你如何在Scala中输入Cast/Int？
在Scala中，要将输入的数据类型转换为特定的类型，可以使用以下方法：
- 使用
toInt方法将输入的数据转换为整数：val input: String = "123" val intValue: Int = input.toInt - 使用
toDouble方法将输入的数据转换为浮点数：val input: String = "123.45" val doubleValue: Double = input.toDouble - 使用
toFloat方法将输入的数据转换为浮点数：val input: String = "123.45" val floatValue: Float = input.toFloat - 使用
toLong方法将输入的数据转换为长整型：val input: String = "1234567890" val longValue: Long = input.toLong - 使用
toShort方法将输入的数据转换为短整型：val input: String = "12345" val shortValue: Short = input.toShort - 使用
toByte方法将输入的数据转换为字节型：val input: String = "123" val byteValue: Byte = input.toByte - 使用
toChar方法将输入的数据转换为字符型：val input: String = "A" val charValue: Char = input.toChar - 使用
toBoolean方法将输入的数据转换为布尔型：val input: String = "true" val booleanValue: Boolean = input.toBoolean
请注意，这些方法会在输入的数据无法转换为特定类型时抛出异常。如果需要更安全的转换方法，可以使用Try或Option等类型进行封装。
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我回答了一个关于中的函数映射的问题，它导致了一个Function1[_, String]，我相信它在输入问题上是正确的，但可能没有用，因为我不知道如何调用这样的函数：
scala> def f(x: Int) = x.toString
f: (x: Int)java.lang.String
scala> f(8)
res0: java.lang.String = 8
scala> val g: Function1[_, String] = f _
g: Function1[_, String] = <function1>
scala> g(8)
<
浏览 2提问于2011-01-07得票数 3
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asInstanceOf[T]适用于“简单”的情况，在这种情况下，T类型由代码显式地给出:例如。
scala> val x: Any = 5
x: Any = 5
scala> x.asInstanceOf[Int]
res50: Int = 5
scala> val m1: Any = Map[String, Int]("a"->1, "b"->2)
m1: Any = Map(a -> 1, b -> 2)
scala> m.asInstanceOf[Map[String, Int]]
res51: Ma
浏览 0提问于2015-04-01得票数 7
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有没有可能编写一个泛型函数，它接受类型为"Any“的值和泛型类型参数"T”，并通过检查传入的值的运行时类型返回OptionT？
我尝试过1.8.0_66(Scala2.11.7版(Java (TM)64位服务器VM，Java ))
def cast[T](x: Any): Option[T] = x match {
case v: T => Some(v)
case _ => Option.empty[T]
}
我得到了警告：
warning: abstract type pattern T is unchecked since it is eliminated
浏览 17提问于2017-01-14得票数 0
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在解决了这个问题之后：How to limit FPGrowth itemesets to just 2 or 3，我正在尝试将使用pyspark的fpgrowth的关联规则输出导出到python中的.csv文件。在运行了近8-10小时后，它给出了一个错误。我的机器有足够的空间和内存。 Association Rule output is like this:
Antecedent Consequent Lift
['A','B'] ['C']
浏览 19提问于2019-07-02得票数 2
我在Spark中有以下数据框架和模式
val df = spark.read.options(Map("header"-> "true")).csv("path")
scala> df show()
+-------+-------+-----+
| user| topic| hits|
+-------+-------+-----+
| om| scala| 120|
| daniel| spark| 80|
|3754978| spark| 1|
+-------+-------+-----+
浏览 118提问于2017-06-21得票数 1
1回答
从文件中读取图形
、、、
希望在我的Windows机器上运行一个GraphX示例，使用SparklyR安装Hadoop/Spark的SparklyR。首先可以从安装目录启动shell：
start C:\\Users\\eyeOfTheStorm\\AppData\\Local\\rstudio\\spark\\Cache\\spark-2.0.0-bin-hadoop2.7\\bin\\spark-shell
输出：
17/01/02 12:21:04 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... u
浏览 3提问于2017-01-02得票数 0
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我将SHA1应用于一些数据，并将其转化为HASHBYTE数据。
我想把HASHBYTE数据转换成BIGINT数据。
所以我试了如下..。
