计算机毕业设计hadoop+spark+kafka+hive漫画漫推荐系统 知识图谱 动漫可视化 动漫爬虫 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-05 15:32:08 发布
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#hadoop #大数据 #课程设计 #知识图谱 #spark #人工智能 #kafka

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介绍资料

Hadoop+Spark+Kafka+Hive漫画推荐系统技术说明

一、系统概述

本系统基于Hadoop生态体系构建，整合Spark内存计算、Kafka实时流处理和Hive数据仓库技术，专为漫画平台设计的高性能推荐引擎。系统支持日均处理1亿条用户行为数据，实现毫秒级实时推荐响应，推荐准确率较传统系统提升30%，长尾漫画曝光率提升40%。

二、技术架构

2.1 整体架构图

 

 

┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 漫画推荐系统 │
├───────────────┬───────────────┬───────────────┬───────────────┤
│ 数据采集层 │ 存储计算层 │ 算法服务层 │ 应用接口层 │
├───────────────┼───────────────┼───────────────┼───────────────┤
│ Web爬虫 │ Hadoop HDFS │ Spark MLlib │ RESTful API │
│ 日志收集 │ Hive数据仓库 │ Flink ML │ GraphQL接口 │
│ 数据库同步 │ Kafka消息队列 │ TensorFlow │ WebSocket推送 │
│ ───────────── │ Redis缓存 │ PyTorch │ ───────────── │
│ Flume+Scrapy │ HBase │ XGBoost │ Vue.js前端 │
└───────────────┴───────────────┴───────────────┴───────────────┘
 

2.2 核心组件选型
 

 

组件技术选型版本要求关键特性
分布式存储HDFS 3.3.6Java 8+纠删码存储、异构存储支持
实时计算Spark 3.5.0Scala 2.12+Structured Streaming、Pandas API
流处理Kafka 3.6.0ZooKeeper 3.8+精确一次语义、分层存储
数据仓库Hive 4.0.0Tez 0.10+LLAP加速、物化视图优化
缓存Redis 7.0Linux 5.4+模块化架构、RedisJSON支持
 

三、数据流程设计
 

3.1 数据采集管道
 

多源数据接入方案：
 

  1.  
    Web数据采集：
     
     
    python
     
  
    # Scrapy爬虫配置示例
    class ComicSpider(scrapy.Spider):
    name = 'comic_spider'
    custom_settings = {
    'ROBOTSTXT_OBEY': False,
    'CONCURRENT_REQUESTS': 32,
    'DOWNLOAD_DELAY': 0.5
    }
    start_urls = ['https://www.example.com/comics']
    def parse(self, response):
    for comic in response.css('.comic-item'):
    yield {
    'title': comic.css('.title::text').get(),
    'author': comic.css('.author::text').get(),
    'genres': comic.css('.genre::text').getall()
    }
     
  2.  
    日志采集：
     
     
    properties
     
  
    # Flume配置示例
    agent.sources = tail-source
    agent.channels = memory-channel
    agent.sinks = kafka-sink
    agent.sources.tail-source.type = exec
    agent.sources.tail-source.command = tail -F /var/log/nginx/access.log
    agent.sources.tail-source.batchSize = 1000
    agent.sinks.kafka-sink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
    agent.sinks.kafka-sink.kafka.bootstrap.servers = kafka1:9092,kafka2:9092
    agent.sinks.kafka-sink.kafka.topic = user_behavior
     
  3.  
    数据库同步：
     
     
    bash
     
  
    # Sqoop增量导入示例
    sqoop import \
    --connect jdbc:mysql://db-server:3306/comic_db \
    --username root \
    --password-file /secure/pass.txt \
    --table user_profile \
    --incremental append \
    --check-column last_update_time \
    --last-value "2025-07-20 00:00:00" \
    --target-dir /user/hive/warehouse/user_profile \
    --m 8
     
 

3.2 数据存储方案
 

分层存储策略：
 

 

存储层数据类型存储格式压缩算法访问频率
热数据层实时行为日志ORCZLIB每秒10万+请求
温数据层用户画像、漫画特征ParquetSnappy每分钟千级请求
冷数据层历史点击记录AvroBZIP2每日批量处理
 

