开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

scala.collection.mutable.ArrayBuffer不能强制转换为java.lang.Double (Spark)

scala.collection.mutable.ArrayBuffer不能强制转换为java.lang.Double (Spark)。

在Spark中，scala.collection.mutable.ArrayBuffer是Scala中的可变数组，而java.lang.Double是Java中的Double类型。由于Scala和Java是两种不同的编程语言，它们的类型系统是不兼容的，因此不能直接将scala.collection.mutable.ArrayBuffer转换为java.lang.Double。

要解决这个问题，可以使用Spark提供的转换函数将scala.collection.mutable.ArrayBuffer转换为java.lang.Double。例如，可以使用Spark的map函数将每个元素转换为Double类型：

val arrayBuffer: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Double] = ???
val doubles: RDD[java.lang.Double] = sparkContext.parallelize(arrayBuffer).map(_.toDouble)

在上面的代码中，首先将scala.collection.mutable.ArrayBuffer转换为RDD（弹性分布式数据集），然后使用map函数将每个元素转换为Double类型，并最终得到RDD[java.lang.Double]类型的结果。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云弹性MapReduce（EMR），腾讯云云服务器（CVM），腾讯云对象存储（COS）。

腾讯云弹性MapReduce（EMR）：腾讯云提供的大数据处理平台，可用于处理大规模数据集。EMR支持Spark等多种计算框架，可以方便地进行数据处理和分析。
腾讯云云服务器（CVM）：腾讯云提供的弹性计算服务，可用于部署和运行Spark集群。CVM提供高性能的计算资源，可以满足大规模数据处理的需求。
腾讯云对象存储（COS）：腾讯云提供的分布式文件存储服务，可用于存储和管理大规模数据。COS提供高可靠性和高可扩展性，适合存储Spark处理过程中产生的中间结果和输出数据。

更多关于腾讯云产品的详细信息，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/。

相关搜索:"errorMessage"：“不能将java.lang.Integer转换为java.lang.Double”Activity不能强制转换为LifecycleOwner Apache spark Row getAs[String]：不能将java.lang.Byte强制转换为java.lang.String Box2d不能强制转换为空*ClassCastException:MyViewHolder不能强制转换为ProgressViewHolder Hibernate Envers DefaultRevisionEntity不能强制转换为Quarkus类 java.lang.ClassCastException: java.lang.String不能强制转换为java.lang.Double modelMapper:不能将ObjectiveDto强制转换为类ObjectiveModel Morphia - BasicDBObject不能强制转换为MyClass NavigationDrawer不能强制转换为toInterface

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Scala Turtuial-容器(集合)类型

下面我们来看一下变长数组： #导入mutable下的变长数组 scala> import scala.collection.mutable.ArrayBuffer import scala.collection.mutable.ArrayBuffer...scala> nums.trimEnd(1) scala> nums res37: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[String] = ArrayBuffer(...scala> val listStr = List("spark","hadoop","scala") listStr: List[String] = List(spark, hadoop, scala...) #通过调用伴生对象方法直接赋值 scala> val test = List.apply("spark","hadoop","scala") test: List[String] = List(spark...# 生成字符串 scala> test.mkString res24: String = sparkhadoopscala # 转换为数组 scala> test.toArray res25: Array

1.2K4 0

（数据科学学习手札45）Scala基础知识

一、简介　　由于Spark主要是由Scala编写的，虽然Python和R也各自有对Spark的支撑包，但支持程度远不及Scala，所以要想更好的学习Spark，就必须熟练掌握Scala编程语言，Scala...来自动分配数据类型，这是第二种变量声明的方式： scala> val x=10 x: Int = 10 scala> val y=1.0f y: Float = 1.0 scala> val z="spark..." z: String = spark 2.3 算数操作符、关系运算符与逻辑运算符　　Scala像很多其他成熟的编程语言一样，具有丰富的内置运算符，且在Scala中操作符也被视为函数，即可以通过对象....") array: Array[String] = Array(I, You, He, Her, It) scala> array(1) res0: String = You 　　2.将不可变数组转换为可变数组...scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(5, 1, 6, 2, 3, 4) scala> set1.count(_ > 2) res0: Int = 4 　　5.集合转换为不可变长数组和可变长数组

