创建自定义案例类的数据集时，为什么“找不到存储在数据集中的类型的编码器”？

Question

使用Scala 2.11.8的Spark 2.0（最终版）。以下超级简单代码产生编译错误Error:(17, 45) Unable to find encoder for type stored in a Dataset.  Primitive types (Int, String, etc) and Product types (case classes) are supported by importing spark.implicits._  Support for serializing other types will be added in future releases.

import org.apache.spark.sql.SparkSession

case class SimpleTuple(id: Int, desc: String)

object DatasetTest {

  val dataList = List(

    SimpleTuple(5, "abc"),

    SimpleTuple(6, "bcd")

  )

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkSession = SparkSession.builder.

      master("local")

      .appName("example")

      .getOrCreate()

    val dataset = sparkSession.createDataset(dataList)

  }

}

Answer 1

Spark Datasets需要Encoders即将存储的数据类型。对于常见类型（原子，产品类型），有许多可用的预定义编码器，但是您必须首先从中导入这些编码器SparkSession.implicits才能使其工作：val sparkSession: SparkSession = ???import sparkSession.implicits._val dataset = sparkSession.createDataset(dataList)或者，您可以直接提供一个明确的import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders}val dataset = sparkSession.createDataset(dataList)(Encoders.product[SimpleTuple])或隐式implicit val enc: Encoder[SimpleTuple] = Encoders.product[SimpleTuple]val dataset = sparkSession.createDataset(dataList)Encoder 用于存储的类型。请注意，Enocders还提供了一些Encoders针对原子类型的预定义，Encoders对于复杂的原子类型，可以使用进行预定义ExpressionEncoder。进一步阅读：对于内置编码器未涵盖的自定义对象，请参见如何在数据集中存储自定义对象？对于Row对象，您必须在尝试将数据框行映射到更新的行时Encoder明确提供如编码器错误所示的对象

Answer 2

我会用我自己的问题的答案来澄清，如果目标是定义一个简单的文字SparkData框架，而不是使用Scala元组和隐式转换，则更简单的方法是像这样直接使用Spark API：  import org.apache.spark.sql._  import org.apache.spark.sql.types._  import scala.collection.JavaConverters._  val simpleSchema = StructType(    StructField("a", StringType) ::    StructField("b", IntegerType) ::    StructField("c", IntegerType) ::    StructField("d", IntegerType) ::    StructField("e", IntegerType) :: Nil)  val data = List(    Row("001", 1, 0, 3, 4),    Row("001", 3, 4, 1, 7),    Row("001", null, 0, 6, 4),    Row("003", 1, 4, 5, 7),    Row("003", 5, 4, null, 2),    Row("003", 4, null, 9, 2),    Row("003", 2, 3, 0, 1)  )  val df = spark.createDataFrame(data.asJava, simpleSchema)