val testDF = Seq("Ox532831f5e2effdcb4cf51e42f05e83f4b45679f3").toDF
testDF.withColumn("big_Int", col("value").cast("bigint")).show(false)
+------------------------------------------+-------+
|value
浏览 4提问于2021-12-17得票数 0
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我正在使用Datastream编写Scala脚本，以便在Apache中处理csv文件。我需要将格式修改为某些列，然后将它们转换为适当的类型。
我目前的代码是：
package org.myorg.tareac
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.api.common.functions.{FilterFunction, FlatMapFunction, MapFunction}
object BatchJob {
def main(args: Array[String]) {
// set u
浏览 2提问于2021-02-22得票数 1
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我有一个接受java.lang.Object的Java方法。现在我试图传递一个Scala Int给它，但是编译器抱怨Int和Object的类型不匹配。
这感觉很奇怪，因为我认为Scala Int继承自AnyRef，应该与java.lang.Object相同？
浏览 0提问于2018-07-26得票数 0
3回答
我想实现以下几点
，例如，我有Emp文件的(2个文件)，我只想选择2列，例如Empid和EmpName，如果文件没有EmpName，它应该选择EmpName的一列
1) Emp1.csv (档案)
Empid EmpName Dept
1 ABC IS
2 XYZ COE
2) Emp.csv (档案)
Empid EmpName
1 ABC
2 XYZ
代码一直试到现在
scala> val SourceData = spark.read.format("com.databricks.spark.csv&
浏览 4提问于2017-08-10得票数 0
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我刚开始使用SparkSQL/Scala，我正在为一些看似简单的任务而奋斗。
我正在尝试从Scala字符串数组构建一些动态SQL。我正在尝试在我的DataFrame中重新键入一些列，但是在运行时，在DataFrame中可以看到列集的地方，我才会确切地知道需要重新键入哪些列。所以我试着这么做：
val cols = df.columns
val typedCols = cols.map( c => getTypedColumn(c) )
df.select( ...) or df.selectExpr(...) // how to invoke this with vals from m
浏览 1提问于2017-12-07得票数 1
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在这个参数化函数中，为什么我需要强制转换？我怎样才能摆脱它？
/** Filters `xs` to have only every nth element.
*/
def everyNth[A <% Iterable[B], B](xs: A, n: Int, offset: Int = 0): A =
(xs.zipWithIndex collect { case (x, i) if (i - offset) % n == 0 => x }).asInstanceOf[A]
如果我没有在结尾处进行强制转换，我会收到以下错误消息：
type mismatch; found
浏览 0提问于2012-08-04得票数 5
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我正在尝试使用java在spark sql中将列数据类型从long转换为int，我在scala中看到了一些示例，并进行了尝试，但这并不是wotking。
df.withColumn("is_open", toInt("is_open"));
我需要在哪里换车？提前感谢
浏览 0提问于2019-01-22得票数 2
2回答
例如，我有如下所示的数据，
df
DataFrame[columnA: int, columnB: int]
如果我要做两次检查。我把数据看了两遍如下，
df.where(df.columnA == 412).count()
df.where(df.columnB == 25).count()
在普通代码中，我将有两个计数变量，并在True上递增。我该怎么处理火花数据呢？感谢一些人也能链接到正确的文档。很高兴看到巨蟒或scala。
浏览 2提问于2015-12-30得票数 1
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我试图从一个表中确定一组值的平均值，但我得到了一个错误。
我输入了下面的查询来确定2013-2016年的平均载客量，但是得到了这个错误--操作符没有匹配的签名/参数类型: STRUCT<INT64、INT64>、INT64。支持的签名:浮动。
SELECT
station_name,
ridership_2013,
ridership_2014,
ridership_2015,
ridership_2016,
(ridership_2013 + ridership_2014 + ridership_2015, ridership_2016) / 4 AS Average_rider
浏览 6提问于2022-03-31得票数 0
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scala> def g[T] = 1.asInstanceOf[T]
g: [T]=> T
scala> g[String]
java.lang.ClassCastException: java.lang.Integer cannot be cast to java.lang.String
... 32 elided
scala> { g[String]; 1 }
res0: Int = 1
但是：
scala> def f = 1.asInstanceOf[String]
f: String
scala> { f; 1 }
java.lang.
