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📢大厦之成，非一木之材也；大海之阔，非一流之归也✨

前言&课程重点

大家好，我是程序员小羊！接下来一周，咱们将用 “实战拆解 + 技术落地” 的方式，带大家吃透一个完整的大数据电商项目 ——不管你是想靠项目经验敲开大厂就业门，还是要做毕业设计、提升技术深度，这门课都能帮你 “从懂概念到能落地”。

毕竟大数据领域不缺 “会背理论” 的人，缺的是 “能把项目跑通、能跟业务结合” 的实战型选手。咱们这一周的内容，不搞虚的，全程围绕 “电商业务痛点→数据解决方案→技术栈落地” 展开，每天聚焦 1 个核心模块，最后还能输出可放进简历的项目成果。

进入正题：

本项目是一门实战导向的大数据课程，专为具备Java基础但对大数据生态系统不熟悉的同学量身打造。你将从零开始，逐步掌握大数据的基本概念、架构原理以及在电商流量分析中的实际应用，迅速融入当下热门的离线数据处理技术。

在这门课程中，你将学会如何搭建和优化Hadoop高可用环境，了解HDFS存储、YARN资源调度的核心原理，为数据处理打下坚实的基础。同时，你将掌握Hive数据仓库的构建和数仓建模方法，了解如何将海量原始数据经过层次化处理，转化为高质量的数据资产。

课程还将引领你深入Spark SQL的世界，通过实际案例学习如何利用Spark高效计算PV、UV以及各类衍生指标，提升数据分析效率。此外，你还将学习Flume的安装与配置，实现Web日志的实时采集和ETL入仓，确保数据传输的稳定与高效。

为了贴近企业实际运作，本项目还包括定时任务的设置和自动化数据管道构建，教你如何编写Shell脚本并利用crontab定时调度Spark作业，让数据处理过程实现自动化与智能化。最后，通过可视化展示模块，你将学会用FineBI等工具将数据分析结果直观呈现

总之，这是一门集大数据基础、系统搭建、数据处理与智能分析于一体的全链路实战课程。无论你是初入大数据领域的新手，还是希望提升数据处理能力的开发者，都将在这里收获满满，掌握最前沿的大数据技术。

课程计划：

天数	主题	主要内容
Day 1	大数据基础+项目分组 （ZK补充）	大数据概念、数仓建模、组件介绍、分组；简单介绍项目。
Day 2	Hadoop初认识+ HA环境搭建	初认识Hadoop，了解HDFS 基本操作，YARN 资源调度，数据存储测试等，并且完成Hadoop高可用的环境搭建。
Day 3	Hive 数据仓库	Hive SQL 基础、表设计、加载数据，搭建Hive环境并融入Hadoop实现高可用
Day 4	Spark SQL 基础	讲解Spark基础，DataFrame & SQL 查询，Hive 集成和环境的搭建
Day 5	Flume 数据采集及ETL入仓	安装Flume高可用，学习基础的Flume知识并且使用Flume 采集 Web 日志，存入 HDFS；数据格式解析，数据传输优化
Day 6	数据入仓 & 指标计算	解析 PV、UV 计算逻辑，Hive 数据清洗、分层存储（ODS → DWD）
Day 7	Spark 计算 & 指标优化	使用 Spark SQL 计算 PV、UV 及衍生指标（如跳出率、人均访问时长等）
Day 8	定时任务 & 数据管道	编写 Shell 脚本，使用 crontab 实现定时任务，调度 Spark SQL
Day 9	可视化 & 数据分析	搭建一个简单的项目使用 FineBI 进行数据展示，分析趋势。
Day 10	项目答辩	小组演示分析结果，可以后台联系程序员小羊点评

今日学习重点：

今天的课程主要介绍大数据的基本概念和项目整体架构。首先，我们会讨论什么是大数据、它的发展背景以及在各行各业中的应用，重点介绍数据仓库的基本模型（如ODS、DWD、DWS、ADS），让大家理解数据从原始采集到结构化存储和分析的全流程。接着，我们会概述本项目的技术栈，包括Hadoop、Hive、Spark和Flume，说明每个组件在电商流量分析中的作用。

随后，我们将介绍项目的整体目标：通过采集和处理Web日志数据，计算关键指标（例如PV、UV、环比和等比），并最终实现数据可视化展示。这将帮助大家了解企业级大数据处理的实际场景和应用价值。