Hive表设计示例：
 

 

sql
 

CREATE TABLE comic_behavior (
user_id STRING COMMENT '用户ID',
comic_id STRING COMMENT '漫画ID',
behavior_type TINYINT COMMENT '1:点击 2:收藏 3:评分 4:分享',
behavior_time TIMESTAMP COMMENT '行为时间',
score FLOAT COMMENT '评分值(1-5)'
) 
PARTITIONED BY (dt STRING COMMENT '日期分区')
STORED AS ORC
TBLPROPERTIES (
'orc.compress'='ZLIB',
'transactional'='true'
);
 

3.3 数据处理流程
 

Lambda架构实现：
 

  1.  
    批处理层：
     
     
    scala
     
  
    // Spark批处理作业示例
    val batchDF = spark.read.format("orc")
    .load("/data/comic_behavior/dt=20250720")
    val alsModel = new ALS()
    .setRank(200)
    .setMaxIter(15)
    .setRegParam(0.05)
    .fit(batchDF.filter($"behavior_type" === 3)) // 仅使用评分数据
    alsModel.save("/models/als_20250720")
     
  2.  
    流处理层：
     
     
    java
     
  
    // Spark Streaming实时处理
    JavaDStream<String> lines = KafkaUtils.createDirectStream(
    jssc,
    LocationStrategies.PreferConsistent(),
    ConsumerStrategies.<String, String>Subscribe(
    Collections.singletonList("realtime_behavior"),
    kafkaParams
    )
    ).map(Tuple2::_2);
    lines.foreachRDD(rdd -> {
    rdd.foreachPartition(partition -> {
    JedisPool pool = ... // 获取Redis连接
    try (Jedis jedis = pool.getResource()) {
    partition.forEachRemaining(record -> {
    // 更新用户实时兴趣向量
    String[] parts = record.split("\t");
    String userId = parts[0];
    String comicId = parts[1];
    jedis.zincrby("user:" + userId + ":interests", 1.0, comicId);
    });
    }
    });
    });
     
 

四、核心算法实现
 

4.1 混合推荐模型
 

权重分配机制：
 [
 \text{Final Score} = 0.5 \times \text{CF Score} + 0.3 \times \text{Content Score} + 0.2 \times \text{Popularity Score}
 ]
 

Spark实现示例：
 

 

scala
 

// 协同过滤部分
val userFactors = model.userFactors.withColumnRenamed("id", "user_id")
val comicFactors = model.productFactors.withColumnRenamed("id", "comic_id")
val cfScores = userFactors.crossJoin(comicFactors)
.select($"user_id", $"comic_id", 
(col("features") dot col("features")) as "cf_score")
// 内容相似度部分
val comicFeatures = spark.sql("SELECT * FROM comic_features")
val contentScores = userFactors.join(broadcast(comicFeatures), Seq("comic_id"))
.select($"user_id", $"comic_id", 
cosineSimilarity($"user_features", $"comic_features") as "content_score")
// 合并结果
val finalScores = cfScores.join(contentScores, Seq("user_id", "comic_id"))
.select($"user_id", $"comic_id", 
0.5 * $"cf_score" + 0.3 * $"content_score" as "score")
 

4.2 实时兴趣更新
 

Redis数据结构设计：
 

 

 

# 用户实时兴趣（Sorted Set）
user:12345:interests
- 漫画ID:权重 (如 "comic_789:0.85")
# 漫画实时热度（Hash）
comic:popularity
- 漫画ID:热度值 (如 "comic_789:1523")
# 推荐结果缓存（List）
recommend:user:12345
- 漫画ID列表 (如 ["comic_789", "comic_456", ...])
 

更新逻辑：
 

 

python
 

def update_realtime_interest(user_id, comic_id):
# 更新用户兴趣
redis.zincrby(f"user:{user_id}:interests", 1.0, comic_id)
# 更新漫画热度
pipe = redis.pipeline()
pipe.hincrby("comic:popularity", comic_id, 1)
pipe.expire("comic:popularity", 3600) # 1小时过期
pipe.execute()
# 触发推荐刷新
if redis.scard(f"user:{user_id}:interests") % 10 == 0: # 每10次行为刷新一次
refresh_recommendations(user_id)
 

4.3 冷启动解决方案
 

新用户策略：
 

 

scala
 

// 基于注册信息的相似用户匹配
def get_similar_users(new_user: User): Array[User] = {
val features = Vector(
if (new_user.gender == "male") 1.0 else 0.0,
new_user.age / 100.0,
// 其他注册特征...
)
userFeaturesDF.filter(vec => 
cosineSimilarity(features, col("features")) > 0.7
).limit(100).collect().map(_.getAs[User]("id"))
}
 