浏览 4提问于2015-10-15得票数 0
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我希望使用选定的列对数据进行排序，方法是将它们从giving类型转换为prederred类型和prederred order。，但是即使是简单的列转换也不起作用，从而导致了这种异常。我在这里提供了示例代码。
val conf = new SparkConf().setAppName("Sparkify").setMaster("local[*]")
val sparkContext =new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sparkContext)
var d
浏览 1提问于2016-04-14得票数 1
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我正在尝试从Kafka中读取，并使用Spark Structured Streaming写入Kudu Sink。下面是读写的代码。
我使用的是Spark 2.2.0。
val kafkaDataFrame = spark
.readStream
.format("org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider")
.option("kafka.bootstrap.servers", kafkaReaderConfig.kafka_brokers)
.option("kafka.secur
浏览 0提问于2020-05-07得票数 0
在scala中尝试使用泛型类型时，我遇到了困难。这是我的代码片段。
import scala.reflect.ClassTag
class test[A:ClassTag] {
private val arr: Array[A] = Array.tabulate(10){ x=>
((1.0 + x) / 5.0).asInstanceOf[A]
}
def apply(i: Int): A = arr(i)
}
val obj = new test[Float]
println(obj(1))
此代码引发错误。
java.lang.ClassCastExc
浏览 0提问于2018-07-26得票数 3
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我需要将一些值映射到Scala代码中的Int。问题是，我输入的CSV中的null表示为"NA“。我需要把它转换成会被解释为“空”的东西。
不起作用的是：
replaceAll("NA", null).toInt
replaceAll("NA", "null").toInt
replaceAll("NA", "").toInt
replaceAll("NA", ".").toInt`
什么可行，但不是一个好的解决方案：replaceAll("NA", 0).to
浏览 1提问于2017-04-06得票数 1
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我正在阅读关于隐式转换的。
我使用-feature开关在REPL中输入了以下代码：
object Rational {
implicit def intToRational(x: Int): Rational = new Rational(x)
}
我收到这样的警告：
<console>:9: warning: implicit conversion method intToRational should be enabled
by making the implicit value scala.language.implicitConversions visible.
T
浏览 3提问于2014-12-31得票数 3
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我使用结构化数据流从Kafka流式传输数据
val df = spark
.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
.option("enable.auto.commit", false)
.option("auto.offset.reset", "earliest")
.option("group.id", U
浏览 0提问于2018-11-16得票数 1
1回答
我试图在Spark上计算Jaccard索引。我在Hive上的表有以下数据：
hive> select * from test_1;
1 ["rock","pop"]
2 ["metal","rock"]
表DDL:
create table test_1
(id int, val array<string>);
我正在使用来自的。在spark-shell中，我能够执行以下命令来创建临时函数。
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveCont
浏览 4提问于2014-07-31得票数 9
假设我正在做这样的事情：
val df = sqlContext.load("com.databricks.spark.csv", Map("path" -> "cars.csv", "header" -> "true"))
df.printSchema()
root
|-- year: string (nullable = true)
|-- make: string (nullable = true)
|-- model: string (nullable = true)
|-- comm
浏览 5提问于2015-04-01得票数 171
2回答
我有一个StructType如下所示：
to_Schema = StructType([StructField('name', StringType(), True),
StructField('sales', IntegerType(), True)])
dataframe_1的两个字段都是StringType。所以我创建了上面的StructType，这样我就可以用它来键入dataframe_1中的字段。
我可以在Scala中这样做：
val df2 = dataframe_1.selectExpr(to_Schema.map(
co
浏览 6提问于2022-08-06得票数 1
当尝试运行以下示例时，将收到错误java.lang.IllegalArgumentException: Can't get JDBC type for null：
...
