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我想用这个代码来读取csv文件。但它会导致泛型错误。为什么？我想我被指定为“”这样的类型。

def readMoviesData[T](spark: SparkSession, dataPath: String): Dataset[T] = {
  import spark.implicits._
  spark.read.format("csv").schema(Encoders.product[T].schema)
    .option("header","true").load(dataPath).as[T]
}

def analysisMovies(dataPath: String): Unit = {
  val spark = SparkSession.builder().appName("analysis movies data").getOrCreate()
  val movies: Dataset[MovieModel] = readMoviesData(spark, dataPath + "/movies.csv")
  movies.createOrReplaceTempView("movies")
  spark.sql("select count(*) from movies")
}

错误

Error:(10, 53) type arguments [T] do not conform to method product's type parameter bounds [T <: Product]
spark.read.format("csv").schema(Encoders.product[T].schema)

我有两套这样的？

Set<String> set1;
Set<String> set2;

我想将它与

Set<String> s = Stream.of(set1, set2).collect(Collectors.toSet());

和这样的错误：

在此处输入图片说明

如何使用 flatMap 将 Set 转换为 String 对象的序列？有没有其他解决方案可以优雅地完成这个操作？