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Question

我们假设我有一个像这样的Spark Dataset：

scala> import java.sql.Date
scala> case class Event(id: Int, date: Date, name: String)
scala> val ds = Seq(Event(1, Date.valueOf("2016-08-01"), "ev1"), Event(2, Date.valueOf("2018-08-02"), "ev2")).toDS

我想创建一个只包含名称和日期字段的新Dataset。据我所知，我可以将ds.select()与TypedColumn一起使用，也可以将ds.select()与Column一起使用，然后将DataFrame转换为{{1} }}

但是，我无法使用Dataset类型使用前一个选项。例如：

Date

后一个选项有效：

scala> ds.select($"name".as[String], $"date".as[Date])
<console>:31: error: Unable to find encoder for type stored in a Dataset.  Primitive types (Int, String, etc) and Product types (case classes) are supported by importing spark.implicits._  Support for serializing other types will be added in future releases.
              ds.select($"name".as[String], $"date".as[Date])
                                                      ^

有没有办法从scala> ds.select($"name", $"date").as[(String, Date)] res2: org.apache.spark.sql.Dataset[(String, java.sql.Date)] = [name: string, date: date]中选择Date字段，而无需转到Dataset并返回？

Answer 1

一直在抨击这些问题。我想你可以用一行来解决你的问题：

implicit val e: Encoder[(String, Date)] = org.apache.spark.sql.Encoders.kryo[(String,Date)]

至少那对我有用。

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在这些情况下，问题是对于大多数Dataset操作，Spark 2需要Encoder来存储架构信息（可能是为了优化）。模式信息采用隐式参数的形式（并且一堆Dataset操作具有这种隐式参数。）

在这种情况下，OP为java.sql.Date找到了正确的架构，因此以下工作：

implicit val e = org.apache.spark.sql.Encoders.DATE

Spark Dataset和java.sql.Date

1 个答案:

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