我试图使用Scala中的play解析带有NaN的JSON对象。
import play.api.libs.json._
val s = """{"a": NaN}"""
val p = Json.parse(s)
这个错误
com.fasterxml.jackson.core.JsonParseException:非标准令牌'NaN':启用JsonParser.Feature.ALLOW_NON_NUMERIC_NUMBERS在源代码处允许:{"a":NaN};行: 1,列: 10
com.fas
我正在试用scala.js,并希望使用从Postgres数据库中提取的json格式的简单行数据。
下面是一个我想要解析成一些强类型scala集合的json类型的人为示例,需要注意的特性是,有n行,各种列类型(包括数组)只是为了涵盖可能的现实场景,不要担心创建内联表来提取JSON的SQL,我已经将它包括在scala.js中的JSON解析中,这给我带来了问题。
with inline_t as (
select * from (values('One',1,True,ARRAY[1],1.0),
('Six',6,Fal
我正在Scala控制器类中执行Store过程,但无法得到正确的json格式的结果
val dbConfig = Database.forURL("jdbc:mysql://localhost:3306/equineapp?user=root&password=123456", driver = "com.mysql.jdbc.Driver")
val setup1 = sql"call HorsePrfile ($HorseId);".as[(Int,String)]
val res = Await.result
如何用期货作为返回值在scala中实现尾递归函数:
示例代码
def getInfo(lists: List[Int]): Future[List[Int]] = {
def getStudentIDs(lists: List[Int]): Future[List[Int]] = {
//here a web service call that returns a future WS response
val response=ws.call(someURL)
response.map(r => {
r.status m
我已经问了很多关于Scala集合类型以及如何实际使用它们的问题。考虑一下如何用Java编写一些服务API/实现:
public interface JavaProductAPI {
public Set<IProduct> getProducts(String isin);
}
现在的要害是:
public class JavaProductAPIImpl implements JavaProductAPI {
private Map<String, Set<ProductImpl>> productsByIsin;
public
我们开发了一个scala作业,使用蔚蓝消息传递-servicebus sdk for java (ver7.8.0)发送关于服务总线主题的消息。使用蔚蓝云数据库9.1LTS(使用Spark3.1.2和Scala2.12),所有都可以正常工作,但在10.4LTS集群上运行相同的作业(使用Spark3.2.1,Scala2.12),作业失败,出现以下超时错误
IllegalStateException: Timeout on blocking read for 245600000000 NANOSECONDS
at reactor.core.publisher.BlockingSingleSubs
我有以下问题。当我试图执行模拟时,我会得到以下错误:
Generating reports...
Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedOperationException: There were no requests sent during the simulation, reports won't be generated
at io.gatling.charts.report.ReportsGenerator.generateFor(ReportsGenerator.scala:49)
a
我有一张这样的数据
ID Color
A red
B green
C red
D yellow
我通过创建字典将颜色枚举为数字:
color_list = ['red', 'green', 'yellow']
colors = dict(enumerate(color_list))
现在如何用颜色ID替换列值,使数据帧看起来如下所示:
ID Color
A 1
B 2
C 1
D 3
编辑:作为后续问题,如果我在Spark中有相同的数据,我将如何在Scala中处理它?
我是新来的火种,所以希望有人能帮忙。我试图读取存储在GCP桶上的拼板文件。该文件按日期进行分区,因此,例如bucket-name/year={}/month={}/day={}
对于给定的文件,我们有以下模式描述:
直到3月份,我们以前在浮动数据类型中使用x和y列。
3月份以来,这2列现在都是双数据类型的。
从我所看到的来看,吡火花在评估浮点数方面没有任何问题,而双数据类型是兼容的数据类型。(我在网上发现的类似的错误示例与数据类型不兼容有关,例如字符串和浮点数),但是,如果我们试图读取该文件的所有可用数据,就会遇到这个奇怪的问题:
#i.e. read all the data