Spark 中的数组数据集 (1.6.1)答案

【问题标题】：Datasets of Arrays in Spark (1.6.1)Spark 中的数组数据集 (1.6.1)
【发布时间】：2016-06-27 15:52:49
【问题描述】：

因此，我一直在尝试重新格式化我正在处理的项目以使用 Dataset API，并且遇到了一些编码错误问题。根据我的阅读，我认为我应该能够将原始值数组存储在数据集中。但是，下面的类给了我编码错误：

case class InvertedIndex(partition:Int, docs:Array[Int], indices:Array[Long], weights:Array[Double])

val inv = RDD[InvertedIndex]
val invertedIndexDataset = sqlContext.createDataset(inv)
invertedIndexDataset.groupBy(x => x.partition).mapGroups {
    //...
}

有人可以帮我理解这里的问题吗？数据集目前不能处理基元数组，还是我需要做一些额外的事情才能使它们工作？

谢谢

编辑 1：

这是我得到的完整错误

Error:(223, 84) 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.
    val similarities = invertedIndexDataset.groupByKey(x => x.partition).mapGroups {

【问题讨论】：

您可能想看看this SO post。您遇到的具体错误是什么？
你有没有：import sqlContext.implicits._
@RobertHorvick 是的，但是我将它导入函数中，这样会导致问题吗？（这个函数接受 sparkContext 作为参数，所以很难有一个类范围的 sqlContext）
@Hawknight 我收到与该帖子相同的错误，但我的案例类是在函数之外定义的，所以我不确定它为什么会发生。
请分享您收到的准确且完整的错误消息。

标签： scala apache-spark apache-spark-sql apache-spark-dataset

【解决方案1】：

以下在 Spark 2.0 中按预期工作。

import spark.implicits._

spark.createDataset( Array(1,2) :: Array(1) :: Array(2) :: Nil )
res0:org.apache.spark.sql.Dataset[Array[Int]] = [value: array<int>]

【讨论】：