scala 中哪些可以代替import org.apache.commons.math3.ml.clustering.KMeansClusterer;

在 Scala 中，你可以使用以下方式来导入 KMeansClusterer 类：

1. 使用 import 语句导入整个包：

   import org.apache.commons.math3.ml.clustering._
   val kMeansClusterer = new KMeansClusterer(...)

2. 直接指定类的完整路径：

   val kMeansClusterer = new org.apache.commons.math3.ml.clustering.KMeansClusterer(...)

注意：在使用第二种方式时，需要输入类的完整路径，包括包名和类名。

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package org.tysfjsj.aaa import java.sql.Timestamp import java.text.SimpleDateFormat import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction import org.apache.flink.api.common.state.{ListState, ListStateDescriptor} import org.apache.flink.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.WindowFunction import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow import org.apache.flink.util.Collector import scala.collection.mutable.ListBuffer

这段代码是一个Scala语言的Flink应用程序的一部分。具体来说，它导入了一些Java和Scala的类和包，包括java.sql.Timestamp、java.text.SimpleDateFormat、org.apache.flink等。这个应用程序使用了Flink的流处理API，将时间特征设置为TimeCharacteristic，然后使用BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor对数据流进行时间戳提取和乱序限制。接下来，它定义了一个AggregateFunction和一个WindowFunction，用于对窗口中的数据进行聚合和处理。最后，它使用KeyedProcessFunction对数据流进行键控处理，并使用ListStateDescriptor来维护键控状态。这个应用程序的具体实现需要查看完整代码才能确定。

报错Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties 23/06/01 20:24:22 INFO SparkContext: Running Spark version 2.0.0 Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/collections/map/UnmodifiableMap at org.apache.hadoop.conf.Configuration$DeprecationContext.<init>(Configuration.java:409) at org.apache.hadoop.conf.Configuration.<clinit>(Configuration.java:448) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.ensureInitialized(UserGroupInformation.java:260) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.loginUserFromSubject(UserGroupInformation.java:790) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.getLoginUser(UserGroupInformation.java:760) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.getCurrentUser(UserGroupInformation.java:633) at org.apache.spark.util.Utils$$anonfun$getCurrentUserName$1.apply(Utils.scala:2245) at org.apache.spark.util.Utils$$anonfun$getCurrentUserName$1.apply(Utils.scala:2245) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121) at org.apache.spark.util.Utils$.getCurrentUserName(Utils.scala:2245) at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:297) at org.apache.spark.SparkContext$.getOrCreate(SparkContext.scala:2256) at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$8.apply(SparkSession.scala:831) at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$8.apply(SparkSession.scala:823) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121) at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:823) at spark.sparkMysql$.main(sparkToMysql.scala:11) at spark.sparkMysql.main(sparkToMysql.scala) Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.collections.map.UnmodifiableMap at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:382) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:349) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) ... 18 more Process finished with exi

这个错误是由于缺少commons-collections依赖造成的。你需要将commons-collections添加到你的项目中，可以通过Maven或Gradle来添加。如果你已经添加了commons-collections，那么可能是版本不兼容或者没有正确引用。你可以检查一下你的依赖版本和引用方式是否正确。