大数据新视界 --大数据大厂之 Volcano：大数据计算任务调度的新突破

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1. 大数据新视界专栏系列：聚焦大数据，展技术应用，推动进步拓展新视野。
2. Java 大厂面试专栏系列：提供大厂面试的相关技巧和经验，助力求职。
3. Python 魅力之旅：探索数据与智能的奥秘专栏系列：走进 Python 的精彩天地，感受数据处理与智能应用的独特魅力。
4. Java 性能优化传奇之旅：铸就编程巅峰之路：如一把神奇钥匙，深度开启 JVM 等关键领域之门。丰富案例似璀璨繁星，引领你踏上编程巅峰的壮丽征程。
5. Java 虚拟机（JVM）专栏系列：深入剖析 JVM 的工作原理和优化方法。
6. Java 技术栈专栏系列：全面涵盖 Java 相关的各种技术。
7. Java 学习路线专栏系列：为不同阶段的学习者规划清晰的学习路径。
8. JVM 万亿性能密码：在数字世界的浩瀚星海中，JVM 如神秘宝藏，其万亿性能密码即将开启奇幻之旅。
9. AI（人工智能）专栏系列：紧跟科技潮流，介绍人工智能的应用和发展趋势。
10. 数据库核心宝典：构建强大数据体系专栏系列：专栏涵盖关系与非关系数据库及相关技术，助力构建强大数据体系。
11. MySQL 之道专栏系列：您将领悟 MySQL 的独特之道，掌握高效数据库管理之法，开启数据驱动的精彩旅程。
12. 大前端风云榜：引领技术浪潮专栏系列：大前端专栏如风云榜，捕捉 Vue.js、React Native 等重要技术动态，引领你在技术浪潮中前行。
13. 工具秘籍专栏系列：工具助力，开发如有神。
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引言:

在探索大数据奥秘的征程中，我们在《大数据新视界 --大数据大厂之 Kubeflow 在大数据与机器学习融合中的应用探索》一文中，曾领略过 Kubeflow 在大数据与机器学习融合中的独特魅力，如同在星空中发现了璀璨星辰；也在《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》一文中，深入探究过零信任安全架构为数据筑起的坚固堡垒，守护着信息的安全。如今，我们将目光聚焦于 Volcano，这个在大数据计算任务调度领域崭露头角的创新力量。随着数据量的爆炸式增长和计算需求的日益复杂，Volcano 宛如一把神奇的钥匙，有望开启高效计算任务调度的新大门。它究竟是如何做到的呢？让我们一同走进 Volcano 的世界，探寻其中的奥秘与突破。

正文:

一、Volcano 概述

1.1 什么是 Volcano

Volcano 是一款专为大数据计算任务调度而设计的强大工具。它就像一个智能的指挥家，在大数据处理的舞台上，巧妙地安排着每一个任务的执行顺序和资源分配。通过先进的算法和智能化的机制，致力于解决大规模数据处理场景下任务调度混乱、资源分配不均等棘手问题。利用其独特的技术架构，Volcano 能够精准地识别不同任务的类型和需求，无论是计算密集型任务还是 I/O 密集型任务，都能找到最合适的计算节点进行分配，从而极大地提高数据处理的效率，实现高效的并行计算。

1.2 诞生背景

在当今数字化时代，数据如汹涌澎湃的洪流般不断涌来。企业和科研机构所面临的数据量呈几何级数增长，各种复杂的数据处理任务如同繁星般层出不穷。传统的调度工具在应对海量数据和复杂计算任务时，就像一艘破旧的帆船在狂风巨浪中航行，暴露出诸多短板。任务之间的依赖关系管理混乱，导致任务执行顺序出错，如同多米诺骨牌般引发一系列问题；资源竞争激烈，使得关键任务无法及时获取所需资源，计算效率低下，仿佛在干涸的沙漠中争夺稀缺的水源。在这样的困境下，Volcano 应运而生，它如同黑暗中的灯塔，为大数据计算任务调度带来了新的曙光。