2.6K2 0

Java数据类型（八种基本数据类型 + 四种引用类型）、数据类型转换

System.out.println();//doubleSystem.out.println("基本类型：double 二进制位数：" + Double.SIZE);System.out.println("包装类：java.lang.Double...自动装箱是指将基本类型的值自动转换为对应的包装类型对象，如int 转Integer，Integer integer = 100，底层调用了Interger.valueOf(100)方法；而自动拆箱则是将包装类型对象自动转换为基本类型的值...数据类型转换必须满足如下规则：不能对boolean类型进行类型转换。不能把对象类型转换成不相关类的对象。在把容量大的类型转换为容量小的类型时必须使用强制类型转换。...转换过程中可能导致溢出或损失精度，例如：int i = 128; byte b = (byte)i;因为 byte 类型是 8 位，最大值为127，所以当 int 强制转换为 byte 类型时，值 128...强制类型转换 double—>int: 4高转低-强转，int->byte: 20低转高-自动，byte->int: 20低转高-自动，char->int: 97高转低-强转，int->char

5.5K1 1

Java基础(三)基本数据类型

不能对boolean类型进行类型转换。 2. 不能把对象类型转换成不相关类的对象。 3. 在把容量大的类型转换为容量小的类型时必须使用强制类型转换。 4....转换过程中可能导致溢出或损失精度，例如： int i =128; byte b =(byte)i; 因为 byte 类型是 8 位，最大值为127，所以当 int 强制转换为 byte 类型时，值 128...i2 = c2+1;//char 类型和 int 类型计算 System.out.println("char类型和int计算后的值等于"+i2); } } 运行结果为:int强制类型转换为...byte后的值等于123 隐含强制类型转换 1....转自：http://www.runoob.com/java/java-basic-datatypes.html

5616 0

Spark 如何使用累加器Accumulator

Accumulator 是 spark 提供的累加器，累加器可以用来实现计数器（如在 MapReduce 中）或者求和。Spark 本身支持数字类型的累加器，程序员可以添加对新类型的支持。 1....doubleAccumulator(String)", "2.0.0") def doubleAccumulator(initialValue: Double, name: String): Accumulator[java.lang.Double...] = sc.accumulator(initialValue, name)(DoubleAccumulatorParam) .asInstanceOf[Accumulator[java.lang.Double...doubleAccumulator(String)", "2.0.0") def accumulator(initialValue: Double, name: String): Accumulator[java.lang.Double...因此，在 transformation （例如， map()）中更新累加器时，其值并不能保证一定被更新。

2.6K3 0

带你快速掌握Scala操作———（3）

val a = add 方法转换为函数 • 有时候需要将方法转换为函数，作为变量传递，就需要将方法转换为函数 • 使用_即可将方法转换为函数参考代码 scala> def add(x:Int,y:Int...scala> val a = ArrayBuffer("hadoop", "storm", "spark") a: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[String...scala> val a = ArrayBuffer("hadoop", "spark", "flink") a: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[String..., spark, flink, flume) // 删除一个元素 scala> a -= "hadoop" res11: a.type = ArrayBuffer(spark, flink, flume...将可变列表转换为不可变列表 7.

