我是NoSQL数据库公司Couchbase的开发人员，目前致力于更新our Spark Connector以支持Spark 2.3。
我遇到了我们的结构化流源CouchbaseSource的问题，它在2.2中可以正常工作，但在2.3中进行测试时，我得到了这个断言：
断言失败：getBatch从com.couchbase.spark.sql.streaming.CouchbaseSource@7c8d604f返回的数据框没有isStreaming = true
似乎CouchbaseSource.getBatch想要返回一个流式DataFrame，而不是它当前的标准格式-但是我发现很难创建它。我尝试过：
使用从sqlContext.readStream返回的DataStreamReader（这是文档所指向的地方），但是与我们之前使用的DataFrameReader不同，在我认为没有任何DataStreamReader方法可以提供现有RDD作为数据框之前。
查看Azure连接器如何解决this commit中的相同问题。他们使用内部Spark函数包[sql] internalCreateDataFrame，通过将其函数放入包org.apache.spark.sql.cosmosdb.util中，可以访问它们。我不知道这是合法的，并且对它的独创性印象深刻，但是肯定不是推荐的方法吗？
我已经研究了internalCreateDataFrame代码并尝试将其重新创建到我的项目中，但是遇到了各种封装问题-例如无法访问Dataset.ofRows，无法直接创建新的Dataset [Row] ...
我唯一能找到的教程是this one，它使用与Azure相同的internalCreateDataFrame方法。
如果需要的话，我会用它，但这似乎很脆弱。有更好的解决方案吗？