1.3 核心特性

1.3.1 智能任务分配

Volcano 的智能任务分配功能是其核心竞争力之一。它采用了先进的资源感知和任务分类算法，如同拥有一双敏锐的眼睛和一个智慧的大脑。在资源感知方面，Volcano 会持续监控各个计算节点的 CPU 使用率、内存占用率、I/O 带宽使用率等关键指标。通过周期性地收集这些数据，构建起一个实时的资源状态模型。例如，它每隔 5 秒就会从各个节点获取一次资源信息，并进行汇总分析，就像一个精准的时钟，有条不紊地记录着每一个节点的 “心跳” 数据。

对于任务分类，Volcano 利用机器学习技术对任务进行特征提取。它会分析任务的代码结构、数据输入输出量、计算复杂度等因素。比如在处理数据挖掘任务时，会检测代码中是否包含大量的迭代计算、数据聚合操作等特征来判断其为计算密集型任务。当有新任务提交时，Volcano 会迅速将任务特征与资源状态进行匹配，仿佛是一位经验丰富的红娘，为任务和资源牵线搭桥。

假设一个计算密集型任务到来，Volcano 根据资源模型发现节点 A 的 CPU 空闲率较高且内存充足，同时该节点上当前运行的任务与新任务不存在资源竞争关系，就会将此任务分配到节点 A 上。并且在任务执行过程中，Volcano 还会动态调整任务分配。如果节点 A 的 CPU 使用率突然升高，超过了预设的阈值（如 80%），它会将该任务的部分子任务迁移到其他合适的节点上，以确保任务的高效执行，这就像是一场灵活的舞蹈，根据节奏随时调整舞步。

二、成功应用 Volcano 的实际案例

案例一：电信行业大数据分析

一家大型电信公司每天需要处理海量的用户通话记录、网络流量数据以及基站监测数据等。在引入 Volcano 之前，数据分析任务常常出现延迟，尤其是在每月账单生成和网络优化分析时，需要耗费大量时间，就像蜗牛爬行一般缓慢。

使用 Volcano 后，对于通话记录分析任务，它将数据提取和预处理任务分配到 I/O 性能高的节点上，快速读取和清理大量的通话记录数据，如同飞驰的跑车在高速公路上疾驰。对于网络流量数据分析任务，Volcano 根据流量的时间分布特点，在高峰时段将任务分配到计算能力强的节点上，确保实时分析的准确性和及时性，恰似在战场上精准地派遣了最精锐的部队。

在基站监测数据处理方面，Volcano 利用其智能调度算法，将不同地区的基站监测任务分配到距离该地区较近的数据中心节点上，减少数据传输延迟。同时，对于需要大量计算资源的故障诊断和网络优化任务，它集中分配到高性能计算集群中，宛如将力量汇聚在一起，形成强大的冲击力。

经过优化后，该电信公司每月账单生成时间缩短了 40%，网络优化分析的速度提高了 50%，大大提高了运营效率和服务质量。

案例二：金融风险评估与预测

一家金融机构需要对海量的交易数据、市场数据以及客户信息进行实时分析，以评估风险并做出预测。在传统的任务调度方式下，由于数据量大且计算复杂，风险评估和预测模型的更新速度缓慢，无法及时应对市场变化，就像一艘在暴风雨中失去方向且行动迟缓的船。

引入 Volcano 后，对于数据收集和清洗任务，它将其分配到具有高 I/O 带宽的节点上，确保数据的快速读取和清理，如同为信息的高速公路拓宽了车道。在模型训练阶段，Volcano 根据模型的复杂度和计算需求，将任务分配到具有强大计算能力和充足内存的节点上。

例如，对于深度学习模型的训练，它会将任务分配到配备 GPU 的节点上，加速训练过程，仿佛为跑车安装了更强大的引擎。同时，Volcano 还会根据市场数据的实时变化，动态调整任务分配，确保风险评估和预测模型能够及时更新，如同为帆船安装了智能的导航系统。