什么是大数据？

在这个数字化时代，每一次刷卡、每一次点击、每一次社交分享，都在悄然记录着我们的生活轨迹。这些无处不在、持续不断产生的数据，就构成了所谓的“大数据”。想象一下，这些数据像一条永不停息的河流，汇聚成汹涌澎湃的信息海洋，让我们有机会洞察到生活中许多隐藏的秘密。

近些年各公司对数据的重视更高，数据 = 财富。大数据不仅仅是海量数据的简单堆砌，更重要的是它的四个特点：数量巨大、种类繁多、更新迅速、数据价值密度低。

无论是社交网络的动态、传感器记录的温度数据，还是网购时留下的点击，鼠标移动的轨迹，都在不断丰富着这一信息库。面对如此庞大的数据体量，**传统的存储和计算方式早已不堪重负，因此诞生了分布式存储和分布式计算的理念。**通过将数据分散存储在众多机器上，我们不仅能实现海量数据的存储，还能在某一节点发生故障时确保数据不丢失；而利用多台计算机并行处理数据，则能大大缩短计算时间，迅速从数据中挖掘出有价值的信息。

啤酒和尿不湿：90年美国一家超市在对销售数据进行分析时，意外发现那些购买尿不湿的顾客，往往在同时也会买上啤酒。这个看似毫无关联的发现，让超市管理者眼前一亮，从而调整了商品陈列和促销策略，最终显著提升了销售业绩。这正是大数据分析的魅力所在：通过对庞杂数据的细致计算，我们能够捕捉到隐藏在表象背后的商业机会和用户行为模式。

数据计算的意义，正是在于借助这种庞大而复杂的信息网络，帮助我们做出更明智的决策。从预测市场趋势、优化供应链，到提升用户体验、降低运营成本，大数据正逐步改变着商业世界的运作方式。而分布式存储与计算技术，则是这一切变革的技术基石，它们为我们处理、分析和应用大数据提供了强大而可靠的工具。

总的来说，大数据是一种全新的资源，它蕴含着无限可能。通过先进的分布式技术，我们不仅能高效地存储和处理这些数据，更能从中提炼出对企业和社会发展至关重要的洞察力。

如今，公司决策层越来越依赖数据支持。当企业拥有充足的数据资产时，对稳定、高效的数据计算与处理能力的需求也随之增加。对于中大型企业而言，构建一个可靠的数据处理平台已成为不可或缺的基础设施。

大数据的弊端：资源消耗大，烧钱，设备要求高。对于小数据量的数据计算速度甚至不如直接用和数据库写SQL快。

大数据的四次时代浪潮

大数据的房展非常的迅猛，截至目前我认为总共有四次时代的浪潮，而现在大部分公司都站在第四次数据分析的浪潮之中进行数据和计算的转移工作。

第一次迭代：Hadoop + MapReduce（MR）

特点：
Hadoop生态系统的早期形态，采用HDFS（分布式存储）+ MapReduce（计算框架）进行大规模数据存储与批处理。

适用于离线数据分析，但编程模型复杂，开发效率较低。

计算任务需要写 Java 代码，MR 任务启动慢、调度复杂，难以应对高频查询需求。

典型应用场景：日志分析、ETL 任务、数据挖掘。

局限性：

计算效率低：MapReduce 采用磁盘 I/O 作为中间存储，导致计算任务延迟较高，无法满足实时分析需求。

开发成本高：MapReduce 编程模型复杂，需要手写 Mapper 和 Reducer，不够灵活。

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第二次迭代：Hadoop + Hive + Spark

特点：

Hive 作为数据仓库，提供 SQL 语法支持，使大数据分析更加便捷。

Spark 取代 MapReduce，支持更高效的内存计算，极大提升批处理性能。

Hadoop 仍然是核心存储与资源调度层（HDFS + YARN），但计算层更强大，能够处理更复杂的 ETL 和数据分析任务。

典型应用场景：离线数仓、复杂查询、数据清洗、ML 训练。

优化点：

计算性能提升：Spark 采用 DAG 计算模型，避免了 MR 的多次磁盘读写，提高任务执行效率。

SQL 支持：Hive 让数据分析更易用，结合 Spark SQL 后计算能力进一步增强。

生态完善：这一阶段的架构适用于大多数企业离线计算场景，并成为主流的大数据架构之一。

局限性：

仍然是离线计算，虽然 Spark 比 MR 快，但不能满足高并发、低延迟的实时分析需求。

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第三次迭代：Hadoop + Hive + Spark + Kafka + Flink + 即席查询（Presto、Impala、ClickHouse）

