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어떤 결과로 아래 결과가 나옵니까? 내가 (: HH : mm : ddMMMYY에 ss 형식) DATETIME 변환하려고 scala> val b = to_timestamp($"DATETIME", "ddMMMYYYY:HH:mm:ss") b: org.apache.spark.sql.Column = to_timestamp(`DATETIME`, 'ddMMMYYYY:

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JSON을 scalatest 용 case 클래스에 매핑하십시오.

컴포넌트에 대해 스칼라 테스트를 사용하여 테스트 케이스를 작성하려고합니다. 내 응용 프로그램에서 REST 끝점을 통해 JSON을 에 매핑합니다. Akka http entity mapping을 통해 테스트 케이스를 작성하는 동안 REST 인터페이스를 사용하지 않고 json을 대소 문자 클래스에 매핑하고 대소 문자 클래스 개체를 활용하는 것이 좋습니다. cas

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아파치 스파크 내가 작업 스트리밍 데이터</p> <pre><code>val contents = tweets.map(status => status.getText()) val tSender = tweets.map(status => status.getUser().getScreenName()) tSender.print() contents.print() </code></pre> <p>이 코드를 병합 할 텍스트

스트리밍 병합하지만 난 tSender + 내용 형식이 필요합니다. 시도했습니다. println(tSender + contents) 하지만 작동하지 않습니다. 누군가 나를 도울 수있는 sth에 대해 알고 있다면?

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scala.concurrent.Future [play.api.mvc.Result] required : play.api.mvc.Result

(1) DB에서 값을 가져 오려는 Action.async가 필요합니다. DB를 사용할 수없는 경우, 다른 자원에 연결을 시도하고 (2) 거기에서 값을 가져옵니다. 내가 사용하고있는 두 가지 리소스가 Future를 반환하기 때문에 "recover"키워드로 구분합니다. def show(url: String) = Action.async { implicit req

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Hadoop의 HDFS API가 상위 디렉토리를 생성하지 못하게하려면 어떻게해야합니까?

하위 디렉토리를 만들 때 상위 디렉토리가 존재하지 않으면 HDFS 명령을 실패하게하고 싶습니다. 내가 HDFS는 던져 강제 할 수있는 방법, 존재를 확인하는 번거로운 부담없이 import java.util.UUID import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.hadoop.fs.{FileS

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Akka-http : localhost의 websocket에 연결

localhost의 websocket을 통해 일부 서버에 연결하려고합니다. 내가 JS에서 그것을하려고 할 때 ws = new WebSocket('ws://localhost:8137'); 그것은 성공한다. 그러나 akka-http 및 akka-streams을 사용하면 "연결에 실패했습니다"라는 오류가 발생합니다. object Transmitter {

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Play Framework MySql 데이터베이스 액세스

다음과 같은 문제가 있습니다 : mysql 데이터베이스가있어서 연결하려고합니다. 그러나 다음과 같은 오류가 반복해서 발생합니다. 데이터베이스에 연결할 수 없습니다 [기본] 내 응용 프로그램의 conf : application.conf 발생하는 오류 : Error 내가

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Apache Spark Maven POM 오류

Apache Spark를 사용해 보았는데 약간의 문제가 있습니다. 이 JavaSparkHiveExample.java Apache Spark Github의 예제와 IntelliJ IDEA에서 Maven 프로젝트로 만든 pom.xml이 있습니다. 스칼라는 아이디어 I에 설치되어 : 내가 (다른 간단한 POM을 사용하는) 다른 스파크 예제를 실행 할 수 있어요

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Spark이 중첩 된 사례 클래스에 직접 데이터를 읽을 수 있습니까?

item, username 및 userid의 세 열이있는 CSV가 있다고 가정 해 보겠습니다. case class Flat(item: String, username: String, userid: String) ds = sparkSession.read.csv("path/to/data").toDF("item", "username", "userid").as[F

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Akka Streams Alpakka jms의 KickSwitch

alpakka를 사용하여 여러 jmsSource (다른 대기열에 대해)를 시작하는 시나리오가 있습니다. 또한 어느 시점에서든 대기열을 분리해야합니다. 그래서 아래와 같이 jms akka 스트림에 KillSwitch를 추가했습니다. - .. 등등. 응용 프로그램을 시작한 후에 모든 대기열이 연결되어 정상적으로 작동합니다. 그러나 stop 메소드를 사용하여 큐