最终，该金融机构的风险评估准确性提高了 30%，预测模型的更新速度提高了 2 倍，为金融决策提供了更及时、准确的支持。

案例三：智能交通大数据处理

在智能交通领域，需要处理大量的车辆位置数据、交通流量数据以及路况监测数据等。一个城市的交通管理部门在使用 Volcano 之前，交通数据分析和预测任务耗时较长，无法及时调整交通信号和优化交通流量，城市的道路就像拥堵的血管，无法顺畅流通。

Volcano 介入后，对于车辆位置数据的实时处理任务，它将其分配到靠近数据源（如路边传感器）的计算节点上，减少数据传输延迟，仿佛为信息的传递搭建了一条捷径。在交通流量分析和预测任务中，Volcano 根据不同时间段的交通流量特点，动态分配计算资源。

例如，在早晚高峰时段，将更多的计算资源分配到交通拥堵区域的数据分析任务上，以便及时调整交通信号和优化路线规划，如同在交通拥堵的路口派遣了更多的交警指挥交通。同时，对于大规模的交通模拟和预测任务，Volcano 利用分布式计算的优势，将任务分配到多个节点上并行计算。

经过优化后，该城市的交通管理部门能够更及时地掌握交通状况，交通拥堵情况减少了 30%，平均行车速度提高了 20%。

三、Volcano 在大数据计算中的应用

3.1 提高计算效率

案例一：社交媒体数据分析

一家社交媒体公司每天要处理海量的用户交互数据，包括点赞、评论、分享等信息。这些数据分散在多个服务器上，且数据量以惊人的速度增长。在使用 Volcano 之前，数据处理任务常常出现卡顿和延迟，尤其是在高峰时段，用户数据分析报告的生成需要数小时之久，仿佛陷入了泥沼之中无法自拔。

当引入 Volcano 后，在数据提取阶段，由于数据来源众多且格式不一，Volcano 首先进行了智能的数据分类和预处理规划。它发现部分数据源的数据格式较为规范且数据量相对较小，于是优先调度这些任务到性能稍低但资源空闲的节点上进行快速提取。而对于一些大型的、格式复杂的数据文件，如日志数据，它则将任务分配到具有强大 I/O 处理能力的节点上，就像将不同的货物分配到最合适的运输工具上。

在数据清洗环节，遇到了大量重复数据和无效数据。Volcano 根据节点的计算能力动态分配清洗任务。对于简单的基于规则的数据清洗（如删除空值记录），它分配到多个节点并行处理；而对于需要复杂逻辑判断的清洗任务（如识别并处理异常的用户行为数据），则集中分配到计算能力强的节点上，仿佛是一位智慧的将军，合理地调兵遣将。

在数据分析阶段，需要进行多维度的关联分析和趋势预测。Volcano 将不同的分析子任务拆分开来，根据任务之间的依赖关系和节点的实时资源状态进行调度。例如，一些基础的统计分析任务和数据预处理任务可以并行执行，而深度的机器学习模型训练任务则分配到具有 GPU 加速的节点上。通过这样精细的调度，现在在高峰时段生成一份详细的用户行为分析报告的时间缩短到了原来的三分之一，从原本的几个小时缩短到了不到一小时，大大提高了公司对市场动态和用户需求的响应速度。

案例二：物流大数据优化

在物流行业，每天都有大量的货物运输数据需要处理，包括货物的位置、运输车辆的状态、订单信息等。一个大型物流企业在全国范围内拥有多个数据中心，以前使用传统调度系统时，不同地区的数据处理任务无法高效协同，导致信息更新不及时，影响物流配送效率，就像一支各自为战的军队，无法形成强大的战斗力。

Volcano 运用其智能的任务调度算法后，针对车辆实时位置追踪任务，它在每个区域的数据中心都设置了专门的轻量级任务处理单元。这些单元能够快速接收车辆发送的定位信息，并进行实时的数据解析和预处理。一旦发现车辆偏离预定路线或者出现异常停留等情况，Volcano 会立即触发预警任务，并将其分配到具有高优先级处理能力的节点上进行深入分析，如同为物流运输安装了敏锐的监控系统。