特点：

Kafka 进入架构，承担 实时数据流，解决批处理与流处理融合的问题。

Flink 取代 Spark Streaming，成为新一代实时计算引擎，支持事件驱动流式计算，提供更精细的时间语义。

即席查询组件（Presto、ClickHouse、Kylin） 提供低延迟、高并发的数据查询能力，支持 OLAP 分析。

典型应用场景：实时流式计算（如实时监控、异常检测）、快速数据查询（如用户行为分析）、数据湖分析。

优化点：

批处理 + 流处理一体化：Flink 使得实时计算变得更加高效，可实现毫秒级数据分析。

高并发查询：Presto、ClickHouse 提供更快的查询能力，替代传统离线 OLAP 数据库（如 Hive）。

适用场景拓展：这一架构可支持 用户画像、实时风控、推荐系统、AB 测试等场景，对企业数据业务支撑更全面。

局限性：

架构复杂度提升，需要维护多个组件，并保证数据一致性、稳定性。

实时计算成本高，对资源和计算能力要求更高。

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第四次迭代：Hadoop +（Hive、Kafka）+ Doris 【以Doris为核心的架构】

特点：

这一阶段的架构主要优化 查询性能和数据湖，适用于 企业级实时数据分析。

Doris（Apache Doris）或 ClickHouse 取代 Hive 作为 OLAP 数据查询引擎，提供亚秒级查询能力，支持多维数据分析。

Hadoop 仍然作为基础存储，但计算引擎进一步优化，Kafka 仍然负责实时数据流转。

典型应用场景：实时 BI 数据分析、指标查询、广告分析、智能推荐。

优化点：

查询速度极快，Doris 内置 MPP（Massively Parallel Processing）架构，支持海量数据查询。

架构简化，相比第三代架构，Doris 直接提供一体化 OLAP 解决方案，减少 Presto、ClickHouse 等组件的引入。

兼容多种数据源，Doris 支持直接查询 Hive、Kafka、MySQL 等数据源，适合大规模 BI 分析需求。

局限性：

仍然依赖 Kafka 进行数据同步，但需要高效的数据摄取策略。

仍然存在存储计算分离的成本问题，可能导致高负载查询时资源占用较多。

大数据组件全家福

本小结，讲讲大数据中目前的所有组件，他们都是做什么的，各有什么优劣，以及当代的大数据架构应该是什么样的。

数据采集（Data Ingestion）

数据采集是大数据流程的起点，负责从不同的数据源收集数据，通常包括日志数据、业务数据库数据、API接口数据等。常用的组件包括：

• Flume：专为日志数据设计的采集工具，适用于Web服务器日志、应用日志等场景，能够高效传输至HDFS或Kafka。

• Sqoop：用于结构化数据的批量导入导出，通常用于将MySQL、PostgreSQL等传统数据库的数据迁移到HDFS、Hive等大数据存储系统。（淘汰）

• Kafka：作为分布式消息队列，Kafka承担实时数据流的收集和传输，在流式计算和实时分析场景中广泛使用。

• DataX：阿里开源的数据同步工具，用于ETL流程，支持结构化数据和半结构化数据的高效传输。

数据存储（Data Storage）

大数据存储需要支持高吞吐、可扩展和高可靠性。常见存储方案包括：

• HDFS（Hadoop Distributed File System）：最基础的分布式存储系统，适用于海量数据存储，支持TB、PB级别的数据管理。

• HBase：基于HDFS的NoSQL数据库，擅长高并发、低延迟的随机读写操作，适用于存储实时查询的海量数据。（基本淘汰）

• Doris / ClickHouse：MPP（大规模并行处理）数据库，适用于高并发、低延迟的OLAP分析需求，Doris可以与Kafka、Hive无缝集成。

• MinIO / S3 等：面向对象存储系统，类似AWS S3，适用于海量非结构化数据的存储，如图片、视频等。（使用较少）

数据处理（Data Processing）

数据处理分为批处理（Batch Processing）和流处理（Stream Processing），常用的计算框架有：