1.9K3 0

java基本数据类型

System.out.println("基本类型：double 二进制位数：" + Double.SIZE); System.out.println("包装类：java.lang.Double...不能对boolean类型进行类型转换。 2. 不能把对象类型转换成不相关类的对象。 3. 在把容量大的类型转换为容量小的类型时必须使用强制类型转换。 4....转换过程中可能导致溢出或损失精度，例如： int i =128; byte b = (byte)i; 因为byte类型时8位，最大值为127，所以当强制转换为int类型值128时候就会导致溢出。...(String[] args){ int i1 = 123; byte b = (byte)i1;//强制类型转换为byte System.out.println...("int强制类型转换为byte后的值等于"+b); } } 运行结果： int强制类型转换为byte后的值等于123 隐含强制类型转换 1.

5012 0

Java 之数据类型

//将int型强制转换为byte型, b值为: 5 i2=(int)L1; //将long型强制转换为int型, i2值为: 102 L2=(long...将基本数据类型转换为其包装类还可以通过包装类的构造方法进行转换，例如将int型整数129转换为Integer类型： Integer num=new Integer(129) 各包装类所具有的xxxValue...objB=objC; //编译出错, 不能从C类型自动转换为B类型 objB=(B)objC; //编译出错..., 不能将C类型强制转换为B类型如果声明了一个父类型的变量，但使其引用子类对象，在编译时，Java编译器是根据变量被显示声明的类型去编译，因此该变量的类型被看作父类类型，所以将其进行强制类型转换并赋给引用了另一个子类对象的变量时...但在运行时将抛出java.lang.ClassCastException异常，因为这个变量实际引用的是子类对象，两个子类属于不同的类型，也没有继承关系，所以不能将一个子类转强制转换为另一个子类。

9543 0

开心档之Java 基本数据类型

---- Java 常量常量在程序运行时是不能被修改的。...不能把对象类型转换成不相关类的对象。在把容量大的类型转换为容量小的类型时必须使用强制类型转换。...转换过程中可能导致溢出或损失精度，例如： int i =128; byte b = (byte)i; 因为 byte 类型是 8 位，最大值为127，所以当 int 强制转换为 byte 类型时，...String[] args){ int i1 = 123; byte b = (byte)i1;//强制类型转换为byte System.out.println...("int强制类型转换为byte后的值等于"+b); } } 运行结果： int强制类型转换为byte后的值等于123 隐含强制类型转换 1、整数的默认类型是 int。

2972 0

Spark代码调优（一）

环境极其恶劣情况下： import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql...{Logger, LoggerFactory} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer case class LBS_STATIC_TABLE(LS_certifier_no...: String,LS_location: String,LS_phone_no: String,time: String) 该case class 作为最终注册转换为hive表 val logger...: Logger = LoggerFactory.getLogger(LbsCalculator.getClass) //从hbase获取数据转换为RDD def hbaseInit() = { ...通过Rdd map 转换为（身份证号，经纬度坐标，手机号码，时间）这里就将获取的数据repatition了 val transRDD = hbRDD.repartition(200).map{

1.8K1 0

Spark2.x学习笔记：2、Scala简单例子

[root@node1 spark-2.2.0]# bin/spark-shell Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties...Spark session available as 'spark'....scala> import scala.collection.mutable.ArrayBuffer import scala.collection.mutable.ArrayBuffer scala...7, 11, 13, 17) scala> 备注： +=表示在ArrayBuffer尾部添加元素，尾部添加多个元素时用括号包起来 ++=表示追加任何集合 toArray表示将ArrayBuffer转换为...Array toArrayBuffer表示将Array转换为ArrayBuffer 2.8 List Scala 列表类似于数组，它们所有元素的类型都相同，但是它们也有所不同：列表是不可变的，值一旦被定义了就不能改变

