如何使用 scala 在 Spark 中使用 DataSet?

How to work with DataSet in Spark using scala?

我使用 DataFrame 加载 CSV,然后转换为 DataSet,但显示如下

此行有多个标记:
- 无法找到存储在数据集中的类型的编码器。导入支持原始类型(Int、String 等)和产品类型(case 类)
spark.implicits._ 将在未来的版本中添加对序列化其他类型的支持。
- 方法参数不足:(隐含证据 $2:
org.apache.spark.sql.Encoder[DataSet.spark.aacsv])org.apache.spark.sql.Dataset[DataSet.spark.aacsv]。未指定值参数证据$2

如何解决这个问题?。 我的代码是 -

case class aaCSV(
    a: String, 
    b: String 
    )

object WorkShop {

  def main(args: Array[String]) = {
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("readCSV")
      .setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    val customSchema = StructType(Array(
        StructField("a", StringType, true),
        StructField("b", StringType, true)))

    val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").option("header", "true").schema(customSchema).load("/xx/vv/ss.csv") 
    df.printSchema()
    df.show()
    val googleDS = df.as[aaCSV]
    googleDS.show()

  }

}

现在我像这样更改了 main 函数 -

def main(args: Array[String]) = {
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("readCSV")
      .setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._;
   val sa = sqlContext.read.csv("/xx/vv/ss.csv").as[aaCSV]
    sa.printSchema()
    sa.show()
}

但它抛出错误 - 线程 "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException 中的异常:无法解析给定输入列的“Adj_Close”:[_c1、_c2、_c5、_c4 , _c6, _c3, _c0];第 1 行位置 7。我该怎么办?

现在我使用 spark 调度程序根据给定的时间间隔执行我的方法。但我指的是 link - https://spark.apache.org/docs/latest/job-scheduling.html#scheduling-within-an-application。请帮助我们。

尝试添加以下导入,然后再将 DF 转换为 DS

sc.implicits._

sqlContext.implicits._

有关使用数据集的更多信息https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#creating-datasets

您的 csv 文件中是否有 header(列名)?如果是,请尝试添加 .option("header","true") 在读取语句中。 例子: sqlContext.read.option("header","true").csv("/xx/vv/ss.csv").as[aaCSV].

下面的博客有不同的 Dataframes 和 Dataset 示例:http://technippet.blogspot.in/2016/10/different-ways-of-creating.html