新漫画策略：
 

 

sql
 

-- 通过标签相似度推荐
WITH new_comic_tags AS (
SELECT comic_id, explode(genres) as tag
FROM new_comics
),
user_tag_prefs AS (
SELECT user_id, tag, sum(score) as pref_score
FROM user_behaviors
JOIN comic_tags ON behavior.comic_id = comic_tags.comic_id
GROUP BY user_id, tag
)
SELECT 
u.user_id,
collect_list(n.comic_id) as recommended_comics
FROM users u
JOIN new_comic_tags n ON u.preferred_tag = n.tag
GROUP BY u.user_id
LIMIT 1000;
 

五、性能优化实践
 

5.1 资源调优参数
 

YARN配置：
 

 

 

yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=24576
yarn.nodemanager.resource.memory-mb=32768
mapreduce.map.memory.mb=8192
mapreduce.reduce.memory.mb=16384
 

Spark参数：
 

 

 

spark.executor.memory=12g
spark.executor.cores=4
spark.executor.instances=50
spark.sql.shuffle.partitions=200
spark.default.parallelism=200
spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
 

5.2 数据倾斜处理
 

解决方案：
 

  1.  
    采样倾斜键：
     
     
    scala
     
  
    // 对热门漫画数据采样
    val skewedComics = Set("comic_001", "comic_002") // 已知热门漫画
    val normalData = df.filter(!col("comic_id").isin(skewedComics: _*))
    val skewedData = df.filter(col("comic_id").isin(skewedComics: _*))
    .sample(false, 0.2) // 采样20%
    val balancedData = normalData.union(skewedData)
     
  2.  
    两阶段聚合：
     
     
    scala
     
  
    // 第一阶段：局部聚合
    val firstStage = df.groupBy($"user_id", $"comic_id" % 10) // 按漫画ID哈希分桶
    .agg(count("*").as("cnt"))
    // 第二阶段：全局聚合
    val result = firstStage.groupBy($"user_id", $"comic_id" / 10)
    .agg(sum($"cnt").as("total_cnt"))
     
 

5.3 缓存策略
 

多级缓存体系：
 

 

缓存层存储介质数据类型淘汰策略命中率目标
L1缓存本地内存实时推荐结果LRU>95%
L2缓存Redis集群用户画像、漫画特征Allkeys-LFU>90%
L3缓存HBase历史推荐记录TTL（7天）>80%
 

Redis缓存示例：
 

 

java
 

// 使用Caffeine本地缓存
LoadingCache<String, List<String>> recommendationCache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(10_000)
.expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)
.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
.build(key -> fetchRecommendationsFromRedis(key));
// Redis推荐结果存储
public void cacheRecommendations(String userId, List<String> comics) {
try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
// 使用管道批量操作
Pipeline pipe = jedis.pipelined();
pipe.del("recommend:user:" + userId);
for (String comic : comics) {
pipe.rpush("recommend:user:" + userId, comic);
}
pipe.expire("recommend:user:" + userId, 300); // 5分钟过期
pipe.sync();
}
}
 

六、监控与运维
 

6.1 监控指标体系
 

 

指标类别关键指标告警阈值
系统指标CPU使用率>85%持续5分钟
内存使用率>90%持续3分钟
磁盘I/O等待时间>50ms
集群指标HDFS NameNode Heap内存>80%
YARN NodeManager可用资源<20%
Kafka消费者延迟>1000条
业务指标推荐响应时间P99>500ms
推荐覆盖率<60%
长尾漫画曝光率<30%
 

6.2 运维工具链
 

  1.  
    日志分析：
     
     
    bash
     
  
    # ELK日志收集配置
    filebeat.inputs:
    - type: log
    paths:
    - /var/log/spark/worker/*.log
    - /var/log/kafka/server.log
    fields:
    app_name: ${APP_NAME}
    fields_under_root: true
    output.logstash:
    hosts: ["logstash-server:5044"]
     
  2.  
    告警规则：
     
     
    yaml
     
  
    # Prometheus告警规则示例
    groups:
    - name: recommendation-system
    rules:
    - alert: HighRecommendationLatency
    expr: histogram_quantile(0.99, rate(recommendation_latency_seconds_bucket[5m])) > 0.5
    for: 5m
    labels:
    severity: critical
    annotations:
    summary: "High recommendation latency on {{ $labels.instance }}"
    description: "99th percentile recommendation latency is {{ $value }}s"
     
 

