使用Spark上下文将Parquet文件读取为RDD（不使用Spark-Sql上下文）给出异常

Question

我正在尝试使用Spark读取和写入Parquet文件作为RDD。我不能在我当前的应用程序中使用Spark-Sql-Context（它需要StructType中的镶木地板模式，当我从Avro Schema转换时，在少数情况下会给我castException）

因此，如果我尝试通过重载AvroParquetFormat并将ParquetInputFormat发送到Hadoop来实现并保存Parquet文件，请按以下方式编写：

def saveAsParquetFile[T <: IndexedRecord](records: RDD[T], path: String)(implicit m: ClassTag[T]) = {
            val keyedRecords: RDD[(Void, T)] = records.map(record => (null, record))
            spark.hadoopConfiguration.setBoolean("parquet.enable.summary-metadata", false)
            val job = Job.getInstance(spark.hadoopConfiguration)
            ParquetOutputFormat.setWriteSupportClass(job, classOf[AvroWriteSupport])
            AvroParquetOutputFormat.setSchema(job, m.runtimeClass.newInstance().asInstanceOf[IndexedRecord].getSchema())
            keyedRecords.saveAsNewAPIHadoopFile(
              path,
              classOf[Void],
              m.runtimeClass.asInstanceOf[Class[T]],
              classOf[ParquetOutputFormat[T]],
              job.getConfiguration
            )
          }

这是错误的错误：

Exception in thread "main" java.lang.InstantiationException: org.apache.avro.generic.GenericRecord

我正在调用该函数如下：

val file1: RDD[GenericRecord] = sc.parquetFile[GenericRecord]("/home/abc.parquet")
sc.saveAsParquetFile(file1, "/home/abc/")