• Hive：基于Hadoop的SQL查询引擎，适用于离线数仓建模和批量数据计算，SQL友好，学习成本较低。

• Spark：内存计算框架，支持批处理（Spark SQL）和流处理（Spark Streaming），大幅提升计算效率，适用于机器学习、复杂数据分析。

• Flink：新一代流式计算引擎，支持高吞吐、低延迟的数据处理，广泛用于实时监控、风控和推荐系统。

• Doris：Doris本身是计算和存储一体的，有自己的存储系统也有一体成型的计算引擎，保证数据高效存储的同时还可以保证数据的即席查询。

数据查询与分析（BI & Ad-Hoc Query）

大数据的核心价值在于数据分析，这一环节主要包括BI（商业智能）工具和即席查询（Ad-Hoc Query）：

• Doris / ClickHouse：支持大规模数据集上的交互式查询，比Hive快十倍以上，适用于即席查询（Ad-Hoc Query）。

• Presto / Keylin：拥有亚秒级别的速度，可以实现即席查询，但是基于代价和计算，一个及其考验内存，一个考验计算提前预计算。

• 帆软BI：BI可视化工具，支持多种数据源，帮助企业决策者直观分析数据，一套成型，低代码的解决方案。

• ECharts / AntV：前端数据可视化工具，开发需要重头写一套BI管理系统用的较少，适用于大数据指标的展示，如PV、UV、转化率等。(基本淘汰)

数据治理与安全（Data Governance & Security）

企业级数据平台需要保证数据的质量、安全和合规性，常用的治理工具包括：

• Atlas：Apache 数据血缘分析工具，帮助企业管理数据生命周期，追踪数据来源。

架构选择

在实际使用场景中，一般公司会根据自己的自身情况选择适合的组件进行组合，例如上面说的四次大数据浪潮。

Lambda结构和Kappa架构

这两个架构主要体现在第三次浪潮中，部分公司在离线业务的基础上想要扩展实时的能力。

Lambda架构是目前最常用的一种处理大规模数据的设计架构，重点在均衡的使用两个架构实现流处理（实时）和批处理（离线）的表现，主要分为两个层次，批量处理层和实时处理层。简单理解就这在此架构下依然依赖Hadoop，Hive等离线的线路的同时扩展和增加实时组件的计算，资源消耗大。

Kappa架构是一种简化的架构，用于替代Lambda架构，这种架构主要用于对于对实时需求旺盛的场景，不够灵活，没有批处理层而是使用的流批一体的思想，让管道保存一部分数据实现数据的回返和回演来实现替代Hive，随后直接用Flink进行处理。

OLAP&OLTP

OLTP主要用于处理日常业务中的大量事务。这些事务通常是短小的、需要快速响应的，比如插入、更新、删除数据库中的记录。 （特点：实时性、事务性、高并发）

例如：mysql，mongoDB，SQlite等业务中常用的数据库，最明显的就是他们提供一套完整的数据处理和管理的流程，但是对于数据量特别大的情况下往往速度较慢，因为本身他们对于查询的优化就一般。（侧重于高并发、低延迟的事务处理，适用于日常业务操作。）

OLAP主要用于分析和处理大量的历史数据，通常是为了决策支持。它更注重的是复杂查询、数据分析，而不是频繁的数据写入操作。 （复杂查询、查多写少、面向分析）

例如：Hive，Clickhouse，Hbase等大数据组件，他们更注重查询效率，即使在不同的机器中也可以实现数据的查询并且速度极快。（侧重于复杂的查询和数据分析，适用于历史数据的多维度分析和决策支持。）

数据库三范式和大数据中的逆三范式

数据库三范式是一组数据库设计原则，旨在减少数据冗余、消除插入、删除和更新异常，从而提高数据一致性和完整性。

第一范式（1NF）：要求数据表中的每个字段都是原子值，即不可再分的最小数据单元。

第二范式（2NF）：在满足1NF的基础上，要求每个非主属性必须完全依赖于主键，避免部分依赖。

第三范式（3NF）：在满足2NF的基础上，要求非主属性之间不应存在传递依赖，从而进一步消除冗余。

在传统的关系型数据库中（例如OLTP系统），采用三范式可以确保数据结构清晰、维护简单、数据更新一致。然而，在大数据环境和OLAP系统中，由于数据量巨大，查询复杂，频繁的多表关联（JOIN）操作会显著降低查询性能。

