大数据新视界 --大数据大厂之 Kylin 多维分析引擎实战：构建数据立方体

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大数据新视界 --大数据大厂之 Kylin 多维分析引擎实战：构建数据立方体 

引言：

在大数据的广袤领域中，我们已领略了 Apache Flume 在数据采集方面的强大魔力，如《大数据新视界 – 大数据大厂之大数据实战指南：Apache Flume 数据采集的配置与优化秘籍》所详细剖析的那样，它为我们开启了高效数据采集之门。同时，《大数据新视界 – 大数据大厂之 HBase 在大数据存储中的应用与表结构设计》也让我们对各种大数据存储技术有了更深入的认识，为我们在大数据存储方案的选择上提供了宝贵参考。

如今，让我们聚焦于 Kylin，这个强大的多维分析引擎。在大数据时代，企业面临着海量数据的分析挑战，传统的分析方法往往难以满足快速响应和复杂查询的需求。Kylin 作为一款开源的分布式分析引擎，通过构建数据立方体，为大数据的多维分析提供了高效的解决方案。

正文：

随着大数据技术的不断发展，高效的数据分析工具变得至关重要。而 Kylin 正是在这样的背景下脱颖而出，为我们带来了全新的数据处理和分析体验。

一、Kylin 的核心概念

1.1 什么是 Kylin

Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，主要用于大数据环境下的 OLAP（Online Analytical Processing）分析。它通过预计算和构建数据立方体，将大数据集的多维分析查询性能提升到亚秒级响应，极大地提高了数据分析的效率。

例如，在一个电商数据分析场景中，我们可以使用 Kylin 对用户的购买行为、商品销售情况等数据进行多维分析，快速获取不同维度下的销售趋势、用户偏好等信息。

1.2 Kylin 的特点

• 高性能：Kylin 通过预计算技术，将数据预先处理成数据立方体，大大提高了查询性能。在处理大规模数据集时，能够实现亚秒级的查询响应时间，满足企业对实时数据分析的需求。

例如，在一个拥有数十亿条交易数据的金融数据分析项目中，使用 Kylin 可以在几秒钟内完成复杂的多维分析查询，如按时间、地区、产品类型等维度统计交易金额和数量。

• 可扩展性：Kylin 采用分布式架构，可以轻松地扩展到大规模集群，处理 PB 级别的数据。随着数据量的增长，只需要添加更多的计算节点和存储节点，即可满足不断增长的分析需求。

例如，一个不断发展的电商企业可以随着业务的扩张，轻松地扩展 Kylin 集群，以应对日益增长的数据量和分析需求。

• 支持多种数据源：Kylin 可以连接多种数据源，包括 Hive、HBase、Kafka 等，能够方便地集成到企业现有的大数据架构中。

例如，企业可以将 Hive 中的数据导入到 Kylin 中进行多维分析，也可以直接从 Kafka 实时流数据中构建数据立方体，实现实时数据分析。

二、Kylin 与其他技术的比较

2.1 与传统 OLAP 工具的比较

与传统的 OLAP 工具相比，Kylin 具有以下优势：

• 处理大规模数据：传统的 OLAP 工具在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈，而 Kylin 可以轻松处理 PB 级别的数据，并且能够实现快速的查询响应。

例如，在一个拥有海量用户行为数据的互联网公司，传统的 OLAP 工具可能需要数分钟甚至更长时间才能完成一个复杂的多维分析查询，而 Kylin 可以在几秒钟内返回结果。