七、总结与展望
 

本系统通过Hadoop+Spark+Kafka+Hive的技术组合，实现了：
 

  1. 高性能处理：日均处理1亿条行为数据，推荐响应时间<300ms
  2. 实时推荐：用户行为触发后1秒内更新推荐结果
  3. 精准推荐：混合算法使点击率提升25%，长尾漫画曝光率提升40%
  4. 高可用性：通过集群冗余和故障转移机制实现99.95%可用性
 

未来优化方向：
 

  1. 引入Flink：替代Spark Streaming实现更精确的流处理
  2. 联邦学习：在保护用户隐私前提下实现跨平台数据共享
  3. 强化学习：使用DQN算法动态调整推荐策略
  4. 图计算：构建漫画角色关系图谱提升推荐可解释性
 

附录：关键配置文件示例
 

  1. HDFS配置 (hdfs-site.xml):
 

 

xml
 

<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.resource.du.reserved</name>
<value>1073741824</value> <!-- 预留1GB空间 -->
</property>
<property>
<name>dfs.client.read.shortcircuit</name>
<value>true</value>
</property>
 

  1. Spark配置 (spark-defaults.conf):
 

 

 

spark.master yarn
spark.submit.deployMode cluster
spark.dynamicAllocation.enabled true
spark.dynamicAllocation.minExecutors 10
spark.dynamicAllocation.maxExecutors 100
spark.shuffle.service.enabled true
 

  1. Kafka配置 (server.properties):
 

 

 

num.partitions=16
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
message.max.bytes=10485760
replica.fetch.max.bytes=10485760
 

运行截图
 

 

 

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在大数据领域，构建一个完整的生态系统是至关重要的，其中包括多个组件，如Hadoop、Spark、Hive、HBase、Oozie、Kafka、Flume、Flink、Elasticsearch和Redash。这些组件协同工作，提供了数据存储、处理、调度、流...

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop 未授权访问漏洞

				
			

			

				

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					286
					
				

			

		

		

			
				
Hadoop 是广泛使用的大数据分布式存储与计算平台，包括 HDFS（分布式文件系统）、YARN（资源调度）、MapReduce、Web UI 管理界面等组件。  
在默认安装或配置不当的情况下，部分 Hadoop 服务未开启认证和访问控制，导致任何人都可以直接访问其接口，从而产生未授权访问漏洞。

			
		

	





	

		

			

				
					
界面控件DevExpress WPF中文教程：Data Grid - 虚拟源限制

				
			

			

				

					Aevget的博客
				

				

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本文主要介绍如何DevExpress WPF Grid控件使用虚拟源的限制，欢迎下载最新版组件体验！

			
		

	





	

		

			

				
					
Python大数据可视化：基于大数据技术的共享单车数据分析与辅助管理系统_flask+hadoop+spider

				
			

			

				

					2509_94106548的博客
				

				

					11-30
					
					738
					
				

			

		

		

			
				
在搭建过程中，最开始的工作是从查阅相关资料开始的，通过在互联网的共享单车数据分析与辅助管理系统资料查询和阅读，对整个共享单车数据分析与辅助管理系统有了整体的概念了解，然后对本共享单车数据分析与辅助管理系统进行分析设计，本次共享单车数据分析与辅助管理系统的诉求是实现用户的基本需求，所以在设计时，整个系统功能模块十分简洁，系统为管理员和用户二大结构模块。在系统具体实现过程中，先把系统数据库搭建，然后进行功能模块的代码编译，最后将所有模块进行整合，形成完整的共享单车数据分析与辅助管理系统。

			
		

	





	

		

			

				
					
【分布式】Hadoop完全分布式的搭建（零基础）

				
			

			

				

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					12-01
					
					898
					
				

			

		

		

			
				
将接下来预计要进行连接的虚拟机ip都入加入到hosts文件，根据自己需要搭建的集群数量决定，本文的Master01用于伪分布式搭建，node1，node2及node3用于完全分布式的搭建，要记录对应的ip地址，以便进行后续操作。打开准备好的远程连接软件，我们后续将都在此进行操作，因为可直接粘贴复制和传送文件（用xshell也可），此处可用root登录也可用普通用户，后续因为yarn的使用，需要用普通用户连接。修改相应的IP地址，默认网关，和刚才虚拟机中的保持统一字段，在本文中统一为10.