为此，大数据系统往往采取“逆三范式”或**非规范化（Denormalization）**的设计思想，即刻意引入冗余数据，将多个逻辑上分散的表合并成一张宽表，以减少或消除复杂的JOIN操作。

逆三范式设计虽然增加了数据冗余，但在大数据场景下，这种冗余带来的存储开销通常是可以接受的，关键在于它能大幅提高查询效率，满足对实时分析和快速响应的需求。这种设计策略特别适用于数据仓库和分析型数据库中，通过牺牲部分更新时的数据一致性要求，来换取极高的查询性能和可扩展性。

大数据数据处理流程

在大数据生态系统中，数据全生命周期的管理可以分为多个核心环节：数据采集、数据存储、数据处理、数据查询与分析、数据治理。各个环节通过不同组件的协同作用，共同构建一个完整、可靠的企业级大数据平台。

与此同时，市场上也有另一种观点，将大数据处理归纳为数据采集、数据预处理、数据清洗、数据分析、数据可视化。虽然这种划分同样流行，但后来阿里巴巴发布的一项新标准逐渐成为国际和国内的最佳实践（OneData方法论），对大数据处理流程做出了更为精炼的定义。

新的流程和数仓建设思路

OneData方法论：根据该新标准，数据预处理到数据可视化之间的所有操作均可归纳为ETL过程，即“抽取（Extract）、转换（Transform）、推送（Load）”。在此基础上，数据仓库治理采用了多层分层架构，从底层到高层依次为：

1. **原始数据层（ODS）**存放的是从各业务系统直接获取的原始数据，未经过任何处理。这些数据的主要用途是备份和保留业务系统的原始信息，为后续的数据处理提供基础。（常见包括业务数据、日志、API调用数据等）

2. **明细数据层（DWD）**是在ODS数据基础上进行清洗、转换和规范化处理后生成的。这层数据粒度较细，保存了详细的业务事件记录，通常是宽表结构，用于支持精细化的业务分析和建模，存储建模中的事实表。

3. 汇总数据层（DWS/DWT/DWM） 汇总数据层基于明细数据层，对数据进行了聚合和汇总处理。以主题为单位构建了各种统计汇总表，粒度较粗适合快速获取关键的统计结果。（全量大宽表）

4. **公共维度层（DIM）**公共维度层（DIM）存放经过统一定义和建模的维度数据。这些数据能够在不同的分析场景中复用，确保分析的一致性。通常，DWD层的数据经过维度划分后进入DWS层，用于进一步的聚合分析。

5. 数据应用层 ADS 数据仓库的最上层，存放各类统计分析结果和指标。通常是为特定的业务应用或报表服务的，数据已经经过了高度的汇总和加工，能够直接用于决策支持和业务分析。 （及席查询）

通过这种分层治理模式，每一层的数据都承担着不同的职责，确保数据在流转过程中逐步提炼出更高的业务价值。最终，企业可以基于ADS层的数据，进行深入的数据分析和决策支持，实现从数据采集到业务洞察的闭环管理。

事实表 维度表

在大数据和数据仓库中，事实表主要用来存储业务过程中的核心度量数据，比如销售金额、页面浏览量等，这种不可以再细分的东西。它们记录了实际发生的事件或交易；而维度表则存储描述性信息，如产品、客户、时间、地域等，为事实数据提供背景和分析维度，使得我们能够根据不同维度进行数据聚合和查询。

时间字段和零点漂移

通常情况下我们在做数据处理的过程中会频繁的添加和抽取新的字段，最直观的就是 “dt”他只写了这个数据是发生在哪天的，根据对应的天进行数据的计算和分区存储，优化存储和查询的效率提高查询性能。

例如如果我们要根据小时进行查询我们就要额外抽取dt以外的 hour 作为计算的条件。

关于“零点漂移”，这是指在数据处理中，由于时区、时间戳精度或者ETL处理过程中对边界时刻处理不当，导致那些接近午夜零点的记录被错误地划分到前一天或后一天。这种漂移现象会影响到日度统计指标的准确性。为了解决这一问题，通常需要在ETL流程中对时间数据进行统一标准化。通常来说，数据的发生时间为准，并且时区（UTF+8）。

