scala

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    1答えて

    私はコードの下に書いています、私は以下の出力を取得しています val maplist=List(Map("id" -> "1", "Name" -> "divya"), Map("id" -> "2", "Name" -> "gaya") ) val header=maplist.flatMap(_.keys).distinct val data=maplist.fl

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    1答えて

    最近、私はSpray-jsonのソースコードを読んでいます。私は​​で次の階層関係と指摘、私は階層の次の図を描き、混乱をより便利に表現するために コードスニペット以下 /** * A special JsonFormat signaling that the format produces a legal JSON root * object, i.e. either a JSON array

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    3答えて

    私は2つのSparkデータフレームを持っています。後で参加して選択します。私は、データフレームの1つの特定の列を選択したいと思います。しかし、同じ列名が他の列名に存在します。したがって、私はあいまいな列の例外を取得しています。 d1.as("d1").join(d2.as("d2"), $"d1.id" === $"d2.id", "left").select($"d1.columnName")

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    2答えて

    私のAmazonアカウントに接続して、s3ストレージ内のリソースを削除したいと考えています。 私はアクセスキーと秘密鍵を持っており、これは私がアマゾンに私の接続を構築するために始めた方法です: def connectToAmaozn(): Unit = { val AWS_ACCESS_KEY=conf.getString("WebRecorder.PushSession.AccessK

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    1答えて

    EitherTとOptionTを使って、タイプFuture[Either[Error, Option[T]]を扱いたいと思います。次のメソッドを仮定:今すぐ def findTeacher(id: Int): Future[Either[String, Option[Teacher]]] def findSchool(teacher: Teacher): Future[Either[String

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    1答えて

    と、網羅的ではないマッチ警告を回避することができます私はこのような何かを持っていますコンパイル時に「一致しているとは限りません」という警告が表示されます。 私はこれらの節パーサをたくさん持っているので、これらの少し余分なケース_追加が私のコードを浪費しています。彼らは本当にここに必要ですか?もしそうでなければ、どうすればそれらを避けることができますか?

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    1答えて

    データベース内のService Messagesテーブルのすべての行を返す小さなAnormクエリがあります。最終的にこれらの行のそれぞれをJSONに変換したいと思います。 しかし、現在私がやっていることは、.map関数を使って最初の行の要素を反復処理することです。すべての行を繰り返し処理して、すべての行を操作してJSONオブジェクトにすることができます。 val result = DB.withC

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    1答えて

    を使用して適切なデータ形式で出力リレーを印刷、私は以下のコード val maplist=List(Map("id" -> "1", "Name" -> "divya"), Map("id" -> "2", "Name" -> "gaya") ) val header=maplist.flatMap(_.keys).distinct val data=maplist.map(_.v

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    1答えて

    に、私は私が持ち上げるしようとしている機能2を持っている: def myFunction(a: String, b: String): String 私は署名 でその機能を取得したいのですが def myFunction2(a: Option[String], b: Option[String]: Option[String] 引数のいずれかがNoneの場合、Noneを返すはずです。 Sc

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    1答えて

    ターゲットVMとの接続が切断されました。アドレス: '127.0.0.1:39989'、トランスポート:intellij idea CEの 'socket'。私は自分のプログラムをデバッグできません。助言がありますか? Connected to the target VM, address: '127.0.0.1:39989', transport: 'socket' Using Spark's