• 分布式架构：Kylin 采用分布式架构，可以水平扩展，而传统的 OLAP 工具通常是单机或主从架构，扩展性有限。

例如，当数据量增长时，传统的 OLAP 工具可能需要升级硬件或进行复杂的架构调整，而 Kylin 只需要添加更多的计算节点和存储节点即可。

• 开源免费：Kylin 是开源软件，企业可以免费使用，并且可以根据自己的需求进行定制和扩展。而传统的 OLAP 工具通常价格昂贵，对于中小企业来说成本较高。

2.2 与其他大数据分析工具的比较

与其他大数据分析工具相比，Kylin 也有其独特之处：

• 专注于多维分析：Kylin 专门为多维分析而设计，提供了丰富的多维分析功能，如切片、切块、上卷、下钻等。而其他大数据分析工具可能更侧重于数据挖掘、机器学习等领域。

例如，在一个数据分析项目中，如果主要需求是进行多维分析，那么 Kylin 是一个更好的选择；如果需要进行数据挖掘或机器学习等任务，可以选择其他专门的工具。

• 与 Hadoop 生态系统紧密集成：Kylin 与 Hadoop 生态系统紧密集成，可以方便地与 Hive、HBase、Spark 等工具进行交互。这使得企业可以充分利用现有的大数据架构，降低集成成本。

例如，企业可以将 Hive 中的数据导入到 Kylin 中进行多维分析，也可以使用 Spark 对 Kylin 中的数据进行进一步的处理和分析。

三、Kylin 的应用策略

3.1 数据建模

在使用 Kylin 进行多维分析之前，需要进行数据建模。数据建模的过程包括选择数据源、定义维度和度量、设计数据立方体等步骤。

• 选择数据源：Kylin 可以连接多种数据源，如 Hive、HBase、Kafka 等。根据实际需求选择合适的数据源，并确保数据源中的数据质量和完整性。

例如，对于一个电商数据分析项目，可以选择 Hive 作为数据源，将存储在 Hive 中的用户行为数据、商品销售数据等导入到 Kylin 中进行分析。

• 定义维度和度量：维度是用于描述数据的属性，如时间、地区、产品类型等；度量是用于衡量数据的指标，如销售额、销售量、用户数量等。根据分析需求定义合适的维度和度量，确保能够满足业务分析的要求。

例如，在电商数据分析中，可以将时间、地区、商品类别、用户性别等作为维度，将销售额、销售量、用户数量等作为度量。

• 设计数据立方体：数据立方体是 Kylin 进行多维分析的核心数据结构。根据维度和度量设计数据立方体，确定数据立方体的维度组合和度量计算方式。

例如，可以设计一个包含时间、地区、商品类别三个维度和销售额、销售量两个度量的数据立方体，用于分析不同时间、地区和商品类别的销售情况。

3.2 查询优化

为了提高查询性能，可以采取以下查询优化策略：

• 合理使用索引：Kylin 支持多种索引方式，如全局索引、局部索引等。根据查询需求合理使用索引，可以提高查询效率。

例如，如果查询经常涉及某个特定维度，可以为该维度创建局部索引，以加快查询速度。

• 避免全表扫描：在查询时，尽量避免全表扫描，通过指定维度和度量的范围，减少查询的数据量。

例如，在查询销售数据时，可以指定时间范围和地区范围，只查询特定时间段和地区的销售数据，避免全表扫描。

• 缓存查询结果：Kylin 可以缓存查询结果，对于经常执行的查询，可以将查询结果缓存起来，下次查询时直接从缓存中获取结果，提高查询性能。

例如，对于一些固定的日报、周报、月报查询，可以将查询结果缓存起来，提高查询效率。

四、Kylin 的项目案例

4.1 电商数据分析

在一个电商数据分析项目中，使用 Kylin 对用户的购买行为、商品销售情况等数据进行多维分析。

• 数据建模：选择 Hive 作为数据源，将时间、地区、商品类别、用户性别等作为维度，将销售额、销售量、用户数量等作为度量，设计了一个数据立方体。
• 查询分析：通过 Kylin 的 Web 界面，用户可以方便地进行多维分析查询，如按时间维度查询不同时间段的销售情况，按地区维度查询不同地区的销售情况，按商品类别维度查询不同商品类别的销售情况等。
• 效果展示：使用 Kylin 后，查询响应时间从原来的几分钟缩短到几秒钟，大大提高了数据分析的效率。同时，用户可以通过直观的图表和报表展示分析结果，为企业的决策提供了有力支持。