3.1K8 0

使用 Spark | 手把手带你十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作

DataFrame/DataSet 转 RDD 这个转换比较简单，直接调用 rdd 即可将 DataFrame/DataSet 转换为 RDD： val rdd1 = testDF.rdd val rdd2...通过编程的方式来设置 Schema，适用于编译器不能确定列的情况： val peopleRDD = spark.sparkContext.textFile("file:///opt/modules/spark...DataSet 转 DataFrame 直接调用 toDF，即可将 DataSet 转换为 DataFrame： val peopleDF4 = peopleDS.toDF peopleDF4.show...4.4 读取数据源，加载数据（RDD 转 DataFrame）读取上传到 HDFS 中的广州二手房信息数据文件，分隔符为逗号，将数据加载到上面定义的 Schema 中，并转换为 DataFrame 数据集...RDD 转 DataSet 重新读取并加载广州二手房信息数据源文件，将其转换为 DataSet 数据集： val houseRdd = spark.sparkContext.textFile("hdfs

8.2K5 1

Scala语言学习笔记二

，主要是对比java和scala的语言特点写出来的，我早期做了这样一套读书笔记，由于工作的需要，要重新使用scala，而且Scala的版本也有了较大变化，这里就当做温故知新，贴出来也算是抛砖引玉，希望Spark...高手能给大家带来精彩的Spark源代码解析。...看大家对scala和spark的程度，但是至少会连载到这个读书笔记完成，第一篇内容篇幅较短，主要想了解大家对scala的热情。如果大家需要，后面会继续连载spark的源代码分析。...val strs = new Array[String(10) //初始化为null 3.2 变长数组变长数组和Java的ArrayList是等效的，定义的方法如下: scala> import scala.collection.mutable.ArrayBuffer...scala> scores -= “Alice" 这里要注意的是不能更新一个不可变的映射，但是可以将操作结果传给新的映射。

6928 0

Spark系列 - (3) Spark SQL

Dataframe 是 Dataset 的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 Dataframe 转换为 Dataset。...DataFrame转RDD、Dataset DataFrame转RDD：直接转 val rdd = testDF.rdd DataFrame转Dataset：需要提前定义case class，然后使用as...Dataset转RDD、DataFrame DataSet转RDD：直接转 val rdd = testDS.rdd DataSet转DataFrame：直接转即可，spark会把case class封装成...Catalog中的表信息解析为Logical Plan；此时，Optimizer再通过各种基于规则的优化策略进行深入优化，得到Optimized Logical Plan；优化后的逻辑执行计划依然是逻辑的，并不能被...Spark系统理解，此时需要将此逻辑执行计划转换为Physical Plan。

3201 0

分布式机器学习：如何快速从Python栈过渡到Scala栈

lambda表达式 println(f) def ff(k:(Int) => Int,x:Int,y:Int): Int = k(x)+k(y) println(ff(f,3,5)) // def的方法转函数...指定内容的定长数组 println(arr3(0),arr3(1),arr3(3)) // 通过(n)访问数组元素，下标从0开始 // 变长数组，不改变变量的前提下依然可以通过+=，++=来扩展数组 import scala.collection.mutable.ArrayBuffer...内的元素 print(idx+":"+marr(idx)+"\t") println() // 对于数组，取出其全部偶数，再乘以10返回新数组 // 写法1：也是一般的程序写法，这个过程中其实是将需求转换为程序思想...Spark资源下载：http://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.5/，Spark和Hadoop注意版本对应关系哈，或者你就下我这两个，这俩是配套的；我感觉吧...Spark默认没有启动Hadoop的，因此对应数据都在本地；字符串如果用的是单引号需要全部替换为双引号；两边的API名基本都没变，Scala更常用的是链式调用，Python用的更多是显式指定参数的函数调用

1.2K2 0

机器学习：如何快速从Python栈过渡到Scala栈

lambda表达式 println(f) def ff(k:(Int) => Int,x:Int,y:Int): Int = k(x)+k(y) println(ff(f,3,5)) // def的方法转函数...指定内容的定长数组 println(arr3(0),arr3(1),arr3(3)) // 通过(n)访问数组元素，下标从0开始 // 变长数组，不改变变量的前提下依然可以通过+=，++=来扩展数组 import scala.collection.mutable.ArrayBuffer...print(idx+":"+marr(idx)+"\t") println() // 对于数组，取出其全部偶数，再乘以10返回新数组 // 写法1：也是一般的程序写法，这个过程中其实是将需求转换为程序思想...Spark资源下载：http://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.5/，Spark和Hadoop注意版本对应关系哈，或者你就下我这两个，这俩是配套的；我感觉吧...Spark默认没有启动Hadoop的，因此对应数据都在本地；字符串如果用的是单引号需要全部替换为双引号；两边的API名基本都没变，Scala更常用的是链式调用，Python用的更多是显式指定参数的函数调用

