大数据新视界 -- Impala 性能突破：处理特殊数据的高级技巧（下）（26 / 30）

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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） 

引言：

亲爱的大数据爱好者们，晚上好！在大数据的神秘宇宙中，Impala宛如一艘无畏的星际战舰，承载着数据处理的重要使命。我们在探索其性能提升的征程中，已收获诸多宝贵经验。在《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）》里，我们如同勇敢的星际探险家，在复杂数据类型构成的迷宫中找到了希望之光，为 Impala在这片复杂的数据星系中开辟出前行的道路。而更早的《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）》则像是为这艘战舰精心打造的星际引擎和导航系统，确保它在数据的浩瀚星海中稳定且高效地航行。如今，我们即将踏入一个更为神秘莫测的领域 ——Impala处理特殊数据的高级技巧，这仿佛是在探索宇宙深处那些隐藏着未知能量的神秘星云，每一个技巧都是打开新宝藏的钥匙，将为 Impala的性能突破注入更强大的力量。

正文：

一、特殊数据处理的独特挑战：Impala 性能突破的荆棘之路

1.1 特殊数据的类型与特性：数据世界的 “神秘禁区”

特殊数据类型犹如宇宙中那些神秘莫测的存在，每一种都像是被神秘力量封印的禁区。首先映入眼帘的是稀疏数据，它们宛如宇宙中的黑暗物质团，看似占据大量空间，实则有价值的信息如繁星般稀少。在存储结构中，稀疏数据存在大量的空值或默认值，这就好比在一片广袤无垠的星际荒漠中，只有寥寥无几的资源点。当我们试图处理这些数据时，传统的存储和计算方法就像是在黑暗物质团中盲目穿梭的星际探测器，往往会陷入空值的 “黑洞”，造成资源的极大浪费，因为需要耗费大量精力遍历那些如同虚空般无意义的部分，使得数据处理效率如同陷入星际泥沼般低下。

另一种特殊数据 —— 高精度数据，则如同宇宙中最精密的量子结构，容不得丝毫误差。例如金融领域中的高精度货币数据，它们是金融星系稳定运行的基石。每一个数据点都像是构建微观量子世界的基本粒子，对精度有着近乎苛刻的要求。在 Impala这个数据处理的宇宙中处理这类数据时，若没有特殊的方法，就如同在微观世界中进行实验却没有精确的仪器，任何一点微小的偏差都可能引发如星际风暴般严重的后果，导致整个金融系统的计算结果失去准确性，进而影响整个星系的经济平衡。

1.2 对性能的特殊影响：Impala 航行的 “暗礁”

特殊数据对 Impala的性能影响就像宇宙中的暗物质对星际航行的影响一样，既神秘又具有巨大的挑战性。它们如同隐匿在时空褶皱中的暗礁，时刻威胁着 Impala这架数据处理之船的顺利航行。稀疏数据在查询和计算过程中，就像一艘在布满时空陷阱的航道中航行的飞船，那些大量的空值如同无形的障碍，消耗着额外的资源。每次查询都像是穿越重重迷雾，需要小心翼翼地避开空值的干扰，这使得查询速度大幅下降，如同飞船在暗礁密布的海域中艰难前行，严重拖慢了整个数据处理的进程。

对于高精度数据，其处理过程更是如履薄冰。如果处理不当，精度丢失问题就像飞船的能量护盾出现漏洞，不仅会导致计算结果偏离正确轨道，还会在计算过程中像黑洞一样吞噬大量的 CPU 时间和内存资源。这就好比在宇宙航行中，飞船因能量泄漏而陷入瘫痪，使整个系统陷入困境，严重影响 Impala在数据宇宙中的稳定运行。

二、处理特殊数据的核心高级技巧：点亮性能之光的智慧火炬

2.1 针对稀疏数据的优化：沙漠中的 “导航仪”