4.2 金融数据分析

在一个金融数据分析项目中，使用 Kylin 对交易数据进行多维分析。

• 数据建模：选择 Hive 作为数据源，将时间、地区、产品类型、客户类型等作为维度，将交易金额、交易数量、客户数量等作为度量，设计了一个数据立方体。
• 查询分析：通过 Kylin 的 API，开发人员可以将 Kylin 集成到企业的数据分析平台中，实现自动化的数据分析和报表生成。例如，可以每天定时执行一些复杂的多维分析查询，生成日报、周报、月报等报表，为管理层提供决策支持。
• 效果展示：使用 Kylin 后，金融机构可以快速了解不同维度下的交易情况，及时发现潜在的风险点和业务机会。同时，通过自动化的报表生成，减少了人工操作的工作量，提高了工作效率。

五、Kylin 数据立方体的构建过程

5.1 确定分析需求与选择数据源

5.1.1 明确业务分析需求：

• 在开始构建数据立方体之前，首先需要明确业务的具体分析需求。例如，在电商领域，可能需要分析不同时间段、不同地区、不同商品类别的销售情况；在金融领域，可能需要分析不同客户类型、不同产品类型的交易情况等。
• 根据这些分析需求，确定需要哪些维度和度量来构建数据立方体。维度是用于描述数据的属性，如时间、地区、产品类型等；度量是用于衡量数据的指标，如销售额、销售量、用户数量等。

5.1.2 选择合适的数据源：

• Kylin 可以连接多种数据源，如 Hive、HBase、Kafka 等。根据业务数据的存储情况和特点，选择合适的数据源。
• 如果数据已经存储在 Hive 中，可以直接从 Hive 中读取数据进行数据立方体的构建。如果数据是实时流数据，可以从 Kafka 等实时流数据处理工具中获取数据。

5.2 定义维度和度量

5.2.1 维度定义：

• 维度是数据立方体的重要组成部分，用于对数据进行分类和分组。在定义维度时，需要考虑以下几个方面： - 维度的粒度：根据分析需求确定维度的粒度，例如时间维度可以是年、季度、月、日等不同粒度。- 维度的层次结构：如果维度具有层次结构，如地区维度可以分为国家、省、市等层次，可以在 Kylin 中定义维度的层次结构，以便进行上卷和下钻操作。- 维度的枚举值：对于一些具有固定枚举值的维度，如产品类型、客户类型等，可以在 Kylin 中定义维度的枚举值，以便进行快速查询和过滤。

5.2.2 度量定义：

• 度量是用于衡量数据的指标，如销售额、销售量、用户数量等。在定义度量时，需要考虑以下几个方面： - 度量的计算方式：根据业务需求确定度量的计算方式，例如销售额可以是销售价格乘以销售数量。- 度量的聚合方式：确定度量在数据立方体中的聚合方式，如求和、平均值、最大值、最小值等。

5.3 设计数据模型

5.3.1 星型模型或雪花模型：

• Kylin 通常使用星型模型或雪花模型来设计数据模型。星型模型是一种简单的数据模型，由一个事实表和多个维度表组成，事实表中包含了度量数据，维度表中包含了维度数据。雪花模型是在星型模型的基础上，将维度表进一步分解为多个层次，形成了更加复杂的数据模型。
• 根据业务数据的特点和分析需求，选择合适的数据模型。如果数据的维度比较简单，可以选择星型模型；如果数据的维度比较复杂，可以选择雪花模型。

5.3.2 维度表和事实表的关联：

• 在设计数据模型时，需要确定维度表和事实表之间的关联关系。通常情况下，维度表和事实表之间是通过外键进行关联的。
• 在 Kylin 中，可以通过配置数据源和数据模型，自动建立维度表和事实表之间的关联关系。