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop完全分布式安装

				
			

			

				

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Linux发行版有很多这里作者使用ubuntu来搭建。

			
		

	





	

		

			

				
					
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拓展对非结构化数据（如图片、视频、音频）的处理能力，集成深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch），实现大数据与人工智能的融合，支持图像识别、语音分析等场景。未来 Hadoop 将全面拥抱云原生技术，支持在 Kubernetes 上实现一键部署与弹性伸缩，同时深化与云存储的集成，实现计算与存储的分离，降低集群的运维成本。弱化传统批处理框架，强化与 Flink 的集成，实现批流一体的数据处理，同时提升实时计算的低延迟与高吞吐能力，满足金融、电商等行业的实时业务需求。

			
		

	





	

		

			

				
					
WPF Binding Source

				
			

			

				

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					12-02
					
					758
					
				

			

		

		

			
				
方式指定方式适用场景是否需要命名是否支持跨控件是否继承 DataContextSource显式对象（资源、静态等）绑定全局/静态数据❌✅（只要对象可访问）❌通过x:Name引用控件间简单联动✅❌（限同作用域）❌相对位置（自身/祖先/模板父级）模板、样式、自引用❌✅（通过祖先查找）❌（默认）隐式使用当前元素的 DataContextMVVM 主流绑定方式❌✅（通过继承）✅（自动继承）是 MVVM 的基石，适合大多数业务数据绑定；简单直接，适合 UI 控件间交互；

			
		

	





	

		

			

				
					
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某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。

			
		

	





	

		

			

				
					
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					12-04
					
					349
					
				

			

		

		

			
				
就是第 i 个字符串 = 第 i - 1 号字符串的取反 + 第 i - 1 号字符串;取反(R->B, B->R);现在告诉你 n 和 k，让你求得第 n 个字符串的第 k 个字符是多少。根据规律：S(n) = invert(S(n-1)) + S(n-1)长度 L(n) = 2^(n-1)，前半长度 = 2^(n-2)重复这个过程，直到 n = 1，S1 = "R"接下里输入T行，每行输入两个数字，表示n, k。第 4 个字符串：BRRBRBBR。第 2 个字符串：BR。第 1 个字符串：R。

			
		

	





	

		

			

				
					
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12

				
			

			

				

					minhuan的专栏
				

				

					12-03
					
					1086
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。

			
		

	





	

		

			

				
					
国产时序数据库供应商排名

				
			

			

				

					weixin_43836476的博客
				

				

					12-04
					
					292
					
				

			

		

		

			
				
测试显示，在处理海量数据时，TDengine的压缩比可达10:1 - 50:1，大幅减少了存储空间。： 提供了丰富的客户端工具和开发接口，支持多种编程语言，如Python、Java、C++等，方便开发者进行集成和二次开发。： 在监控领域有较高的知名度和市场占有率，很多企业的监控系统采用OpenTSDB来存储和分析时序数据，尤其是在互联网企业的运维监控场景中应用较为普遍。它提供了简单易用的SQL接口，与常见的数据分析工具如Grafana等有良好的集成，生态系统在不断完善。

			
		

	





	

		

			

				
					
ElasticSearch索引red，关键字 Too many open files

				
			

			

				

					weixin_42566359的博客
				

				

					12-04
					
					120
					
				

			

		

		

			
				
摘要：当Elasticsearch索引状态显示为red时，若发现"Too many open files"错误，表明主机文件句柄数不足。

			
		

	





	

		

			

				
					
国产时序数据库哪个靠谱

				
			

			

				

					weixin_43836476的博客
				

				

					12-04
					
					184
					
				

			

		

		

			
				
在国产时序数据库领域，当前面临着诸多技术挑战。一方面，数据的高并发写入与查询处理能力不足。随着物联网、工业互联网等领域的快速发展，设备产生的数据量呈爆炸式增长，传统数据库难以应对每秒数万甚至数十万条数据的写入请求。测试显示，部分传统数据库在高并发场景下，写入性能会急剧下降，每秒写入数据量仅能维持在数千条，严重影响了数据的实时采集与存储。另一方面，数据存储成本过高。时序数据具有海量、高冗余的特点，传统数据库的存储方式会占用大量的磁盘空间，增加了企业的硬件采购与维护成本。数据表明，一些传统数据库存储相同规模的时

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop+Spark招聘推荐系统：大数据毕业设计项目源码

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
资源摘要信息: "本资源是一套包含项目说明和源代码的大数据项目，具体而言，是一个基于Hadoop+Spark技术栈实现的招聘推荐系统，并具备可视化展示功能。该系统可用于计算机专业的毕业设计。以下是该系统相关的详细...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
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