大数据新视界 -- Hive 数据湖集成与数据治理（下）（26 / 30）

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大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据湖集成与数据治理（下）（26 / 30） 

引言：

亲爱的大数据爱好者们，大家好！在数据的浩瀚星空中，我们于《大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据湖架构中的角色与应用（上）（25 / 30）》里，见证了 Hive 在数据湖架构中如璀璨明星般的关键角色与广泛应用，它为数据的存储、分析和集成架起了坚实的桥梁。而在《大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive MapReduce 性能调优实战（下）（24 / 30）》中，我们又掌握了优化 Hive 数据处理效率的神奇秘诀。此刻，让我们继续前行，深入探索 Hive 如何与数据湖中的其他组件完美集成，以及如何构建有效的数据治理体系，如同为数据湖的稳定运行装上精密的导航仪和坚固的防护盾，引领我们在数据管理的征程中乘风破浪，驶向更加有序、高效的数据智慧彼岸。

正文：

一、Hive 与数据湖组件的集成方式

1.1 与存储组件的无缝对接

Hive 与数据湖的存储组件紧密协作，实现了数据的高效存储与读取。它支持多种存储格式，如 Parquet、ORC 等，这些格式在存储效率和查询性能方面表现卓越。以 Parquet 为例，其采用列存储方式，能够显著减少数据存储空间，同时提高数据读取速度。

假设我们有一个社交媒体平台，每天产生海量的用户动态数据，包括用户 ID、发布时间、内容、点赞数等多个字段，数据量高达数十亿条记录。若使用传统的存储方式，不仅占用大量存储空间，查询特定时间段内的热门动态也会非常缓慢。通过 Hive 与数据湖存储组件（如基于 HDFS 的存储）结合，并采用 Parquet 格式存储数据，我们可以按照日期对数据进行分区存储，如下所示的建表语句：

CREATETABLE social_media_data (
    user_id INT,
    post_time TIMESTAMP,
    content STRING,
    like_count INT)
PARTITIONED BY(yearINT,monthINT,dayINT)
STORED AS PARQUET;

这样的存储结构使得数据查询变得高效快捷。例如，当我们想要查询某个月内点赞数超过 1000 的热门动态时，Hive 可以快速定位到相应分区，仅读取所需列的数据，大大减少了数据的扫描量，提高了查询效率。

1.2 与计算引擎的协同工作

Hive 能够与多种计算引擎协同工作，如 MapReduce 、Tez 和 Spark 等，根据不同的计算需求选择合适的引擎，从而发挥出最佳性能。在处理大规模离线数据批处理任务时，MapReduce 是一个可靠的选择，它能够充分利用集群资源进行分布式计算。

以电商企业的订单数据分析为例，企业需要定期对历史订单数据进行聚合分析，计算每个月的销售额、订单量等指标。使用 Hive 结合 MapReduce 计算引擎，可以轻松实现这一目标。以下是一个简单的计算每月销售额的 HiveQL 语句：

SELECTyear(order_date)ASyear,month(order_date)ASmonth,SUM(order_amount)AS total_sales
FROM orders
GROUPBYyear(order_date),month(order_date);

当数据量巨大且计算逻辑复杂时，Tez 引擎可以通过优化任务执行流程，减少中间结果的磁盘写入，提高计算性能。而对于迭代式算法或实时数据处理场景，Spark 引擎则展现出更好的优势，它能够将数据缓存在内存中，加速计算过程。例如，在电商的实时推荐系统中，Hive 与 Spark 集成，能够实时处理用户的行为数据，快速更新推荐模型，为用户提供更加精准的商品推荐。

1.3 与数据管理工具的集成应用

Hive 与数据管理工具的集成，为数据湖中的数据管理提供了便捷的方式。例如，与 Apache Atlas 集成，实现了元数据的集中管理和数据血缘的追踪。在一个大型企业的数据湖中，数据来源广泛，涉及多个部门和业务系统，数据的流转和转换过程复杂。

通过 Hive 与 Atlas 的集成，当数据从数据源被抽取到 Hive 表中，经过一系列的转换操作（如清洗、聚合等）后，Atlas 能够记录下每一步的数据处理过程，构建起完整的数据血缘关系图。这使得数据管理员可以清晰地了解数据的来源、流向以及在各个环节的转换情况。当数据出现问题时，能够迅速定位到问题的源头，提高数据管理的效率和可靠性。同时，与数据质量管理工具（如 Apache Griffin）集成，可以对 Hive 表中的数据质量进行监控和评估，确保数据的准确性、完整性和一致性。