5.4 数据抽取与转换

5.4.1 从数据源抽取数据：

• 在确定了数据源和数据模型之后，需要从数据源中抽取数据进行数据立方体的构建。Kylin 可以通过配置数据源连接信息，自动从 Hive、HBase、Kafka 等数据源中抽取数据。
• 在抽取数据时，需要注意数据的质量和完整性，确保抽取到的数据符合业务需求。

以下是一个从 Hive 中抽取数据的示例脚本：

hive -e "SELECT * FROM your_hive_table"> /tmp/data.csv

5.4.2 数据转换与清洗：

• 抽取到的数据可能存在一些问题，如数据格式不一致、数据缺失、数据重复等。在构建数据立方体之前，需要对抽取到的数据进行转换和清洗，确保数据的质量和完整性。
• Kylin 可以通过配置数据转换规则，自动对抽取到的数据进行转换和清洗。例如，可以将日期格式的数据转换为统一的格式，去除数据中的重复记录等。

以下是一个使用 Python 进行数据清洗的示例代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('/tmp/data.csv')# 去除重复记录
data.drop_duplicates(inplace=True)# 转换日期格式
data['date_column']= pd.to_datetime(data['date_column'])

data.to_csv('/tmp/cleaned_data.csv', index=False)

5.5 构建数据立方体

5.5.1 选择构建方式：

• Kylin 提供了多种构建数据立方体的方式，如全量构建、增量构建、流式构建等。根据数据的特点和分析需求，选择合适的构建方式。
• 全量构建是指对数据源中的所有数据进行重新构建数据立方体，适用于数据量较小或数据变化不频繁的情况。增量构建是指只对数据源中发生变化的数据进行重新构建数据立方体，适用于数据量较大且数据变化频繁的情况。流式构建是指实时从数据源中获取数据进行数据立方体的构建，适用于实时数据分析的情况。

5.5.2 配置构建参数：

• 在构建数据立方体之前，需要配置一些构建参数，如数据立方体的名称、维度和度量的定义、数据存储方式、索引方式等。
• 根据业务需求和数据特点，合理配置构建参数，以提高数据立方体的构建速度和查询性能。

以下是一个使用 Kylin REST API 进行数据立方体构建的示例代码：

import requests
import json

url ='http://kylin-server:7070/kylin/api/cubes/{cube_name}/build'
headers ={'Content-Type':'application/json'}
data ={"startTime":"2023-01-01","endTime":"2023-01-31","buildType":"INCREMENTAL"}

response = requests.post(url.format(cube_name='your_cube_name'), headers=headers, data=json.dumps(data))if response.status_code ==200:print('Data cube build started successfully.')else:print(f'Error building data cube: {response.text}')

5.5.3 启动构建任务：

• 在配置完构建参数之后，可以启动数据立方体的构建任务。Kylin 会自动根据配置的参数，从数据源中抽取数据进行转换和清洗，然后构建数据立方体。
• 在构建过程中，可以通过 Kylin 的监控界面查看构建任务的进度和状态，以便及时发现和解决问题。

5.6 数据立方体的优化与维护

5.6.1 索引优化：

• Kylin 支持多种索引方式，如全局索引、局部索引等。根据查询需求合理使用索引，可以提高查询效率。
• 例如，如果查询经常涉及某个特定维度，可以为该维度创建局部索引，以加快查询速度。

以下是一个使用 Kylin REST API 创建局部索引的示例代码：

import requests
import json

url ='http://kylin-server:7070/kylin/api/cubes/{cube_name}/indexes'
headers ={'Content-Type':'application/json'}
data ={"name":"your_index_name","columns":["dimension_column_name"],"type":"LOCAL"}

response = requests.post(url.format(cube_name='your_cube_name'), headers=headers, data=json.dumps(data))if response.status_code ==200:print('Index created successfully.')else:print(f'Error creating index: {response.text}')

