbs_ip_2015_04_25 c CROSS JOIN techbbs_jumper_2015_04_25 d;避坑点CROSS JOIN即ON 11在这里是唯一正确写法。因为每个子表如techbbs_pv_2015_04_25只有一行数据。如果用JOIN ... ON a.id b.id而表里根本没有id字段会报错。CROSS JOIN表示笛卡尔积单行 × 单行 单行完美符合需求。3.5 Sqoop 导出字段分隔符是生死线# ⚠️ 必须指定 --fields-terminated-by \001 sqoop export \ --connect jdbc:mysql://hadoop-master:3306/techbbs \ --username root \ --password admin \ --table techbbs_logs_stat \ --fields-terminated-by \001 \ --export-dir /hive/techbbs_2015_04_25 # 验证导出前先看 Hive 表内容确认分隔符 hive -e SELECT * FROM techbbs_2015_04_25 | head -5 # 输出应为2015_04_25^A12345^A678^A9876^A2345 ^A 即 \001为什么是\001Hive 默认用 ASCII 1Ctrl-A作为字段分隔符因为它几乎不会出现在真实数据中。而逗号、制表符都可能在 URL 里出现如?qa,b。Sqoop 不指定--fields-terminated-by时默认用逗号必然导致字段错位。4. 避坑指南五条让开发半夜爬起来改的血泪教训这条链路看着只有 Shell、MapReduce、Hive、Sqoop 四步但每一步都有能让新手卡三天的“温柔陷阱”。以下是我在三个不同集群上踩过的坑按发生频率排序每条都附带复现方式和根因。4.1 现象Hive 查询techbbs表返回 0 行但hadoop fs -cat /project/techbbs/cleaned/2015_04_25/part-*能看到数据原因Hive 外部表的LOCATION路径写错了指向了具体文件如/project/techbbs/cleaned/2015_04_25/part-r-00000而非目录/project/techbbs/cleaned/。Hive 只扫描目录不认文件。解决-- 错误指向文件 CREATE EXTERNAL TABLE t(...) LOCATION /project/techbbs/cleaned/2015_04_25/part-r-00000; -- 正确指向目录 CREATE EXTERNAL TABLE t(...) LOCATION /project/techbbs/cleaned; -- 然后手动添加分区 ALTER TABLE t ADD PARTITION(logdate2015_04_25) LOCATION /project/techbbs/cleaned/2015_04_25;4.2 现象MapReduce 任务成功但cleaned/2015_04_25/下生成的是_SUCCESS和_logs没有part-r-00000文件原因Mapper 输出了空字符串或null而TextOutputFormat不允许写入空行任务静默失败。常见于LogParser.parse()返回null时Mapper 没做判空。解决在MyMapper.map()开头加if (parsed[0] null || parsed[1] null || parsed[2] null) { return; // 跳过脏数据 }4.3 现象Sqoop 导出后MySQL 表里pv字段值是2015_04_25\00112345\001678\0019876\0012345这种长字符串原因Sqoop 命令漏了--fields-terminated-by \001导致它把 Hive 输出的整行当做一个字段导入。解决先确认 Hive 表输出分隔符hive -e SELECT * FROM techbbs_2015_04_25 LIMIT 1看是否含^A导出命令必须带--fields-terminated-by \001如果已导错清空 MySQL 表TRUNCATE TABLE techbbs_logs_stat;4.4 现象techbbs_jumper_2015_04_25表查出来是 0但手动检查日志发现很多 IP 只出现一次原因HAVING times 1写成了HAVING COUNT(1) 1而COUNT(1)在GROUP BY ip下恒为 1条件永远成立结果是全量 IP 数。解决-- 错误COUNT(1) 恒为 1 SELECT COUNT(1) FROM (...) GROUP BY ip HAVING COUNT(1) 1; -- 正确用别名 times SELECT COUNT(1) FROM (SELECT ip, COUNT(1) AS times FROM t GROUP BY ip HAVING times 1) e;4.5 现象定时任务techbbs_core.sh在 crontab 里不执行但手动sh techbbs_core.sh没问题原因crontab 的 PATH 环境变量与用户 shell 不同找不到hadoop、hive、sqoop命令。解决在脚本开头显式声明 PATH#!/bin/sh export PATH/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hive/bin:/usr/local/sqoop/bin:$PATH # 后续命令...或者用绝对路径调用命令/usr/local/hadoop/bin/hadoop fs -put ...5. 二次开发实战从“跑通”到“能改”的四个关键改造点跑通这个项目只是起点。真正体现价值的地方在于你能多快把它改成适配自己业务的日志分析系统。下面四个改造点我都在线上环境验证过每个都能在 1 小时内完成且不影响原有逻辑。5.1 改造点一新增 KPI “页面平均停留时长”只需加两行 Hive SQL跳出率只能看出“是否离开”但看不出“停留多久”。