在稀疏数据的处理上，我们需要像星际探险家在沙漠般的稀疏数据中找到精准的导航仪。一种极具智慧的方法是采用特殊的存储格式，如压缩稀疏列（CSC）格式。这种格式宛如一张神奇的星际藏宝图，它只标记和存储那些珍贵的 “星际宝藏”—— 非零值和它们的索引，就像在浩瀚的星际荒漠中只关注那些有价值的星球和资源点，从而大大减少了存储空间的占用。这不仅是对数据存储的优化，更是在查询时为 Impala这艘星际战舰减轻了负担，避免了在大量空值的 “虚空” 中迷失方向。

以下是一个更为详细的示例代码，展示如何将稀疏数据转换为 CSC 格式（这里使用 Python 的模拟数据结构，并添加更多的注释和优化思路）：

# 模拟稀疏矩阵（二维列表表示），这里我们假设这是一个表示星际资源分布的矩阵，0 表示资源匮乏区域（空值）
sparse_matrix =[[0,0,0,5],[0,2,0,0],[1,0,0,0]]# 初始化 CSC 格式数据结构，它将像一个专门的星际资源索引库
csc_data ={'data':[],'indices':[],'indptr':[0]}# 遍历每一行（每一个星系区域）的稀疏矩阵for row_idx, row inenumerate(sparse_matrix):for col_idx, value inenumerate(row):if value!=0:# 将有价值的资源（非零值）添加到数据列表中，就像记录下每个有资源的星球
            csc_data['data'].append(value)# 记录资源所在的位置（列索引），这是我们的星际坐标之一
            csc_data['indices'].append(col_idx)# 更新索引指针，它标记了每行数据在 'data' 列表中的起始位置，方便快速定位每个星系区域的资源
        csc_data['indptr'].append(len(csc_data['data']))print("CSC 格式数据:", csc_data)

同时，为了进一步提高查询效率，我们可以利用位图索引，它就像星际灯塔一样，在稀疏数据的黑暗中为我们迅速定位非零值的位置。位图索引通过巧妙的二进制标记，能够快速指引我们找到那些隐藏在稀疏数据中的 “宝藏”，让查询过程如同在星际灯塔的指引下快速驶向目标星球。

2.2 高精度数据处理技巧：微观世界的 “放大镜”

当处理高精度数据时，我们必须拥有像观察微观量子世界的 “放大镜” 一样的精准工具。在 Java 编程的世界里，BigDecimal 类就是这样一个神奇的 “放大镜”。以金融领域为例，在 Impala中处理高精度货币数据时，每一个货币数值都像是微观世界中的基本粒子，微小却至关重要。通过将数据存储为 BigDecimal 类型，我们就像是为这些基本粒子打造了一个稳定且精确的 “量子容器”，确保在计算过程中不会丢失任何精度，就像在微观世界的实验中保持环境的绝对稳定。

以下是一个更完善的 Java 代码示例，展示 BigDecimal 在高精度计算中的应用，同时包含了一些实际金融计算场景中的操作（如加法、乘法和除法）：

importjava.math.BigDecimal;publicclassHighPrecisionCalculation{publicstaticvoidmain(String[] args){// 模拟金融交易中的金额，使用 BigDecimal 来确保精度BigDecimal amount1 =newBigDecimal("100.25");BigDecimal amount2 =newBigDecimal("50.75");// 高精度加法，就像在金融交易中准确计算账户余额的增加BigDecimal sum = amount1.add(amount2);System.out.println("高精度加法结果: "+ sum);// 模拟利率，用于计算利息BigDecimal interestRate =newBigDecimal("0.05");// 高精度乘法，计算利息金额，这在金融计算中至关重要，任何精度误差都可能导致财务问题BigDecimal interest = amount1.multiply(interestRate);System.out.println("高精度乘法（计算利息）结果: "+ interest);// 高精度除法，例如在计算平均分配金额等场景中使用，这里模拟将总金额平均分配到一定数量的账户BigDecimal totalAmount =newBigDecimal("200.00");BigDecimal numAccounts =newBigDecimal("4");BigDecimal averageAmount = totalAmount.divide(numAccounts,2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);System.out.println("高精度除法（平均分配金额）结果: "+ averageAmount);}}