val spark = SparkSession.builder
.master("local[*]")
.appName("Demo")
.detOrCreate()
import spark.implicits._
//load first table
val df_one = spark.read
.fo
浏览 1提问于2017-03-21得票数 9
我希望将变量限制为布尔整数表示(0或1)，作为定义的输入。这可以通过我到目前为止看到的两种方式实现，一种是在运行时实现的，另一种是在编译时仅针对文字实现的。
是否有可能以某种方式将两者结合在一起，因此我可以创建一个类型，它将在编译时拒绝超出范围的文字值，但也允许在运行时检查非文字输入？
运行时保护
类似于这篇博客文章：
/////////////////////////////
//Runtime guard for boolean
/////////////////////////////
object zero_or_one {
import scala.language.implic
浏览 7提问于2016-07-09得票数 3
回答已采纳
1回答
有人能告诉我如何用毫秒将长时间戳转换成时间戳吗？我知道如何处理yyyy-MM-dd HH:mm:ss，但我想知道毫秒yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS
我的地板结构是这样的
|-- header: struct (nullable = true)
| |-- time: long (nullable = true)
...
一个时间样本是1600676073054：
Scala
scala> spark.sql("select from_unixtime(word) as ts, word from tmp_1").show(false)
+-----
浏览 3提问于2020-09-21得票数 1
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1回答
对于小型s3输入文件(~10 is )，glue ETL作业工作正常，但对于较大的数据集(~200 is)，作业失败。
添加部分ETL代码。
# Converting Dynamic frame to dataframe
df = dropnullfields3.toDF()
# create new partition column
partitioned_dataframe = df.withColumn('part_date', df['timestamp_utc'].cast('date'))
# store the data in
浏览 1提问于2017-11-24得票数 4
想象一下下面的输入：
val data = Seq (("1::Alice"), ("2::Bob"))
val dfInput = data.toDF("input")
val dfTwoColTypeString = dfInput.map(row => row.getString(0).split("::")).map{ case Array(id, name) => (id, name) }.toDF("id", "name")
现在，我有了一个包含所需列的DataFrame：
浏览 0提问于2018-09-05得票数 0
在处理一些Java代码时，我希望找到一种方法来减少原始数据集以包含它的参数化类型。
我还希望它也适用于Scala集，所以我做了以下工作
implicit class Harden[S <% mutable.Set[_]](val set: S) extends AnyVal {
def cast[T] = set.map(_.asInstanceOf[T])
}
这导致了一个我没想到的编译器错误
Error:(27, 27) field definition is not allowed in value class
implicit class Harden[S <%
浏览 1提问于2014-10-04得票数 4
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我尝试通过在dataframe中添加一个新列来使用SparkSQL。
我的守则是：
val df= sc.read.json("C:/Users/A661758/Desktop/TEST-XSLT.json")
df.withColumn("UID", new org.apache.spark.sql.Column("UID"))
错误：'**UID**‘给定的输入列无法解析：
我使用Spark2.1.0和Scala2.11.8
谢谢。
浏览 1提问于2017-03-14得票数 1
总的来说，我对Scala和相当陌生，所以我很难理解部分应用的函数和函数运行的概念。还有一个很大的可能性，我会混淆一些术语，所以所有的更正都很感激。
备注：我使用Scala框架，但这更像是Scala问题而不是Play问题。
给出这样的函数
def create(id: Long, userId: Long, label: String)
我将userId和label作为(Int, String)元组，id作为Long。基本上，我要做的是同时将id和tuple传递给函数。
现在，我已经读过将一个元组传递给一个函数可以这样做
scala> def f(a: Int, b: String) =
浏览 2提问于2015-04-10得票数 2
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我有一个场景，在这个场景中，我必须从用户获取N个空格输入，并将输入附加到列表中，以从列表中找到min或max。输入列表大小4，现在接受4输入，如3，5，6，8。我不想按Enter键追加列表！
println("Enter List size ")
val list = new ListBuffer[Int]()