在订单处理方面，当有大量新订单涌入时，Volcano 会根据订单的目的地、货物类型以及客户的优先级等因素进行分类。然后将不同类型的订单处理任务分配到合适的节点上。例如，对于一些紧急的生鲜类订单，会优先分配资源进行处理，确保快速安排合适的车辆和配送路线，仿佛为紧急物资开辟了绿色通道。

在路径优化任务中，Volcano 会整合实时交通数据、天气数据以及车辆的载重等多源信息。它采用了一种基于模拟退火算法和遗传算法相结合的路径优化策略。在计算过程中，利用多个节点进行并行计算不同路径方案的评估。通过不断迭代优化，找到最优的配送路径。经过优化后，货物配送路径规划的速度提高了 50%，车辆调度的准确性也得到了显著提升，减少了运输成本，提高了客户满意度。

案例三：基因测序数据处理

在生物基因领域，基因测序会产生海量的数据，分析这些数据需要强大的计算能力和高效的任务调度。传统的计算方式在处理大规模基因测序数据时，常常因为任务调度不合理而导致计算周期漫长，如同在黑暗中摸索前行，进展缓慢。

Volcano 登场后，在数据读取阶段，它会根据数据存储的分布式架构，优先选择网络连接稳定且 I/O 速度快的节点进行数据读取任务。同时，为了提高读取效率，Volcano 采用了数据预取和缓存技术。它会预测后续分析任务可能需要的数据块，并提前将这些数据加载到内存缓存中，减少数据读取的延迟，仿佛为数据的传输搭建了一条高速通道。

在基因比对阶段，涉及到大量的序列比对计算。Volcano 利用集群中节点的并行计算能力，将比对任务分割成多个子任务，并分配到多个计算节点上同时进行。并且在任务分配过程中，它会根据节点的计算性能动态调整子任务的分配量。对于性能较强的节点，分配更多的比对任务；对于性能稍弱的节点，则分配相对较少但复杂度较低的任务，恰似根据每个工人的能力分配不同难度的工作。

在分析阶段，需要进行复杂的生物信息学算法计算。Volcano 会对算法进行优化分解，将可并行的部分分配到不同节点上进行分布式计算。例如，在进行基因变异检测时，它会同时在多个节点上对不同的基因片段进行检测分析，然后汇总结果。最终，原本需要数周才能完成的一次大规模基因测序数据分析任务，现在可以在一周内完成，加速了基因研究的进程，为疾病诊断和治疗等方面的研究提供了更及时的数据支持。

3.2 资源优化

Volcano 能够动态地管理计算资源，避免资源浪费。通过实时监控资源使用情况，它可以在任务完成后及时释放资源，供其他任务使用，就像一个高效的管家，合理安排资源的使用。

以下是一段使用 Python 结合 Volcano API 的示例代码，用于提交任务并获取任务状态：

import requests
import json

# 设置 Volcano API 服务地址
api_url = "http://your-volcano-server/api/v1"

# 定义任务提交函数
def submit_task(task_config):
    """
    此函数用于向 Volcano 提交任务配置信息。
    :param task_config: 任务配置的字典格式数据，包含任务名称、副本数、容器配置等信息
    :return: 返回任务的 ID，如果提交失败则返回 None
    """
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    response = requests.post(api_url + "/jobs", data=json.dumps(task_config), headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()["jobId"]
    else:
        print(f"任务提交失败，错误信息: {response.text}")
        return None

# 定义获取任务状态函数
def get_task_status(job_id):
    """
    该函数用于获取指定任务的状态信息。
    :param job_id: 任务的唯一标识符
    :return: 返回任务的状态，如果获取失败则返回 None
    """
    response = requests.get(api_url + f"/jobs/{job_id}/status")
    if response.status_code == 200:
        return response.json()["status"]
    else:
        print(f"获取任务状态失败，错误信息: {response.text}")
        return None