二、数据治理在 Hive 数据湖中的重要性

2.1 数据质量保障

在数据湖环境中，数据质量是确保数据分析结果准确性和可靠性的关键。Hive 作为数据湖中的重要组件，数据质量问题可能导致错误的决策和业务损失。例如，在金融行业，若风险评估模型所依赖的数据存在质量问题（如客户信用记录不准确、交易数据缺失等），可能会导致银行对客户信用风险的误判，进而影响贷款审批决策。

为了保障数据质量，Hive 提供了多种手段。可以通过定义约束（如主键约束、非空约束等）来确保数据的完整性。在创建用户表时，如下所示：

CREATETABLE users (
    user_id INTPRIMARYKEY,
    name STRING NOTNULL,
    age INT,
    email STRING
);

这样，在插入数据时，如果违反了约束条件，Hive 将拒绝插入操作，从而保证数据的准确性。同时，还可以利用数据验证工具对数据进行定期检查，及时发现并纠正数据质量问题。例如，通过编写自定义的 UDF（用户定义函数）来检查数据的格式是否符合特定要求，如验证手机号码格式是否正确、身份证号码是否合法等。

2.2 数据安全管理

随着数据泄露事件的频繁发生，数据安全在数据湖管理中变得至关重要。Hive 的数据安全管理涉及数据的保密性、完整性和可用性。在多租户的数据湖环境中，不同部门或用户对数据的访问权限需要严格控制。

Hive 通过授权机制来实现数据访问的安全管理。例如，使用角色（Role）和权限（Privilege）的概念，为不同用户角色分配相应的权限。数据管理员可以为数据分析团队授予对某些表的只读权限，以便他们进行数据分析工作；而对于数据开发团队，则可以授予更高的权限，如创建表、插入数据等操作权限。以下是一个简单的授权示例：

-- 创建角色CREATE ROLE data_analyst;CREATE ROLE data_developer;-- 授予角色权限GRANTSELECTONTABLE orders TO data_analyst;GRANTALLONTABLE products TO data_developer;-- 将角色分配给用户GRANT ROLE data_analyst TO user1;GRANT ROLE data_developer TO user2;

此外，Hive 还支持数据加密功能，对敏感数据进行加密存储，防止数据在存储和传输过程中被窃取。例如，对用户的个人信息（如身份证号码、银行卡号等）进行加密处理，确保数据的安全性。

2.3 数据生命周期管理

数据在数据湖中并非一成不变，其价值会随着时间的推移而发生变化。数据生命周期管理旨在根据数据的价值和使用频率，合理规划数据的存储、处理和删除策略，以提高数据管理的效率和降低成本。

对于一些实时性要求较高的业务数据（如电商平台的实时订单数据），在数据产生后的短时间内（如一周内），可能需要频繁地进行查询和分析，此时数据可以存储在高性能的存储介质（如 SSD 存储）上，并保持较高的副本数，以确保数据的高可用性和快速访问。随着时间的推移，当这些数据的实时价值降低后，可以将其转移到成本较低的存储介质（如 HDD 存储）上，并减少副本数量。而对于一些历史数据，如果已经很少被访问，可以考虑进行归档或删除处理。

在 Hive 中，可以通过分区表和数据压缩技术来实现数据生命周期管理。例如，按照时间对数据进行分区，当数据过期后，直接删除相应的分区即可。同时，选择合适的压缩算法（如 Snappy、LZ4 等）对数据进行压缩，减少存储空间的占用。

三、Hive 数据湖集成与数据治理的实践案例

3.1 某电商企业的数据湖集成与治理实践

某大型电商企业拥有海量的用户数据、订单数据、商品数据等，数据来源包括网站前端、移动应用、第三方合作伙伴等多个渠道。为了实现数据的集中管理和高效利用，企业构建了基于 Hive 的数据湖，并进行了全面的数据集成与治理工作。

在数据集成方面，通过使用 Sqoop 工具，将关系型数据库（如 MySQL）中的订单数据和用户数据定期抽取到 Hive 表中。同时，利用 Flume 收集网站前端和移动应用产生的用户行为数据，并实时传输到 Hive 表进行存储。在与计算引擎的集成上，根据不同的业务需求选择合适的计算引擎。例如，对于每日的订单统计报表生成任务，使用 MapReduce 计算引擎进行离线批处理；而对于实时推荐系统，则采用 Spark 计算引擎，实时处理用户行为数据，为用户提供个性化的商品推荐。