5.6.2 数据更新与维护：

• 如果数据源中的数据发生变化，需要及时更新数据立方体，以保证分析结果的准确性。Kylin 提供了增量构建和流式构建等方式，可以及时更新数据立方体。
• 同时，需要定期对数据立方体进行维护，如清理过期数据、优化存储结构等，以提高数据立方体的性能和稳定性。

六、Kylin 的挑战与解决方案

6.1 数据更新问题

由于 Kylin 是通过预计算构建数据立方体的，因此在数据更新时可能会面临一些挑战。如果数据源中的数据发生变化，需要及时更新数据立方体，以保证分析结果的准确性。

解决方法：可以使用 Kylin 的增量构建功能，只对发生变化的数据进行重新计算，而不是重新构建整个数据立方体。这样可以大大减少数据更新的时间和资源消耗。

例如，在一个电商数据分析项目中，如果有新的订单数据产生，可以使用 Kylin 的增量构建功能，只对新订单数据进行处理，更新数据立方体中的相关数据，而不需要重新构建整个数据立方体。

6.2 资源占用问题

在构建数据立方体和执行查询时，Kylin 可能会占用大量的计算资源和存储资源。如果资源不足，可能会影响系统的性能和稳定性。

解决方法：可以通过优化 Kylin 的配置参数，合理分配资源，提高资源利用率。同时，可以考虑使用分布式计算框架，如 Spark，来加速数据立方体的构建和查询执行。

例如，可以调整 Kylin 的内存设置、并行度等参数，根据实际情况分配计算资源和存储资源。同时，可以使用 Spark 作为计算引擎，利用 Spark 的分布式计算能力，提高数据立方体的构建速度和查询性能。

以下是一个调整 Kylin 内存设置的示例配置：

<configuration><property><name>kylin.engine.memory.max</name><value>4g</value></property></configuration>

七、Kylin 的代码示例

以下是一个使用 Kylin 的 Java 代码示例，用于查询数据立方体中的数据：

importorg.apache.kylin.rest.client.KylinClient;importorg.apache.kylin.rest.client.RestClient;importorg.apache.kylin.rest.response.SQLResponse;publicclassKylinQueryExample{publicstaticvoidmain(String[] args){// 创建 Kylin 客户端RestClient restClient =newKylinClient("http://kylin-server:7070/kylin/api");KylinClient kylinClient =newKylinClient(restClient);// 执行 SQL 查询String sql ="SELECT product_category, SUM(sales_amount) FROM sales_cube GROUP BY product_category";SQLResponse response = kylinClient.querySQL(sql);// 处理查询结果if(response.isSuccessful()){System.out.println("查询结果：");for(Object[] row : response.getResults()){System.out.println(row[0]+" - "+ row[1]);}}else{System.out.println("查询失败："+ response.getException());}}}

注释：

• import org.apache.kylin.rest.client.KylinClient;和import org.apache.kylin.rest.client.RestClient;：导入 Kylin 的客户端类。
• import org.apache.kylin.rest.response.SQLResponse;：导入 Kylin 的 SQL 查询响应类。
• RestClient restClient = new KylinClient("http://kylin-server:7070/kylin/api");：创建一个连接到 Kylin 服务器的 RestClient 对象。
• KylinClient kylinClient = new KylinClient(restClient);：使用 RestClient 创建一个 KylinClient 对象。
• String sql = "SELECT product_category, SUM(sales_amount) FROM sales_cube GROUP BY product_category";：定义要执行的 SQL 查询语句。
• SQLResponse response = kylinClient.querySQL(sql);：执行 SQL 查询并获取查询响应。
• if (response.isSuccessful()) {...}：判断查询是否成功，如果成功则打印查询结果，否则打印错误信息。