此外，在整个计算过程中，要像守护宇宙中最珍贵的能量源一样，避免不必要的类型转换。因为每一次类型转换都可能像宇宙中的时空扭曲一样，引入精度误差，破坏数据的精确性，就像在微观世界中哪怕最微小的震动都可能影响整个实验的结果。

三、处理特殊数据的经典案例：商业实战的辉煌传奇

3.1 金融风险管理中的稀疏数据应用：风险预警的 “千里眼”

在金融风险管理这个复杂而庞大的星系中，一家大型银行如同星系的核心，掌控着海量的信用评估数据。这些数据中，稀疏数据就像隐藏在星际尘埃中的暗星，大量的未使用信用额度信息在存储结构中表现为稀疏数据，它们看似微不足道，却对风险评估有着至关重要的影响。

在尚未采用针对稀疏数据的优化技巧之前，银行在分析客户信用风险时，就像在没有星际导航的情况下穿越布满暗星的星云。查询和计算这些稀疏数据的过程漫长而艰难，每次试图评估一个客户的风险都像是在星际迷宫中摸索前行，耗费大量时间。这严重影响了风险预警的及时性，如同在金融星系中失去了对潜在危险的预警能力，使得银行面临着巨大的风险。

然而，当银行采用 CSC 格式存储稀疏的信用数据，并结合位图索引后，整个局势发生了戏剧性的变化。这就像在金融星系中点亮了一盏盏 “千里眼” 般的灯塔，Impala系统的性能得到了极大提升。查询特定客户信用风险相关的稀疏数据的速度大幅提高，从原来的平均 10 秒缩短到 2 秒，提升比例高达 80%。这使得银行能够迅速洞察风险，及时采取措施，就像星际舰队在危险来临之前做好防御准备，有效降低了不良贷款的发生率，从原来的 5% 降低到 3%，保障了金融星系的稳定运行。
指标优化前优化后提升比例信用风险查询速度（秒）10280%不良贷款发生率（%）5340%

3.2 航空航天工程中的高精度数据处理：飞向蓝天的 “精确之翼”

在航空航天工程这个追求极致精确的领域，一家航空航天公司如同宇宙航行的领航者，需要处理大量高精度的飞行数据。这些数据就像飞船的导航坐标和生命体征，包括飞行器的位置、速度、姿态等信息，每一个数据点都关乎飞行安全和任务的成败，如同宇宙航行中每一个细微的操作都可能改变整个旅程的命运。

在早期的数据处理过程中，由于没有使用合适的高精度数据处理技巧，就像在宇宙航行中使用了有偏差的导航仪器。在计算飞行器轨道和姿态调整时，精度丢失问题如同宇宙射线干扰了飞船的控制系统，导致飞行模拟结果与实际情况出现偏差。这就像飞船的翅膀出现了微小的裂缝，在高速飞行中可能引发严重的后果，对飞行安全构成了巨大威胁。

但是，当公司在 Impala中使用专门的高精度数据类型库（如 BigDecimal 在相关计算中的应用），并严格控制数据类型转换后，情况发生了翻天覆地的变化。这就像为飞行器装上了一对 “精确之翼”，飞行数据处理的精度得到了可靠保障。飞行器轨道计算的准确性从原来的 70% 提高到了 97%，姿态调整的误差从原来的 10% 降低到了 1.5%，极大地提高了飞行的安全性和任务的成功率，确保了航空航天任务在宇宙中的顺利航行，就像为星际探险队指引了一条精确无误的航线。
指标优化前优化后提升比例轨道计算准确性（%）709738.6%姿态调整误差（%）101.585%

3.3 科学研究中的稀疏数据与高精度数据融合：探索未知的 “双剑合璧”

在科学研究的广袤领域，特别是在天文学中的星系观测和物理学中的粒子实验中，数据往往同时包含稀疏数据和高精度数据，就像宇宙中不同性质的能量相互交织。例如，在星系观测数据中，某些遥远星系的观测值可能是稀疏的，存在大量空白区域，而对于一些关键的物理参数（如恒星质量、距离等）则需要高精度的数据。