在数据治理方面，建立了严格的数据质量监控体系。使用 Apache Griffin 对 Hive 表中的数据质量进行监控，定义了一系列的数据质量指标，如数据准确性、完整性、一致性等。通过编写自定义的 UDF 来检查数据的有效性，例如检查商品价格是否在合理范围内、用户地址是否完整等。一旦发现数据质量问题，及时通知数据管理员进行处理。

在数据安全管理方面，基于角色的访问控制（RBAC）模型被广泛应用。为不同部门的用户定义了不同的角色，如销售部门、市场部门、财务部门等，每个角色具有不同的数据访问权限。例如，销售部门只能访问订单数据和用户基本信息，而财务部门则可以访问订单金额、支付记录等敏感数据。同时，对用户的登录行为进行审计，记录所有用户的操作日志，以便在发生安全事件时进行追溯。

通过数据湖集成与数据治理的实施，该电商企业实现了数据的高效管理和利用。数据分析团队能够快速获取准确的数据进行市场趋势分析、用户行为分析等工作，为企业的决策提供了有力支持。同时，数据的安全性得到了有效保障，降低了数据泄露的风险。

3.2 某互联网金融公司的数据湖集成与治理案例

某互联网金融公司面临着严格的监管要求和复杂的数据管理挑战，其数据涵盖用户信用数据、交易数据、投资数据等多个领域。为了满足合规要求并提升数据管理水平，公司构建了数据湖，并借助 Hive 实现了数据集成与治理的一体化解决方案。

在数据集成过程中，利用 Kafka 作为消息队列，实时收集各个业务系统产生的交易数据，并通过 Hive Streaming 将数据实时写入 Hive 表中。同时，使用 Hive 的外部表功能，连接外部的信用评估数据源，将信用数据整合到数据湖中。在计算引擎的选择上，根据不同的风险评估模型和业务场景，灵活运用 MapReduce 和 Spark 计算引擎。例如，在信用评分模型的训练过程中，使用 Spark 的机器学习库进行大规模数据的迭代计算；而对于日常的风险监控报表生成任务，则使用 MapReduce 进行高效的批处理计算。

在数据治理方面，数据质量保障是核心任务之一。公司制定了详细的数据质量规则，通过编写 Hive UDF 和使用数据质量监控工具，对数据进行全面的质量检查。例如，对用户信用数据中的身份证号码、手机号码等关键信息进行格式校验和真实性验证；对交易数据中的金额、时间等字段进行逻辑校验，确保数据的准确性和一致性。同时，建立了数据血缘关系管理体系，通过与 Apache Atlas 集成，实现了对数据从源头到最终应用的全链路追踪。这使得在数据出现问题时，能够快速定位问题根源，提高了数据问题的排查效率。

在数据安全管理方面，采用了多层次的数据安全防护措施。除了基于角色的访问控制外，还对敏感数据进行了加密存储。例如，对用户的信用报告、投资明细等敏感信息，使用 AES 加密算法进行加密后存储在 Hive 表中。并且，建立了数据脱敏机制，在开发和测试环境中，对敏感数据进行脱敏处理，确保数据的安全性和合规性。

通过实施数据湖集成与数据治理方案，该互联网金融公司提高了数据管理的效率和质量，降低了合规风险，为业务的稳定发展提供了坚实的数据支撑。在风险评估方面，能够基于准确的数据及时发现潜在风险，优化风险控制策略；在用户服务方面，能够根据用户的信用状况和投资偏好，提供更加个性化的金融产品和服务，提升了用户满意度和市场竞争力。

结束语：

亲爱的大数据爱好者们，通过对 Hive 数据湖集成与数据治理的深入探索，我们清晰地认识到其在构建高效、可靠数据湖体系中的关键作用。从与各种组件的无缝集成到全面的数据治理实践，每一个环节都紧密相连，共同为企业的数据管理提供有力保障。

此刻，亲爱的大数据爱好者们，你们在自己的工作中是否也面临着类似的数据湖集成与治理挑战呢？你们是如何应对这些挑战的呢？欢迎在评论区或CSDN社区分享你们的宝贵经验和见解。

而在未来的数据之旅中，我们即将踏入《大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 元数据管理：核心元数据的深度解析（上）（27 / 30）》，进一步探索 Hive 元数据管理的奥秘，让我们携手共进，继续挖掘数据湖的无限潜力。

