将 case class 传递给函数参数

Passing case class into function arguments

抱歉问了一个简单的问题。我想将 case class 传递给函数参数,我想在函数内部进一步使用它。到目前为止,我已经用 TypeTagClassTag 尝试过,但由于某种原因,我无法正确使用它,或者可能是我看的地方不对。

用例与此类似:

case class infoData(colA:Int,colB:String)
case class someOtherData(col1:String,col2:String,col3:Int)

def readCsv[T:???](path:String,passedCaseClass:???): Dataset[???] = {
  sqlContext
    .read
    .option("header", "true")
    .csv(path)
    .as[passedCaseClass]
}

它将被称为这样的东西:

val infoDf = readCsv("/src/main/info.csv",infoData)
val otherDf = readCsv("/src/main/someOtherData.csv",someOtherData)

首先将您的函数定义更改为:

object t0 {
    def readCsv[T] (path: String)(implicit spark: SparkSession, encoder: Encoder[T]): Dataset[T] = {
      spark
        .read
        .option("header", "true")
        .csv(path)
        .as[T]
    }
}

您不需要执行任何类型的反射来创建通用的 readCsv 函数。这里的关键是 Spark 在编译时需要编码器。所以你可以把它作为隐式参数传递,编译器会添加它。

因为 Spark SQL 可以反序列化产品类型(您的情况 类),包括默认编码器,所以很容易调用您的函数,例如:

case class infoData(colA: Int, colB: String)
case class someOtherData(col1: String, col2: String, col3: Int)

object test {
  import t0._

  implicit val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()

  import spark.implicits._
  readCsv[infoData]("/tmp")

}

希望对您有所帮助

有两点需要注意,

  1. class 名称应在 CamelCase 中,因此 InfoData.
  2. 一旦您将类型绑定到 DataSet,它就不是 DataFrameDataFrame 是通用 Row.
  3. DataSet 的特殊名称

您需要确保您提供的 class 在当前范围内具有相应 Encoder 的隐式实例。

case class InfoData(colA: Int, colB: String)

Encoder 原始类型(IntString 等)和 case classes 的实例可以通过导入 spark.implicits._

获得
def readCsv[T](path: String)(implicit encoder: Encoder: T): Dataset[T] = {
  spark
    .read
    .option("header", "true")
    .csv(path)
    .as[T]
}

或者,您可以使用上下文绑定,

def readCsv[T: Encoder[T]](path: String): Dataset[T] = {
  spark
    .read
    .option("header", "true")
    .csv(path)
    .as[T]
}

现在,您可以按如下方式使用它,

val spark = ...

import spark.implicits._

def readCsv[T: Encoder[T]](path: String): Dataset[T] = {
  spark
    .read
    .option("header", "true")
    .csv(path)
    .as[T]
}

val infoDS = readCsv[InfoData]("/src/main/info.csv")