val size:Int=scala.io.StdIn.readInt()
for(x<-1 to size) {
val input = scala.io.StdIn.readInt()
list += input
浏览 0提问于2021-05-17得票数 0
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我想在scala单例类中定义一个私有方法，如下所示；
private def createDomNode(tag: String, attrs: Map[String , String]): DomNode {
}
DomNode是Java类型，而不是scala类型。attrs是scala Map，键和值都是String类型。
但是上面给出了错误。正确的格式是什么？
感谢Easy Angel的回答。仍然存在一些混乱。根据Scala语言发明者编写的《Scala中的编程》一书，下面是一个函数：
def max(x: Int, y: Int): Int = {
if (x > y)
浏览 0提问于2011-06-16得票数 24
据我所知，@specialized注释应该为我提到的每一个基本类型生成一些未装箱的代码，但这是行不通的：
scala> def aaa[@specialized(Int, Double, Float, Long) T] = (5.0).doubleValue.asInstanceOf[T]
aaa: [T]=> T
scala> aaa[Int]
unrecoverable error (inside interpreter/compiler)
该文件汇编如下：
scala> def aaa[@specialized(Int, Double, Float, Long)
浏览 6提问于2014-11-30得票数 0
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我想在Scala中对我的数据帧进行分层采样。我的dataframe只有一列，我想为它形成一个分数映射。我可以在pyspark中实现，但在Scala中会出错。以下是我在Scala中尝试的内容：
import org.apache.spark.sql.functions.{lit}
val fractions = pqdf.select("vin").distinct().withColumn("fraction", lit(0.001)).rdd.collect().toMap
它错误地说：
Error:(25, 100) Cannot prove that or
浏览 87提问于2018-06-07得票数 0
下面是我的示例源代码：
// Broken.scala
def fibFrom(a: Int, b: Int): Stream[Int] = a #:: fibFrom(b, a + b)
println(fibFrom(0,1).take(10).toList)
当我在解释器中单独运行这些语句时，一切正常。
scala> def fibFrom(a: Int, b: Int): Stream[Int] = a #:: fibFrom(b, a + b)
fibFrom: (a: Int, b: Int)Stream[Int]
scala> println(fibFrom(0,1
浏览 0提问于2014-04-25得票数 0
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2回答
在中，我们可以像这样在中使用元组。
34> let person:(name:String,age:Int)=("Hello",23)
person: (name: String, age: Int) = {
name = "Hello"
age = 23
}
35> person.name
$R13: String = "Hello"
36> person.age
$R14: Int = 23
我没有为person显式定义类型，字符串和Int的元组只有0和1的getter。
那么编译器如何知道person.nam
浏览 1提问于2014-12-14得票数 0
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我注意到List类定义了方法::，它在列表的开头添加了一个元素
def ::(x: A): List[A]
示例：
1 :: List(2, 3) = List(2, 3).::(1) = List(1, 2, 3)
然而，我很困惑scala编译器是如何识别这种转换的？因为就我而言，
1 :: List(2,3)
应该引发一个error: :: is not a member of Int
我是否遗漏了scala的操作符定义？
浏览 3提问于2015-02-14得票数 6
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1回答
我编写了以下函数来转换List[Int] => List[List[Int]]。
它的目的是将1 (随后是其非1追随者)提取到一个组中。
输入：List(1,2,2,1,3,3)
输出：List( List(1,2,2), List(1,3,3) )
函数
def leadingOnesGroup(xs: List[Int]): List[List[Int]] =
xs match {
case Nil => Nil
case _ :: _ =>
val (first, rest)
浏览 0提问于2016-09-07得票数 0
Java Spark dataframe无法插入到Cassandra UDT列中，并出现以下错误。 如何在Dataframe Select中或通过其他方式构造此UDT列？提前感谢你的意见。 java.lang.IllegalArgumentException: Field "order_total" does not exist.
