2在不同类中具有相同名称的扩展方法在Scala 3中不起作用？
我有以下方案： case class B(v: String) case class A(bs: Seq[B]) extension(a: A) def doit() = a.bs.map(_.doit()) // here is the exception extension(b: B) def doit() = println("OK: ${b.v}") 这使我在编译时出
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解析序列[未来[任一[A，序列[B]-Scala Cats
我在尝试解决方法的结果时遇到了一个问题。更具体地说，我有： def methodA(): Future[Either[Error, Seq[A]]] 在某个时刻，我想为列表中的每个元素调用此方法并合并结果。 大概是这样的： val tes: Seq[Future[Either[Error, Seq[A]]]] = relevantRounds.map(round =>
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在Scala中，如何将期货列表转换为返回第一个成功未来的未来？
所有期货最终都可能成功(有些可能失败)，但我们希望第一个成功。并希望将这一结果作为未来的代表。如果名单上的所有期货都失败了，这个未来就会失败。 推荐答案 如上所述，提供了documentation，Future.firstCompletedOf。 import scala.concurrent.{ExecutionnContext, Future } def foo[T](f:
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如何在火花纱簇模式下使用--属性-文件选项加载额外的火花属性？
我在纱线集群模式下使用Spark-Submit运行一个Spark作业。为了在运行时提交输入和输出文件路径，我尝试加载一个包含输入和输出路径的属性文件。 属性文件：input.properties spark.myapp.input /input/path spark.myapp.output /output/path 我正在使用以下命令运行我的应用程序。
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Scala Via Spark缺少纱线-卷曲括号绳子
我编写了一些Scala代码，代码如下所示。 object myScalaApp { def main(args: Array[String]) : Unit = { val strJson = args.apply(0) println( "strJson : " + strJson) 并从纱线调用此Scala JAR文件。 Process
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KafkaConsumer Assignment()返回空
我正在使用 org.apache.kafka kafka-clients 2.0.1 以下代码返回非空分配的分区，但poll(0)已弃用。 val records = kafkaC
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火花RDD不变性混淆
我目前正在为数据工程师的工作面试做准备。我陷入了困惑之中。 以下是详细信息。 如果Spark RDDS本质上是不可变的，那么为什么我们能够使用var创建Spark RDD？ 推荐答案 您的困惑与Spark的RDDS没有什么关系。这将有助于理解变量和对象之间的区别。一个更熟悉的例子： 假设您有一个字符串，我们都知道它是一个不可变类型： var text = "abc"
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Spark：测试RDD是否为空的有效方法
RDD上没有isEmpty方法，那么测试RDD是否为空的最有效方法是什么？ 推荐答案 RDD.isEmpty()将成为Spark 1.3.0的一部分。 根据this apache mail-thread中的建议和后来对这个答案的一些评论，我做了一些小的本地实验。最好的方法是使用take(1).length==0。 def isEmpty[T](rdd : RDD[T]) =
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Scala中的参数化单元测试(使用JUnit4)
有没有办法用Scala实现参数化单元测试？目前，我在其余程序中使用JUnit4，我希望继续只使用“标准”API。 我找到了Junit4 with Groovy的一个示例，但我在定义static部分时遇到问题。可能是，因为我对Scala也很陌生：-) 我目前的速度是 import org.junit.Test import org.junit.Assert._ import or
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多行字符串文字的正则表达式生成`StackOverflow Error`
我希望匹配用三个"引号括起来的字符串，这些字符串可能包含换行符，并且除开头和结尾外不包含任何"""子字符串。 有效示例： """foo bar "baz" blah""" 无效示例： """foo bar """ baz""" 我尝试使用以下正则表达式(作为JavaString文本)： "(?m)"""(?:[^"]|(?:"[^"])|(?:""[^"]))*""
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Scala解析器组合符堆栈溢出递归
下面的代码示例在分析深嵌套在方括号中的表达式时，由于堆栈溢出而崩溃。 解析器组合符是标准库的一部分。有没有办法利用图书馆来避免这种情况？ (我不是问它崩溃的原因，而是问处理标准库的正确方法。) 解析： (...1+1) 编码： import scala.util.parsing.combinator.syntactical.StandardTokenParsers
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在数据库笔记本上将Scala地图转换为对象时出现问题
Issue 我有一个场景，我需要将Scala Map转换为Case类对象，并在以下引用的帮助下在本地实现(Scala版本2.12.13)： Scala: convert map to case class Convert a Map into Scala object 但当我尝试在Databricks笔记本中运行相同的代码块时，它抛出一个错误： IllegalArgume
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如何使用小部件在Dataframe SELECT语句中传递动态列名
我有一个Dataframe，我希望在我的Databricks Notebook中通过SELECT语句中的小部件动态传递列名。我该怎么做？ 我使用的是以下代码 df1 = spark.sql("select * from tableraw") WHEREdf1具有列"；表名称"；和"；层"； df = df1.select("tablename"
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如何使用数据库将CSV写回Azure Blob存储？
我正在努力回写Azure Blob存储容器。我可以使用以下内容从容器中读取内容： storage_account_name = "expstorage" storage_account_key = "1VP89J..." container = "source" spark.conf.set("fs.azure.account.key.{0}.blob.core.windows.net".
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在Spark-SQL for Azure数据库中创建用户定义的(非临时)函数
也许这很愚蠢，我是一名Microsoft SQL/C#开发人员，以前从未真正使用过任何其他IDE/编写的Java/Scala。 我正在将一些Azure SQL查询迁移到Azure数据库解决方案。 似乎没有对应的TSQL DATEDIFF_BIG函数(https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/functions/datediff-transact-s
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为什么Source.from InputStream使用GZIPInputStream而不使用ZipInputStream
我正在尝试流式传输Zip文件。 以下代码块按预期逐行打印： val inputStream = new GZIPInputStream(new FileInputStream("/some/path")) val source = Source.fromInputStream(inputStream) for(line
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将类型为数组[字符串]的两列合并为新的数组[字符串]列
我在Spark SQLDataFrame中有两列，每一列中的每个条目都是一个字符串数组。 val ngramDataFrame = Seq( (Seq("curious", "bought", "20"), Seq("iwa", "was", "asj")) ).toDF("filtered_words", "ngrams_array") 我想合并每一行中的数组，以形成新列中的单个
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在Scala中访问请求的GRPC上下文
我在Scala/Java中找不到服务器端正在访问GRPC请求的上下文(使用scalapb/grpc.io)的任何示例。我可以在戈朗找到很多例子。我找到了一些带有Akka GRPC的文件，但我使用的是scalapb和grpc.io 如果有人知道GitHub中有回购使用它，或者可以安排访问它所需的步骤，那将是非常感谢的 推荐答案 在GRPC-Java和ScalaPB中，您可以通过客户
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运行一个简单的Scala.React表达式
我正在查看Scala.React和更新后的paper on the issue，尝试使用一个简单的Signal示例。 我知道本文中的Signal方法本身并不存在，而是有Strict和Lazy。所以我天真的第一次尝试： 设置整个过程： object dom extends scala.react.Domain { val engine = new Engine val
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分析异常：流式数据帧/数据集不支持非基于时间的窗口；；尽管存在基于时间的窗口
我正在对电光结构化流进行窗口排序： val filterWindow: WindowSpec = Window .partitionBy("key") .orderBy($"time") controlDataFrame=controlDataFrame.withColumn("Make Coffee", $"value"). withColumn("datetime"
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