八、经典案例分析

8.1 制造业中的 Kylin 应用

在制造业中，企业需要对生产过程中的各种数据进行分析，以提高生产效率、降低成本和优化产品质量。Kylin 可以帮助企业实现对生产数据的多维分析。

例如，一家汽车制造企业使用 Kylin 对生产线上的车辆数据进行分析。他们选择 Hive 作为数据源，将时间、生产线、车型、零部件等作为维度，将产量、次品率、维修次数等作为度量，设计了一个数据立方体。通过 Kylin 的查询功能，企业可以快速了解不同生产线、不同车型在不同时间段的生产情况和质量状况，及时发现生产中的问题并采取相应的措施。

8.2 医疗行业中的 Kylin 应用

在医疗行业中，医院需要对患者的医疗数据进行分析，以提高医疗服务质量和管理效率。Kylin 可以帮助医院实现对医疗数据的多维分析。

例如，一家大型医院使用 Kylin 对患者的就诊数据进行分析。他们选择 Hive 作为数据源，将时间、科室、医生、疾病类型等作为维度，将就诊人数、治愈率、平均治疗费用等作为度量，设计了一个数据立方体。通过 Kylin 的查询功能，医院可以快速了解不同科室、不同医生在不同时间段的就诊情况和治疗效果，为医院的管理决策提供数据支持。

8.3 教育行业中的 Kylin 应用

在教育行业中，学校需要对学生的学习数据进行分析，以提高教学质量和学生的学习效果。Kylin 可以帮助学校实现对学习数据的多维分析。

例如，一所大学使用 Kylin 对学生的考试成绩数据进行分析。他们选择 Hive 作为数据源，将时间、专业、班级、课程等作为维度，将平均分、及格率、优秀率等作为度量，设计了一个数据立方体。通过 Kylin 的查询功能，学校可以快速了解不同专业、不同班级在不同课程上的学习情况，为教学改革和学生管理提供数据支持。

结束语：

Kylin 作为一款强大的多维分析引擎，在大数据分析领域发挥着重要的作用。通过构建数据立方体，Kylin 能够实现快速的多维分析查询，为企业提供高效的数据分析解决方案。在实际应用中，我们需要根据具体的业务需求和数据特点，合理地选择和使用 Kylin，充分发挥其优势，为企业的决策提供有力支持。

希望本文能为你在 Kylin 的应用和实践中提供有益的参考和帮助。让我们一起在大数据的海洋中探索，挖掘数据的无限价值。

大家在项目中，使用过 Kylin 吗？遇到了哪些问题，是如何解决的？对于 Kylin 的数据建模，你们有哪些经验和建议？在选择大数据分析工具时，你们会考虑哪些因素？Kylin 在其中扮演着怎样的角色？如何优化 Kylin 的查询性能，提高数据分析的效率？对于 Kylin 的未来发展，你们有哪些期待和展望？同时，你们认为 Kylin 与其他大数据技术的结合会带来哪些新的应用场景？在实际操作中，你们遇到过数据更新和资源占用的问题吗？是如何解决的？分享一下你们在使用 Kylin 进行大数据分析时的成功案例和经验教训。欢迎大家在评论区或CSDN社区积极参与讨论，分享自己的经验和见解，让我们一起探讨，共同进步！