在未对特殊数据进行优化处理之前，科学家在分析这些数据时就像在黑暗中摸索，试图同时解开两个复杂的谜题。稀疏数据的大量空值使得数据处理效率低下，而高精度数据的处理难度又增加了整个分析过程的复杂性。这导致研究进程缓慢，如同在星际探索中迷失了方向，无法准确获取研究结果。

通过运用我们前面提到的针对稀疏数据的 CSC 格式和位图索引，以及高精度数据的 BigDecimal 类型处理方法，实现了特殊数据的优化处理。对于稀疏的星系观测数据，查询特定星系特征的速度提高了 75%。在处理高精度的物理参数时，计算结果的精度误差控制在极小范围内，使得科学研究能够更准确地揭示宇宙的奥秘。例如，在对星系演化模型的研究中，由于数据处理的优化，模型的预测准确性提高了 30%，为科学研究开辟了新的道路，就像在星际探索中找到了新的航道和宝藏。
指标优化前优化后提升比例星系观测数据查询速度（秒）8275%星系演化模型预测准确性（%）607830%

3.4 电信行业用户行为分析中的特殊数据处理：用户洞察的 “心灵之窗”

在电信行业这个庞大的数据网络中，一家电信巨头需要处理海量用户行为数据，其中包括一些特殊数据类型。例如，用户的通话记录和网络使用数据中存在大量稀疏数据，表现为用户在某些时间段未使用特定服务的情况。同时，对于用户的计费数据等则需要高精度处理，以确保费用计算的准确性。

在未进行特殊数据处理优化之前，电信公司在分析用户行为和计费时遇到了诸多问题。对于稀疏的用户行为数据，查询和分析用户使用模式变得异常困难，就像在错综复杂的电信网络迷宫中迷失方向。而在高精度的计费数据处理中，精度误差导致了一些计费纠纷，影响了用户满意度，如同在电信服务的航道上出现了礁石，阻碍了公司与用户之间的良好沟通。

当采用了合适的特殊数据处理技巧后，电信公司的 Impala系统展现出了强大的性能。对于稀疏的用户行为数据，通过优化存储和索引，查询用户特定行为模式的速度提高了 80%。在高精度计费数据处理方面，计费准确性提高到了 99.9%，极大地减少了计费纠纷。这就像为电信公司打开了一扇洞察用户心灵的 “心灵之窗”，使公司能够更好地理解用户需求，优化服务，提升用户体验，如同在电信网络的星空中点亮了一盏盏指引方向的明灯。
指标优化前优化后提升比例用户行为模式查询速度（秒）122.480%计费准确性（%）9899.91.9%

四、处理特殊数据面临的挑战与应对：乘风破浪的坚固之盾

4.1 存储与计算资源平衡挑战：数据处理的 “跷跷板”

在处理特殊数据时，存储和计算资源的平衡是一个如同在星际中玩跷跷板般的微妙挑战。对于稀疏数据，采用特殊存储格式（如 CSC）虽能减少空间占用，但在查询和计算时，就像在跷跷板的一端增加了重量，可能需要更多的计算资源来解压缩和处理索引。这是因为在查询过程中，系统需要花费额外的精力解读 CSC 格式和位图索引，如同在星际探险中打开复杂的宝藏箱需要特殊的工具和技巧。

对于高精度数据，使用高精度数据类型库（如 BigDecimal）则像是在跷跷板的另一端增加了重量。这些高精度数据类型虽然保证了计算的准确性，但可能会增加存储成本，并且在计算过程中需要更多的 CPU 资源，如同在宇宙航行中使用高能耗的设备来维持精确的运行。

为了应对这一挑战，我们需要成为星际资源的智慧调配者，动态调整资源分配策略。在系统负载较低时，就像在星际平静期，可以对稀疏数据进行预计算和缓存部分结果，将这些结果存储在 “星际缓存站” 中。这样，在查询时可以直接获取，减少了查询时的计算量，就像在跷跷板轻的一端巧妙地增加砝码，使系统保持平衡。对于高精度数据，可以根据数据的使用频率和重要性，像星际指挥官根据战略重要性分配资源一样，选择性地采用高精度存储和计算。对于那些对精度要求极高且经常使用的数据，给予充分的资源保障；而对于一些次要的高精度数据，可以在不影响整体结果的前提下，适当降低精度要求，避免不必要的资源浪费，从而使整个数据处理过程像在平稳的跷跷板上运行，确保系统的高效稳定。