# 示例任务配置
task_config = {
    "name": "test_job",
    "tasks": [
        {
            "name": "data_processing_task",
            "replicas": 2,
            "template": {
                "containers": [
                    {
                        "image": "your-data-processing-image",
                        "command": ["python", "data_processing_script.py"],
                        "resources": {
                            "requests": {
                                "cpu": "1",
                                "memory": "2Gi"
                            },
                            "limits": {
                                "cpu": "2",
                                "memory": "4Gi"
                            }
                        }
                    }
                ]
            }
        }
    ]
}

# 提交任务
job_id = submit_task(task_config)
if job_id:
    # 循环获取任务状态
    while True:
        status = get_task_status(job_id)
        if status == "Completed":
            print("任务已完成")
            break
        elif status == "Failed":
            print("任务失败")
            break
        else:
            print(f"任务当前状态: {status}")

四、技术前沿与实践指导拓展

4.1 未来发展趋势与技术融合

随着科技的不断发展，Volcano 未来有着广阔的发展前景。一方面，量子计算技术的逐渐成熟为 Volcano 带来了新的机遇。量子计算在处理复杂计算任务时具有超高速的优势，与 Volcano 相结合有望进一步打破计算瓶颈。例如，在处理大规模优化问题时，量子算法可以为 Volcano 的任务调度提供更优的解决方案，减少任务等待时间和资源冲突，就像为赛车装上了火箭引擎。同时，边缘计算的兴起也将影响 Volcano 的发展。随着边缘设备产生的数据量日益增多，Volcano 需要更好地适应边缘计算环境，实现边缘端与云端的高效协同任务调度，降低数据传输延迟，提高实时性响应能力。

4.2 详细实践指导

在实际应用中，以下是一些更详细的任务配置和资源调整操作步骤示例。假设我们有一个数据处理任务，需要根据数据量和计算复杂度进行资源分配。首先，通过分析任务的数据输入输出规模以及计算所需的时间复杂度，预估所需的 CPU 和内存资源。例如，如果数据量为 100GB，计算复杂度较高，涉及大量矩阵运算，初步估算需要 4 个 CPU 核心和 8GB 内存。

在 Volcano 中进行任务配置时，设置任务的资源请求参数：

apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1
kind: Job
metadata:
  name: data-processing-job
spec:
  minAvailable: 1
  schedulerName: volcano
  tasks:
  - name: main-task
    replicas: 1
    template:
      spec:
        containers:
        - name: data-container
          image: data-processing-image
          resources:
            requests:
              cpu: "4"
              memory: "8Gi"

在任务执行过程中，如果发现资源利用率过高或过低，可以动态调整资源限制。比如，通过 Volcano 的 API 查询任务资源使用情况，如果 CPU 利用率持续在 90% 以上，可以适当增加 CPU 资源限制；如果内存利用率很低，可以释放部分内存资源给其他任务。具体操作可以通过以下命令（伪代码）实现：

def adjust_resources(task_id, new_cpu_limit, new_memory_limit):
    data = {
        "resources": {
            "limits": {
                "cpu": new_cpu_limit,
                "memory": new_memory_limit
            }
        }
    }
    response = requests.patch(f"{api_url}/jobs/{task_id}", json=data)
    if response.status_code == 200:
        print("资源调整成功")
    else:
        print(f"资源调整失败，错误信息: {response.text}")

为了让大家更直观地理解资源调整的效果，我们可以假设一个场景。比如在处理一批图像数据的任务中，一开始分配了一定的资源。随着任务的进行，发现图像的分辨率较高，处理起来计算量增大，CPU 使用率持续升高。这时，我们利用上述代码调整资源，增加 CPU 的分配。调整后，可以明显看到任务处理的速度加快，原本可能需要几个小时才能完成的任务，经过合理的资源调整，时间缩短了很多。

结束语:

在大数据计算任务调度的领域中，Volcano 无疑是一颗耀眼的新星。通过对其深入的了解和实践应用案例的分析，我们看到了它为大数据处理带来的巨大变革和突破。在未来，随着技术的不断发展，我们期待 Volcano 能够继续发挥其优势，为大数据的发展贡献更多的力量。让我们携手共进，继续探索大数据的无限可能，用科技的力量创造更美好的未来！

亲爱的开发者们，在大数据探索的道路上，我们一同前行。现在，关于 Volcano 你有什么独特的见解呢？你是否在实际应用中遇到过有趣的案例或者挑战呢？比如在使用 Volcano 进行任务调度时，有没有发现一些优化资源分配的小窍门？或者你对 Volcano 与其他新兴技术的结合有什么新奇的想法？欢迎在评论区或CSDN社区大家积极分享交流，让我们一起在大数据的海洋中畅游，共同成长进步！你也可以提出你对文章内容的疑问或者建议，我们一起探讨学习哦

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119. 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
120. 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
121. 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
122. 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
123. 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
124. 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
125. 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
126. 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
127. Java面试题–JVM大厂篇之深入解析G1 GC——革新Java垃圾回收机制
128. Java面试题–JVM大厂篇之深入探讨Serial GC的应用场景
129. Java面试题–JVM大厂篇之Serial GC在JVM中有哪些优点和局限性
130. 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
131. Java面试题–JVM大厂篇之通过参数配置来优化Serial GC的性能
132. Java面试题–JVM大厂篇之深入分析Parallel GC：从原理到优化
133. 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
134. Java面试题–JVM大厂篇之全面掌握Parallel GC参数配置：实战指南
135. 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
136. Java面试题–JVM大厂篇之Java中Parallel GC的调优技巧与最佳实践
137. 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
138. 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？
139. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 内存管理深度探秘：原理与实战
140. Java面试题–JVM大厂篇之破解 JVM 性能瓶颈：实战优化策略大全
141. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 垃圾回收器大比拼：谁是最佳选择
142. Java面试题–JVM大厂篇之从原理到实践：JVM 字节码优化秘籍
143. 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
144. Java面试题–JVM大厂篇之JVM 调优实战：让你的应用飞起来
145. 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
146. 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
147. Java就业-学习路线–突破性能瓶颈： Java 22 的性能提升之旅
148. Java就业-学习路线–透视Java发展：从 Java 19 至 Java 22 的飞跃
149. Java就业-学习路线–Java技术：2024年开发者必须了解的10个要点
150. Java就业-学习路线–Java技术栈前瞻：未来技术趋势与创新
151. Java就业-学习路线–Java技术栈模块化的七大优势，你了解多少？
152. Spring框架-Java学习路线课程第一课：Spring核心
153. Spring框架-Java学习路线课程：Spring的扩展配置
154. Springboot框架-Java学习路线课程：Springboot框架的搭建之maven的配置
155. Java进阶-Java学习路线课程第一课：Java集合框架-ArrayList和LinkedList的使用
156. 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
157. JavaWEB-Java学习路线课程：使用MyEclipse工具新建第一个JavaWeb项目（一）
158. 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）
159. 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
160. 使用Jquery发送Ajax请求的几种异步刷新方式
161. Idea Springboot启动时内嵌tomcat报错- An incompatible version [1.1.33] of the APR based Apache Tomcat Native
162. Java入门-Java学习路线课程第一课：初识JAVA
163. Java入门-Java学习路线课程第二课：变量与数据类型
164. Java入门-Java学习路线课程第三课：选择结构
165. Java入门-Java学习路线课程第四课：循环结构
166. Java入门-Java学习路线课程第五课：一维数组
167. Java入门-Java学习路线课程第六课：二维数组
168. Java入门-Java学习路线课程第七课：类和对象
169. Java入门-Java学习路线课程第八课：方法和方法重载
170. Java入门-Java学习路线扩展课程：equals的使用
171. Java入门-Java学习路线课程面试篇：取商　/　和取余(模)　%　符号的使用