说明： 文中部分图片来自官网：(https://hive.apache.org/)

———— 精　选　文　章 ————

1. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据湖架构中的角色与应用（上）（25 / 30）(最新）
2. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive MapReduce 性能调优实战（下）（24 / 30）(最新）
3. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 基于 MapReduce 的执行原理（上）（23 / 30）(最新）
4. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 窗口函数应用场景与实战（下）（22 / 30）(最新）
5. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 窗口函数：强大的数据分析利器（上）（21 / 30）(最新）
6. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据压缩算法对比与选择（下）（20 / 30）(最新）
7. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据压缩：优化存储与传输的关键（上）（19/ 30）(最新）
8. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据质量监控：实时监测异常数据（下）（18/ 30）(最新）
9. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据质量保障：数据清洗与验证的策略（上）（17/ 30）(最新）
10. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据安全：加密技术保障数据隐私（下）（16 / 30）(最新）
11. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据安全：权限管理体系的深度解读（上）（15 / 30）(最新）
12. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 与其他大数据工具的集成：协同作战的优势（下）（14/ 30）(最新）
13. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 与其他大数据工具的集成：协同作战的优势（上）（13/ 30）(最新）
14. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 函数应用：复杂数据转换的实战案例（下）（12/ 30）(最新）
15. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 函数库：丰富函数助力数据处理（上）（11/ 30）(最新）
16. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据桶：优化聚合查询的有效手段（下）（10/ 30）(最新）
17. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据桶原理：均匀分布数据的智慧（上）（9/ 30）(最新）
18. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据分区：提升查询效率的关键步骤（下）（8/ 30）(最新）
19. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据分区：精细化管理的艺术与实践（上）（7/ 30）(最新）
20. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 查询性能优化：索引技术的巧妙运用（下）（6/ 30）(最新）
21. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 查询性能优化：基于成本模型的奥秘（上）（5/ 30）(最新）
22. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据导入：优化数据摄取的高级技巧（下）（4/ 30）(最新）
23. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据导入：多源数据集成的策略与实战（上）（3/ 30）(最新）
24. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据仓库：构建高效数据存储的基石（下）（2/ 30）(最新）
25. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据仓库：架构深度剖析与核心组件详解（上）（1 / 30）(最新）
26. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：量子计算启发下的数据加密与性能平衡（下）（30 / 30）(最新）
27. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合人工智能预测的资源预分配秘籍（上）（29 / 30）(最新）
28. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：分布式环境中的优化新视野（下）（28 / 30）(最新）
29. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：跨数据中心环境下的挑战与对策（上）（27 / 30）(最新）
30. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能突破：处理特殊数据的高级技巧（下）（26 / 30）(最新）
31. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能突破：复杂数据类型处理的优化路径（上）（25 / 30）(最新）
32. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：资源分配与负载均衡的协同（下）（24 / 30）(最新）
33. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：集群资源动态分配的智慧（上）（23 / 30）(最新）
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35. 智创 AI 新视界 – AI 助力医疗影像诊断的新突破(最新）
36. 智创 AI 新视界 – AI 在智能家居中的智能升级之路(最新）
37. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：动态分区调整的策略与方法（上）（21 / 30）(最新）
38. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 存储格式转换：从原理到实践，开启大数据性能优化星际之旅（下）（20/30）(最新）
39. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：基于数据特征的存储格式选择（上）（19/30）(最新）
40. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能提升：高级执行计划优化实战案例（下）（18/30）(最新）
41. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能提升：解析执行计划优化的神秘面纱（上）（17/30）(最新）
42. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：优化数据加载的实战技巧（下）（16/30）(最新）
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45. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 在大数据架构中的性能优化全景洞察（上）（13/30）(最新）
46. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：新技术融合的无限可能（下）（12/30）(最新）
47. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合机器学习的未来之路（上 （2-2））（11/30）(最新）
48. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合机器学习的未来之路（上 （2-1））（11/30）(最新）
49. 大数据新视界 – 大数据大厂之经典案例解析：广告公司 Impala 优化的成功之道（下）（10/30）(最新）
50. 大数据新视界 – 大数据大厂之经典案例解析：电商企业如何靠 Impala性能优化逆袭（上）（9/30）(最新）
51. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：从数据压缩到分析加速（下）（8/30）(最新）
52. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：应对海量复杂数据的挑战（上）（7/30）(最新）
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54. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 与内存管理：如何避免资源瓶颈（上）（5/30）(最新）
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202. Java面试题–JVM大厂篇之Java虚拟机（JVM）面试题：涨知识，拿大厂Offer（11-20）
203. Java面试题–JVM大厂篇之JVM面试指南：掌握这10个问题，大厂Offer轻松拿
204. Java面试题–JVM大厂篇之Java程序员必学：JVM架构完全解读
205. Java面试题–JVM大厂篇之以JVM新特性看Java的进化之路：从Loom到Amber的技术篇章
206. Java面试题–JVM大厂篇之深入探索JVM：大厂面试官心中的那些秘密题库
207. Java面试题–JVM大厂篇之高级Java开发者的自我修养：深入剖析JVM垃圾回收机制及面试要点
208. Java面试题–JVM大厂篇之从新手到专家：深入探索JVM垃圾回收–开端篇
209. Java面试题–JVM大厂篇之Java性能优化：垃圾回收算法的神秘面纱揭开！
210. Java面试题–JVM大厂篇之揭秘Java世界的清洁工——JVM垃圾回收机制
211. Java面试题–JVM大厂篇之掌握JVM性能优化：选择合适的垃圾回收器
212. Java面试题–JVM大厂篇之深入了解Java虚拟机（JVM）：工作机制与优化策略
213. Java面试题–JVM大厂篇之深入解析JVM运行时数据区：Java开发者必读
214. 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
215. 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
216. 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
217. 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
218. Java面试题–JVM大厂篇之深入解析G1 GC——革新Java垃圾回收机制
219. Java面试题–JVM大厂篇之深入探讨Serial GC的应用场景
220. Java面试题–JVM大厂篇之Serial GC在JVM中有哪些优点和局限性
221. 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
222. Java面试题–JVM大厂篇之通过参数配置来优化Serial GC的性能
223. Java面试题–JVM大厂篇之深入分析Parallel GC：从原理到优化
224. 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
225. Java面试题–JVM大厂篇之全面掌握Parallel GC参数配置：实战指南
226. 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
227. Java面试题–JVM大厂篇之Java中Parallel GC的调优技巧与最佳实践
228. 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
229. 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？
230. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 内存管理深度探秘：原理与实战
231. Java面试题–JVM大厂篇之破解 JVM 性能瓶颈：实战优化策略大全
232. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 垃圾回收器大比拼：谁是最佳选择
233. Java面试题–JVM大厂篇之从原理到实践：JVM 字节码优化秘籍
234. 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
235. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 调优实战：让你的应用飞起来
236. 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
237. 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
238. Java就业-学习路线–突破性能瓶颈： Java 22 的性能提升之旅
239. Java就业-学习路线–透视Java发展：从 Java 19 至 Java 22 的飞跃
240. Java就业-学习路线–Java技术：2024年开发者必须了解的10个要点
241. Java就业-学习路线–Java技术栈前瞻：未来技术趋势与创新
242. Java就业-学习路线–Java技术栈模块化的七大优势，你了解多少？
243. Spring框架-Java学习路线课程第一课：Spring核心
244. Spring框架-Java学习路线课程：Spring的扩展配置
245. Springboot框架-Java学习路线课程：Springboot框架的搭建之maven的配置
246. Java进阶-Java学习路线课程第一课：Java集合框架-ArrayList和LinkedList的使用
247. 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
248. JavaWEB-Java学习路线课程：使用MyEclipse工具新建第一个JavaWeb项目（一）
249. 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）
250. 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
251. 使用Jquery发送Ajax请求的几种异步刷新方式
252. Idea Springboot启动时内嵌tomcat报错- An incompatible version [1.1.33] of the APR based Apache Tomcat Native
253. Java入门-Java学习路线课程第一课：初识JAVA
254. Java入门-Java学习路线课程第二课：变量与数据类型
255. Java入门-Java学习路线课程第三课：选择结构
256. Java入门-Java学习路线课程第四课：循环结构
257. Java入门-Java学习路线课程第五课：一维数组
258. Java入门-Java学习路线课程第六课：二维数组
259. Java入门-Java学习路线课程第七课：类和对象
260. Java入门-Java学习路线课程第八课：方法和方法重载
261. Java入门-Java学习路线扩展课程：equals的使用
262. Java入门-Java学习路线课程面试篇：取商　/　和取余(模)　%　符号的使用