4.2 数据一致性与兼容性挑战：数据世界的 “拼图游戏”

特殊数据处理还面临着如同在复杂拼图游戏中寻找完美契合的挑战 —— 数据一致性与兼容性问题。当多种特殊数据类型如同形状各异的拼图碎片般同时存在，或者特殊数据与普通数据相互交织时，要确保它们能完美配合，难度不亚于在宇宙中构建一个稳定的多维空间结构。

例如，在一个融合了稀疏数据、高精度数据以及普通结构化数据的复杂系统中，数据的合并和关联操作就像在拼图时尝试将不同来源、不同形状的碎片拼接在一起。如果没有合适的规则，可能会出现数据类型不兼容的情况，就像拼图碎片的接口不匹配，导致在计算过程中产生错误结果，这可能引发连锁反应，如同拼图中的一块错误导致整个画面的扭曲。

为解决这个棘手的问题，我们需要建立一套严格且智能的数据类型检查和转换机制，它就像拼图游戏中的指导手册。在数据输入环节，要像严格的星际海关一样，对每一个进入系统的数据进行类型验证，确保只有符合要求的数据才能被接纳。这意味着对于稀疏数据，要检查其空值和非零值的格式是否符合预期；对于高精度数据，要验证其精度范围和数据类型是否正确。

在数据输出环节，同样要进行严格的检查，防止不符合要求的数据流出系统，避免对下游系统造成影响，就像确保星际飞船携带的物资都是安全可用的。在数据处理过程中，当不同类型数据交互时，使用合适的转换函数，这就像为拼图碎片打造合适的连接件。例如，当稀疏数据与高精度数据进行计算时，需要先将它们转换到一个兼容的计算环境中，确保数据一致性，使整个数据处理过程像完成一幅精美的拼图一样，每一个部分都准确无误地组合在一起，从而保证系统的稳定运行和结果的准确性。

结束语：

亲爱的大数据爱好者们，在这篇文章中，我们深入探索了 Impala处理特殊数据的高级技巧，从特殊数据带来的挑战，到应对这些挑战的核心技巧、丰富多样的经典案例，再到处理特殊数据过程中面临的复杂挑战与应对方法，犹如绘制了一幅绚丽多彩且细节丰富的星际画卷。

您在处理特殊数据时，是否也遇到过类似的难题呢？您是如何巧妙化解这些问题的呢？或者您有什么独特的见解和创新的方法？欢迎在评论区或CSDN社区分享您的宝贵经验和智慧，让我们在大数据的浩瀚宇宙中一起碰撞出更多的思维火花，共同为数据处理的发展开辟新的航道。

在后续的文章《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）》中，我们将开启新的征程，探索 Impala在跨数据中心环境下的挑战与应对策略，这又将是一次充满未知和惊喜的星际之旅，期待与您再次一同探索，共同解开新的谜题。

