import scala.collection中collection飘红

在import scala.collection中collection飘红的情况下，这通常意味着你的代码中没有正确导入scala.collection包或者引入了错误的类。要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：
1. 确保你已经正确导入scala.collection包。可以在代码的顶部添加`import scala.collection._`语句来导入scala.collection包的所有内容。
2. 检查你的代码中是否有拼写错误。确保你正确地拼写了scala和collection这两个关键字。
3. 如果你只需要使用scala.collection包中的某个具体类，可以使用import语句来导入该类。例如，如果你只需要使用HashMap类，可以添加`import scala.collection.mutable.HashMap`语句。
4. 如果你的代码中使用了其他包含相同名称的类，你可以使用全限定名来引用scala.collection中的类。例如，可以使用`scala.collection.mutable.HashMap`来引用scala.collection包中的HashMap类。

相关问题

程序包scala.collection不存在

程序包scala.collection不存在是因为在代码中没有正确引入scala.collection包。在Scala中，可以通过在源代码文件的开头添加import语句来引入需要的包。

正确引入scala.collection包的示例代码如下：

import scala.collection._

这样，我们就可以在代码中使用scala.collection包中的类和方法了。如果仍然无法引入该包，有可能是因为Scala环境配置有问题，可以检查Scala安装及环境变量配置是否正确。

另外，需要注意的是，Scala的Collections框架已经在Scala 2.13版本中进行了重构，具体的类和方法可能与之前的版本有所变化。如果使用的是较旧的版本，可能需要按照相应版本的文档来引入scala.collection包。

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。