SparkSQL-通用数据集读取器

我试图创建通用的DataSet [T]阅读器，以避免每个阅读器调用都使用dataframe.as [..]。对原始类型和案例类的支持，所以我在想类似的东西：

def read[T <: Product](sql : String): Dataset[T] = {
  import sparkSession.implicits._
  val sqlCOntext= sparkSession.sqlContext
  val df: DataFrame = sqlContext.read.option("query", sql).load()
  df.as[T]
}

但是我收到“无法为数据集中存储的类型找到编码器”错误。可以做这样的事情吗？

第二周期：

def read[T <: Product](sql : String) : Dataset[T] = {
  import sparkSession.implicits._
  innerRead(sql)
}

private def innerRead[T <: Product : Encoder](sql : String): Dataset[T] = {
  val sqlCOntext= sparkSession.sqlContext
  val df: DataFrame = sqlContext.read.option("query", sql).load()
  df.as[T]
}  

以类型不匹配结尾（foudn Encoder [Nothing]，必需的Encoder [T]）。

我试图仅导入newProductEncoder，但结果相同。

为了将a转换DataFrame为a，Dataset您需要有一个Encoder。你可以通过简单地添加绑定在和上下文做Encoder的T：

def read[T <: Product : Encoder](sql : String): Dataset[T] = {
  import sparkSession.implicits._
  val sqlCOntext= sparkSession.sqlContext
  val df: DataFrame = sqlContext.read.option("query", sql).load()
  df.as[T]
}

上下文绑定是以下语法糖：

def read[T <: Product](sql : String)(implicit $ev: Encoder[T]): Dataset[T]

这意味着您需要在隐式上下文中具有（仅一个）实例Encoder[T]。

这是必需的，因为as方法本身需要此上下文绑定。

通过导入（如您所做的那样），Spark本身可以为您提供您Encoder可能需要的大多数s（到目前为止，基元，Strings和case classes）SparkSession。但是，这些必须在呼叫站点的隐式范围内可用，这意味着您想要的内容可能更像以下内容：

def read[T <: Product : Encoder](spark: SparkSession, sql: String): Dataset[T] = {
  import spark.implicits._
  val df: DataFrame = spark.sqlContext.read.option("query", sql).load()
  df.as[T]
}

val spark: SparkSession = ??? // your SparkSession object
import spark.implicits._
val ds: Dataset[YourType] = read[YourType](spark, "select something from a_table")