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91. Java面试题–JVM大厂篇之从零开始掌握JVM：解锁Java程序的强大潜力
92. Java面试题–JVM大厂篇之深入了解G1 GC：大型Java应用的性能优化利器
93. Java面试题–JVM大厂篇之深入了解G1 GC：高并发、响应时间敏感应用的最佳选择
94. Java面试题–JVM大厂篇之G1 GC的分区管理方式如何减少应用线程的影响
95. Java面试题–JVM大厂篇之深入解析G1 GC——革新Java垃圾回收机制
96. Java面试题–JVM大厂篇之深入探讨Serial GC的应用场景
97. Java面试题–JVM大厂篇之Serial GC在JVM中有哪些优点和局限性
98. Java面试题–JVM大厂篇之深入解析JVM中的Serial GC：工作原理与代际区别
99. Java面试题–JVM大厂篇之通过参数配置来优化Serial GC的性能
100. Java面试题–JVM大厂篇之深入分析Parallel GC：从原理到优化
101. Java面试题–JVM大厂篇之破解Java性能瓶颈！深入理解Parallel GC并优化你的应用
102. Java面试题–JVM大厂篇之全面掌握Parallel GC参数配置：实战指南
103. Java面试题–JVM大厂篇之Parallel GC与其他垃圾回收器的对比与选择
104. Java面试题–JVM大厂篇之Java中Parallel GC的调优技巧与最佳实践
105. Java面试题–JVM大厂篇之JVM监控与GC日志分析：优化Parallel GC性能的重要工具
106. Java面试题–JVM大厂篇之针对频繁的Minor GC问题，有哪些优化对象创建与使用的技巧可以分享？
107. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 内存管理深度探秘：原理与实战
108. Java面试题–JVM大厂篇之破解 JVM 性能瓶颈：实战优化策略大全
109. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 垃圾回收器大比拼：谁是最佳选择
110. Java面试题–JVM大厂篇之从原理到实践：JVM 字节码优化秘籍
111. Java面试题–JVM大厂篇之揭开CMS GC的神秘面纱：从原理到应用，一文带你全面掌握
112. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 调优实战：让你的应用飞起来
113. Java面试题–JVM大厂篇之CMS GC调优宝典：从默认配置到高级技巧，Java性能提升的终极指南
114. Java面试题–JVM大厂篇之CMS GC的前世今生：为什么它曾是Java的王者，又为何将被G1取代
115. Java就业-学习路线–突破性能瓶颈： Java 22 的性能提升之旅
116. Java就业-学习路线–透视Java发展：从 Java 19 至 Java 22 的飞跃
117. Java就业-学习路线–Java技术：2024年开发者必须了解的10个要点
118. Java就业-学习路线–Java技术栈前瞻：未来技术趋势与创新
119. Java就业-学习路线–Java技术栈模块化的七大优势，你了解多少？
120. Spring框架-Java学习路线课程第一课：Spring核心
121. Spring框架-Java学习路线课程：Spring的扩展配置
122. Springboot框架-Java学习路线课程：Springboot框架的搭建之maven的配置
123. Java进阶-Java学习路线课程第一课：Java集合框架-ArrayList和LinkedList的使用
124. Java进阶-Java学习路线课程第二课：Java集合框架-HashSet的使用及去重原理
125. JavaWEB-Java学习路线课程：使用MyEclipse工具新建第一个JavaWeb项目（一）
126. JavaWEB-Java学习路线课程：使用MyEclipse工具新建项目时配置Tomcat服务器的方式（二）
127. Java学习：在给学生演示用Myeclipse10.7.1工具生成War时，意外报错：SECURITY: INTEGRITY CHECK ERROR
128. 使用Jquery发送Ajax请求的几种异步刷新方式
129. Idea Springboot启动时内嵌tomcat报错- An incompatible version [1.1.33] of the APR based Apache Tomcat Native
130. Java入门-Java学习路线课程第一课：初识JAVA
131. Java入门-Java学习路线课程第二课：变量与数据类型
132. Java入门-Java学习路线课程第三课：选择结构
133. Java入门-Java学习路线课程第四课：循环结构
134. Java入门-Java学习路线课程第五课：一维数组
135. Java入门-Java学习路线课程第六课：二维数组
136. Java入门-Java学习路线课程第七课：类和对象
137. Java入门-Java学习路线课程第八课：方法和方法重载
138. Java入门-Java学习路线扩展课程：equals的使用
139. Java入门-Java学习路线课程面试篇：取商　/　和取余(模)　%　符号的使用