项目介绍

本项目主要使用的是大数据中常见的应用场景，采的是一个电商商城项目的数据集，计算里面的数据。

本次实训项目旨在通过实战演练，帮助大家构建一个完整的大数据分析平台，并掌握数据采集、存储、处理到指标计算的全流程。在这个项目中，我们将从模拟生成的日志数据出发，首先利用Flume将数据实时采集并传输到Hive中，为后续的数据处理和计算打下坚实的基础。

在数据进入Hive后，我们将借助Spark on Hive这一强大的计算引擎对数据进行批量处理。项目的核心任务在于利用Spark SQL对存储在Hive中的数据进行高效计算，从中提取关键指标——如PV（页面浏览量）和UV（独立访客数）。不仅如此，我们还将进一步计算衍生指标，例如环比和类比，通过按小时统计数据变化，帮助大家理解业务趋势和用户行为模式。

整个项目的流程设计紧密围绕实际业务场景展开：从数据的实时采集、结构化存储，到批量数据的智能计算，再到关键指标的深入分析，每一步都力求贴近企业级大数据处理系统的实际需求。通过这次实训，你不仅能够掌握主流大数据组件的使用方法，更能体会到大数据在商业决策中的巨大价值，为今后从事数据分析和企业级应用开发奠定坚实基础。

指标：

页面浏览量（PV）：衡量网站页面被访问的总次数。每当用户加载或刷新页面时，PV计数增加一次。

独立访客数（UV）：统计在特定时间段内访问网站的唯一用户数量。通常通过用户的唯一标识（如Cookie或用户ID）进行识别，同一用户多次访问仅计为一个UV。

每小时环比增长：比较当前小时的指标（如PV或UV）与前一小时的变化情况，计算增长率。公式为：

该指标帮助我们了解指标在短时间内的变化趋势。

每小时同比增长：比较当前小时的指标与前一天相同小时的指标，计算增长率。公式为：

该指标用于评估指标在每日相同时段的变化情况，帮助识别周期性趋势。

跳出率（Bounce Rate）：衡量用户在仅浏览一个页面后即离开网站的比例。计算公式为：

其中，单页访问次数指用户仅查看一个页面后离开的次数。跳出率是评估页面内容质量和用户体验的重要指标。

环境要求

本次项目最低系统配置要求：windows10 1903 以上 推荐 win10，win11 22H2以上版本。

内存：DDR3 32G以上，最低16G勉强能跑

CPU：6核心以上，最好支持超线程技术。

硬盘：至少保留128G磁盘位置。

结尾：

本课程是一门以电商流量数据分析为核心的大数据实战课程，旨在帮助你全面掌握大数据技术栈的核心组件及其在实际项目中的应用。从零开始，你将深入了解并实践Hadoop、Hive、Spark和Flume等主流技术，为企业级电商流量项目构建一个高可用、稳定高效的数据处理系统。

在课程中，你将学习如何搭建并优化Hadoop高可用环境，熟悉HDFS分布式存储和YARN资源调度机制，为大规模数据存储与计算奠定坚实基础。随后，通过Hive数据仓库的构建与数仓建模，你将掌握如何将原始日志数据进行分层处理，实现数据清洗与结构化存储，从而为后续数据分析做好准备。

借助Spark SQL的强大功能，你将通过实战案例学会快速计算和分析关键指标，如页面浏览量（PV）、独立访客数（UV），以及通过数据比较获得的环比、等比等衍生指标。这些指标将帮助企业准确洞察用户行为和流量趋势，为优化营销策略提供科学依据。

同时，本课程还包含Flume数据采集与ETL入仓的实战模块，教你如何采集实时Web日志数据，并利用ETL流程将数据自动导入HDFS和Hive，确保数据传输和处理的高效稳定。

总体来说，这门课程面向希望提升大数据应用能力的技术人员和企业项目团队，紧密围绕公司电商流量项目的实际需求展开。通过系统的理论讲解与动手实践，你不仅能够构建从数据采集、存储、处理到可视化展示的完整数据管道，还能利用PV、UV、环比、等比等关键指标，全面掌握电商流量数据分析的核心技能。

今天这篇文章就到这里了，大厦之成，非一木之材也；大海之阔，非一流之归也。感谢大家观看本文