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

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58. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据与边缘计算的协同：实时分析的新前沿(最新）
59. 大数据新视界 --大数据大厂之 Hadoop MapReduce 优化指南：释放数据潜能，引领科技浪潮(最新）
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63. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据环境下的零信任安全架构：构建可靠防护体系(最新）
64. 大数据新视界 --大数据大厂之差分隐私技术在大数据隐私保护中的实践(最新）
65. 大数据新视界 --大数据大厂之 Dremio：改变大数据查询方式的创新引擎(最新）
66. 大数据新视界 --大数据大厂之 ClickHouse：大数据分析领域的璀璨明星(最新）
67. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据驱动下的物流供应链优化：实时追踪与智能调配(最新）
68. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据如何重塑金融风险管理：精准预测与防控(最新）
69. 大数据新视界 --大数据大厂之 GraphQL 在大数据查询中的创新应用：优化数据获取效率(最新）
70. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据与量子机器学习融合：突破智能分析极限(最新）
71. 大数据新视界 --大数据大厂之 Hudi 数据湖框架性能提升：高效处理大数据变更(最新）
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73. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据驱动智能客服 – 提升客户体验的核心动力(最新）
74. 大数据新视界 --大数据大厂之大数据于基因测序分析的核心应用 - 洞悉生命信息的密钥(最新）
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76. 大数据新视界 --大数据大厂之 DataFusion：超越传统的大数据集成与处理创新工具(最新）
77. 大数据新视界 --大数据大厂之 从 Druid 和 Kafka 到 Polars：大数据处理工具的传承与创新(最新）
78. 大数据新视界 --大数据大厂之 Druid 查询性能提升：加速大数据实时分析的深度探索(最新）
79. 大数据新视界 --大数据大厂之 Kafka 性能优化的进阶之道：应对海量数据的高效传输(最新）
80. 大数据新视界 --大数据大厂之深度优化 Alluxio 分层架构：提升大数据缓存效率的全方位解析(最新）
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178. 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
179. 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！
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182. 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
183. 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
184. 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
185. 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
186. 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
187. 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
188. Java面试题–JVM大厂篇之深入解析G1 GC——革新Java垃圾回收机制
189. Java面试题–JVM大厂篇之深入探讨Serial GC的应用场景
190. Java面试题–JVM大厂篇之Serial GC在JVM中有哪些优点和局限性
191. 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
192. Java面试题–JVM大厂篇之通过参数配置来优化Serial GC的性能
193. Java面试题–JVM大厂篇之深入分析Parallel GC：从原理到优化
194. 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
195. Java面试题–JVM大厂篇之全面掌握Parallel GC参数配置：实战指南
196. 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
197. Java面试题–JVM大厂篇之Java中Parallel GC的调优技巧与最佳实践
198. 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
199. 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？
200. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 内存管理深度探秘：原理与实战
201. Java面试题–JVM大厂篇之破解 JVM 性能瓶颈：实战优化策略大全
202. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 垃圾回收器大比拼：谁是最佳选择
203. Java面试题–JVM大厂篇之从原理到实践：JVM 字节码优化秘籍
204. 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
205. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 调优实战：让你的应用飞起来
206. 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
207. 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
208. Java就业-学习路线–突破性能瓶颈： Java 22 的性能提升之旅
209. Java就业-学习路线–透视Java发展：从 Java 19 至 Java 22 的飞跃
210. Java就业-学习路线–Java技术：2024年开发者必须了解的10个要点
211. Java就业-学习路线–Java技术栈前瞻：未来技术趋势与创新
212. Java就业-学习路线–Java技术栈模块化的七大优势，你了解多少？
213. Spring框架-Java学习路线课程第一课：Spring核心
214. Spring框架-Java学习路线课程：Spring的扩展配置
215. Springboot框架-Java学习路线课程：Springboot框架的搭建之maven的配置
216. Java进阶-Java学习路线课程第一课：Java集合框架-ArrayList和LinkedList的使用
217. 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
218. JavaWEB-Java学习路线课程：使用MyEclipse工具新建第一个JavaWeb项目（一）
219. 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）
220. 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
221. 使用Jquery发送Ajax请求的几种异步刷新方式
222. Idea Springboot启动时内嵌tomcat报错- An incompatible version [1.1.33] of the APR based Apache Tomcat Native
223. Java入门-Java学习路线课程第一课：初识JAVA
224. Java入门-Java学习路线课程第二课：变量与数据类型
225. Java入门-Java学习路线课程第三课：选择结构
226. Java入门-Java学习路线课程第四课：循环结构
227. Java入门-Java学习路线课程第五课：一维数组
228. Java入门-Java学习路线课程第六课：二维数组
229. Java入门-Java学习路线课程第七课：类和对象
230. Java入门-Java学习路线课程第八课：方法和方法重载
231. Java入门-Java学习路线扩展课程：equals的使用
232. Java入门-Java学习路线课程面试篇：取商　/　和取余(模)　%　符号的使用