Scala 使用Akka streams时，如何按包含不同值的字符串进行分组？

让我澄清一下我的问题：

这是我的密码

def averagePerAttributeFlow[T] = Flow[T]
.groupBy(10000, {
  case User(id, location, age) =>
    location match {
      case Location(city,state,country) =>
        println("MATCHING BY CITY")
        city+state+country
      case Location("n/a",state,country) =>
        println("MATCHING BY STATE")
        state+country
    }
  case UserBookRating(userId, bookISBN, rating) => userId
})

我有来自csv文件的数据流。某些行的格式如下所示：

美国伊利诺伊州芝加哥

但是，有些行是这样的：

美国伊利诺伊州

有些线路甚至有城市垃圾数据：

美国伊利诺伊州

我如何根据包含美国伊利诺伊州的所有字符串进行分组，而不考虑是否提供了该城市

当用户键入“美国伊利诺伊州芝加哥”时，分组有效，但当用户键入“美国伊利诺伊州n/a”时，分组无效。 不适用表示用户不关心城市

编辑：

好的，所以我发现可能是我的过滤流没有像我预期的那样工作。代码如下：

def filterByAttributeFlow[T](attr: String) = Flow[T].filter( {
  case user: User =>
    val attrSplit = attr.split(",").map(_.trim())
    attrSplit match {
      case Array(city,state,country) =>
        user.location.isCity(city, state, country) // check if location matches
      case Array(_,state,country) =>
        println("Filtering by State")
        user.location.isState(state,country)
    }
  case bookRating: UserBookRating =>
    bookRating.userId.contentEquals(attr) // check if userId matches
    }).withAttributes(ActorAttributes.supervisionStrategy {
      e: Throwable =>
        system.log.error(s"Error filtering ratings by '$attr': {}", e)
        Supervision.Resume // skips the erroneous data and resumes the stream
    })

---

即使该城市没有提供或充满垃圾数据，我如何过滤和保留包含美国伊利诺伊州的所有数据条目？

我想出来了。我不得不切换过滤器流程中的两个案例，并将其更改为“n/a”。。。我想我只需要和一只“橡皮鸭”谈谈：]

我想出来了。我不得不切换过滤器流程中的两个案例，并将其更改为“n/a”。。。我想我只需要和一只“橡皮鸭”谈谈：]