运营需要知道用户在forum.php页面平均看了几分钟。原理Apache 日志本身不含停留时间但我们可以用相邻请求的时间差近似。假设同一 IP 的连续两次请求间隔就是上一个页面的停留时间。改造步骤在LogParser的parse()方法里把time字段yyyyMMddHHmmss转成BIGINT便于计算// 在 parse() 末尾加 long timeLong Long.parseLong(parsed[1]); // 如 20150425123456 → 20150425123456L修改 Mapper 输出增加时间戳字段IP\t时间戳\tURLoutputValue.set(parsed[0] \t timeLong \t parsed[2]);新建 Hive 表techbbs_time_2015_04_25用窗口函数计算相邻时间差CREATE TABLE techbbs_time_2015_04_25 AS SELECT ip, url, time_long, LAG(time_long) OVER (PARTITION BY ip ORDER BY time_long) AS prev_time, time_long - LAG(time_long) OVER (PARTITION BY ip ORDER BY time_long) AS stay_sec FROM techbbs WHERE logdate2015_04_25;计算平均停留时长单位秒CREATE TABLE techbbs_avg_stay_2015_04_25 AS SELECT AVG(stay_sec) AS avg_stay_sec FROM techbbs_time_2015_04_25 WHERE stay_sec 0 AND stay_sec 3600; -- 过滤异常值1小时为什么有效LAG()是 Hive 0.11 支持的窗口函数无需 MapReduce 就能计算相邻行差值。stay_sec 3600过滤掉用户关闭浏览器后又打开的场景这是行业通用做法。5.2 改造点二支持多域名日志只需改一行 Shell 脚本原始脚本只处理access_*.log但你的业务可能有blog.yoursite.com和api.yoursite.com两个域名日志文件名分别是access_blog_2015_04_25.log和access_api_2015_04_25.log。改造步骤修改techbbs_core.sh的yesterday变量后用for循环遍历所有域名# 原脚本 # hadoop fs -put /usr/local/files/apache_logs/access_${yesterday}.log ... # 改为 for domain in blog api; do hadoop fs -put /usr/local/files/apache_logs/access_${domain}_${yesterday}.log /project/techbbs/data/ hadoop jar mycleaner.jar /project/techbbs/data/access_${domain}_${yesterday}.log /project/techbbs/cleaned/${domain}_${yesterday} done然后在 Hive 建表时把url字段改为domain string, url stringMapper 输出也加域名字段。这样一张表就能存多源日志。5.3 改造点三清洗阶段增加 UA 字段支持终端类型分析运营想知道多少用户用手机访问。UA 字段在 Apache 日志里位于状态码和流量之后格式为Mozilla/5.0 (iPhone...。改造步骤在LogParser.parse()末尾加 UA 解析private String parseUA(String line) { int lastQuote line.lastIndexOf(); if (lastQuote -1) return ; // UA 是倒数第二个 和最后一个 之间 int secondLast line.lastIndexOf(, lastQuote - 1); return secondLast -1 ? : line.substring(secondLast 1, lastQuote); }Mapper 输出改为IP\t时间\tURL\tUAoutputValue.set(parsed[0] \t parsed[1] \t parsed[2] \t ua);Hive 表加字段ALTER TABLE techbbs ADD COLUMNS (ua STRING);统计手机用户SELECT COUNT(1) FROM techbbs WHERE logdate2015_04_25 AND (INSTR(ua, iPhone) 0 OR INSTR(ua, Android) 0);5.4 改造点四用 Hive 分区表替代临时表彻底告别“每日建表”原始方案每天建新表techbbs_pv_2015_04_25导致 Hive 元数据库膨胀。更好的做法是建一张永久表按日期分区。改造步骤创建永久表CREATE TABLE techbbs_kpi_daily ( pv BIGINT, reguser BIGINT, ip BIGINT, jumper BIGINT ) PARTITIONED BY (logdate STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY \001;每日插入替换原CREATE TABLE ... AS SELECTINSERT INTO TABLE techbbs_kpi_daily PARTITION(logdate2015_04_25) SELECT (SELECT COUNT(1) FROM techbbs WHERE logdate2015_04_25) AS pv, (SELECT COUNT(1) FROM techbbs本文还有配套的精品资源点击获取