1.7K3 1

MySQL字段类型如何转为java_Java JDBC中，MySQL字段类型到JAVA类型的转换

java.lang.Long, if UNSIGNED java.math.BigInteger FLOAT[(M,D)] FLOAT java.lang.Float DOUBLE[(M,B)] DOUBLE java.lang.Double...SET(‘value1′,’value2’,…) CHAR java.lang.String 三、类型转换上面我们看到MySQL的BIGINT默认转为Java的java.lang.Long，那是不是就不能转为...一般来说，任何字段类型都可以转换为java.lang.String，任何数值字段类型都可以转换为Java的数据类型(当然会出现四舍五入、溢出、精度丢失的问题)。...SMALLINT, MEDIUMINT, INTEGER, BIGINT java.lang.String, java.lang.Short, java.lang.Integer, java.lang.Long, java.lang.Double...TIMESTAMP java.lang.String, java.sql.Date, java.sql.Timestamp 四、总结 MySQL JDBC对每种字段类型，都有相应的Java类型与之对应，也可以转换为其他

3.9K1 0

java基本数据类型总结

100不是直接量 double b=3.14; } 2.2、类型转换 1.自动转换：低类型的向高类型的转换如下图：顺着箭头的方向是可以自动转换的； 2.强制转换...L，表示该直接量不再默认为int类型，为long类型，所以没错 /*float d=34.3;*/ //浮点型直接量默认为double,double类型大，所以不能直接转换为...} 强制转换高等级转为低等级的时候，必须强制转换，但实际工作中不推荐使用强制转换，可能会失精度或数据溢出； @Test public void j() {...java.lang.Number long java.lang.Long java.lang.Number float java.lang.Float java.lang.Number double java.lang.Double.../*作用：将包装类对象转换为对应的基本数据类型*/ Integer a=Integer.valueOf(100);//将基本数据类型转换为包装类对象 int b=

4482 0

Spark之【SparkSQL编程】系列(No2)——《DataSet概念入门以及与DataFrame的互操作》

[Person] = [name: string, age: bigint] 3.2 RDD转换为DataSet SparkSQL能够自动将包含有case类的RDD转换成DataFrame...= [name: string, age: bigint] 2）将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person]...= MapPartitionsRDD[15] at rdd at :28 4.DataFrame与DataSet的互操作 1.DataFrame转换为DataSet 1 ) 创建一个...age: bigint] 4）展示 scala> df.show +----+---+ |name|age| +----+---+ |Andy| 32| +----+---+ 4.1 DataSet转DataFrame...（1）导入隐式转换 import spark.implicits._ （2）转换 val testDF = testDS.toDF 4.2 DataFrame转DataSet （1）导入隐式转换 import

2.3K2 0

JAVA——基本数据类型

System.out.println("基本类型：double 二进制位数：" + Double.SIZE); System.out.println("包装类：java.lang.Double...JAVA常量常量在程序运行时是不能被修改的。...不能对boolean类型进行类型转换。 2. 不能把对象类型转换成不相关类的对象。 3. 在把容量大的类型转换为容量小的类型时必须使用强制类型转换。 4....{ int i1 = 123; byte b = (byte)i1;//强制类型转换为byte System.out.println("int强制类型转换为...byte后的值等于"+b); } } /*运行结果为： int强制类型转换为byte后的值等于123 */ 6.

6684 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