小编Ode*_*erg的帖子

我试图创建通用的DataSet [T]阅读器，以避免每个阅读器调用都使用dataframe.as [..]。对原始类型和案例类的支持，所以我在想类似的东西：

def read[T <: Product](sql : String): Dataset[T] = {
  import sparkSession.implicits._
  val sqlContext = sparkSession.sqlContext
  val df: DataFrame = sqlContext.read.option("query", sql).load()
  df.as[T]
}

但是我收到“无法为数据集中存储的类型找到编码器”错误。可以做这样的事情吗？

第二周期：

def read[T <: Product](sql : String) : Dataset[T] = {
  import sparkSession.implicits._
  innerRead(sql)
}

private def innerRead[T <: Product : Encoder](sql : String): Dataset[T] = {
  val sqlContext = sparkSession.sqlContext
  val df: DataFrame = sqlContext.read.option("query", sql).load()
  df.as[T]
}  

以类型不匹配结尾（foudn Encoder [Nothing]，必需的Encoder [T]）。

我试图仅导入newProductEncoder，但结果相同。