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股叶
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org.apache.spark.api.java.optional在哪个包下

java.和javax。在Java中，API接口通常是通过Java类库来实现的，JavaSEAPI接口通常被组织在java.和javax.包中，JavaEEAPI接口通常被组织在javax.和org.包中，而JavaMEAPI接口通常被组织在javax.microedition.*包中。

在你不知道要导入哪个包的时候可以去查一下Java api文档，找到你要用的对象，然后看看是在哪个包下的，然后对应导进去就可以了。如果你使用eclipse来做开发的话，只要你写出对象的名字，工具就会自动为你导入对应的包的。

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Apache Commons包中的一个，包含了日志功能，必须使用的jar包。这个包本身包含了一个Simple Logger，但是功能很弱。

java.lang包：Java语言包，主要包含与语言、数据类型相关的类。这个包本来就是系统默认的，当使用该包下的类是不用导入该包。

JAVA API官方文档中文版(chm)：每个已文档化的软件包、类和接口都有各自的“使用”页面。此页面介绍了使用给定类或软件包的任何部分的软件包、类、方法、构造方法和字段。

大数据应用技术学什么

1、大数据应用技术专业主要学习的课程有：Linux系统、Java语言、数据结构、大数据导论、数据库基础、Python语言、数据采集&标注、HADOOP运维、Spark数据分析、数据可视化、企业项目综合实践等课程。

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2、大数据技术与应用需要学习Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学等内容。

3、大数据技术与应用专业主要学数据库基础、JAVA基础、Oracle数据库、网页前台技术、金融、商务数据挖掘、软件测试、Android技术、信息处理技术、JAVA高级程序设计等。

4、大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

5、这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。

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6、大数据技术专业是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业，该专业面向大数据应用领域，主要学习大数据运维、采集、存储、分析、可视化知识和技术技能。

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1、《Python语言入门》百度网盘免费下载：链接：https：//pan.baidu.com/s/1M9yDRUdf_HDYUHFRAk7lFA？pwd=1234 提取码：1234 《Python语言入门》是中国电力出版社出版的图书，作者是美 Mark Lutz / David Ascber。

给师弟师妹们学习数据挖掘的一些建议

1、基于你不喜欢编程也不是很擅长这方面，那我建议你去学习计算机网络。可以选择LINUX和组网技术。

2、容小妹我慢慢给你解释。这沙发呀，非常舒适，软绵绵的，长时间坐着也没关系。

3、用R做金融更多地需要掌握的是金融知识，只会数据分析技术意义寥寥。我觉得这些书对于懂金融、不同数据分析技术的人比较有用，只懂数据分析技术而不动金融知识的人看起来肯定如雾里看花，甚至有人会觉得金融分析比较低级。

4、第一：注重营造实践场景。要想提升学生的动手实践能力，一定要为学生营造一个可以锻炼动手实践能力的学习场景，场景对于学生的影响还是比较大的。

5、神经网络 神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型。

6、给师弟师妹们的建议 有人曾经作过这样一个比喻，我觉得非常贴切，现在拿来与师弟师妹们进行分享。考研就好比在一个漆黑的屋子里洗衣服，你不知道到底有没有洗干净，只能一直拼命地去洗，去努力。

spark通过哪些参数组成缓存策略

百度搜索Spark，找到【Downloads | Apache Spark】点击进入Spark官方下载页面。点击选择你的hadoop版本所对应的Spark版本。这里点击第一个，选择要安装的目录。

cache 默认是将数据存放到内存中，懒执行 def cache()： this.type = persist()persist 可以指定持久化的级别。最常用的是MEMORY_ONLY和MEMORY_AND_DISK。”_2”表示有副本数。

通过查看源码发现cache终也是调用了persist方法，默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark 的存储级别还有好多种，存储级别在object StorageLevel中定义的。

sh中的环境变量HADOOPCONFDIR指定Hadoop配置文件路径。最后的PhysicalPlanexecution阶段用Spark代替HadoopMapReduce。通过配置Shark参数，Shark可以自动在内存中缓存特定的RDD，实现数据重用，进而加快特定数据集的检索。

我们公司yarn node节点的可用资源配置为：单台node节点可用资源数：核数33cores、内存110G。Hive on Spark任务的基础配置，主要配置对象包括：Executor和Driver内存，Executor配额，任务并行度。

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1、为大家整理了一份个人知识提升的学习资源，包括这两年很火的短视频直播带货运营，各大渠道引流，视频剪辑和有声书等资源，每个分表格都是不同的类目，需要什么切换即可。

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