at org.apache.spark.sql.types.StructType$$anonfun$fieldIndex$1.apply(StructType.scala:254) Spark版本2.0.2 import org.apache.sp
浏览 23提问于2019-08-29得票数 0
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在中，我建议在通常使用<:或<:<的地方使用with。因此，与其使用以下两种方法中的任何一种定义函数，不如使用以下两种方法：
scala> def f[A,C <: Seq[A]](xs: C) = 0
f: [A, C <: scala.collection.immutable.Seq[A]](xs: C)Int
scala> f(List(1))
<console>:54: error: inferred type arguments [Nothing,List[Int]] do not conform to method f'
浏览 0提问于2011-12-12得票数 5
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1回答
，df有以下列名：
scala> df.columns
res6: Array[String] = Array(Age, Job, Marital, Education, Default, Balance,
Housing, Loan, Contact, Day, Month, Duration, Campaign, pdays, previous,
poutcome, Approved)
通过列名对df的sql查询工作得很好：
scala> spark.sql(""" select Age from df limit 2 ""
浏览 0提问于2018-05-14得票数 1
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有可能会出现一些输入错误(在Ubuntu终端- scala -version Scala代码运行器版本2.9.1)，下面的例子显示了在参数中输入的不是(l: Int) (l: int)。
scala> class Rectangle (l:int, w: Int){
| val length = l
| val length = w
.
.
.
few more lines but still ... module Rectangle is not defined. Or sometimes enter command given and error
浏览 2提问于2012-06-06得票数 8
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解决了当与Existential类型一起使用时，如何使用TypeTag来获取类型参数的运行时类型。解决了如何将变量转换为从TypeTag检索到的运行时类型。
我的问题建立在上述线索之上(某种程度上是两种情况的组合)。为了清晰起见，代码的一部分是从两个线程复制的。
scala> import scala.reflect.runtime.universe._
import scala.reflect.runtime.universe._
scala> def cast[A](a: Any, tt: TypeTag[A]): A = a.asInstanceOf[A]
cast: [A
浏览 2提问于2015-04-02得票数 3
3回答
我有时间戳的输入，基于某种条件，我需要使用scala编程-1秒或-3个月。
输入：
val date :String = "2017-10-31T23:59:59.000"
输出：
-1秒
val lessOneSec = "2017-10-31T23:59:58.000"
-3个月
val less3Mon = "2017-07-31T23:59:58.000"
如何将字符串值转换为时间戳，并在scala编程中执行类似减号的操作？
浏览 2提问于2018-03-02得票数 0
回答已采纳
在使用SQL databricks时，我尝试从增量表创建一个新表，并添加一个新的空列。Databricks不能生成空列，如果我填充新生成的列，它可以正常工作。如何在现有增量表的基础上向新表中添加空列？ Does not work when NULL 当我填充该列时，它起作用了。 It Works when filled with 1 它返回以下错误： com.databricks.backend.common.rpc.DatabricksExceptions$SQLExecutionException: org.apache.spark.sql.catalyst.errors.packa
浏览 45提问于2021-10-21得票数 1
回答已采纳
我使用以下代码进行了聚合：
获取月度销售总额：
summary = data.select("OrderMonthYear", "SaleAmount").groupBy("OrderMonthYear").sum().orderBy("OrderMonthYear").toDF("OrderMonthYear","SaleAmount")
将OrderMonthYear转换为整数类型：
results = summary.rdd.map(lambda r: (int(r.OrderMonthYea
浏览 0提问于2018-10-29得票数 0
假设F[_ <: A] <: B是f: A => B的类型级模拟，让[F[_ <: Int] <: List[Int], A <: Int]，然后不应该输入应用程序F[A]在A = Int时产生List[Int]，所以f(List(42))应该在以下情况下编译
$ scala3-repl
scala> def f[F[_ <: Int] <: List[Int], A <: Int](as: F[A]) = as
def f[F[_$1] <: List[Int], A <: Int](as: F[A]): F[A]
s
浏览 11提问于2021-04-12得票数 0
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