java - 行类型Spark数据集的编码器

我想为我正在做的 map 操作在DataSet中为Row类型编写一个编码器。本质上，我不了解如何编写编码器。

以下是 map 操作的示例:
In the example below, instead of returning Dataset<String>, I would like to return Dataset<Row>

Dataset<String> output = dataset1.flatMap(new FlatMapFunction<Row, String>() {
            @Override
            public Iterator<String> call(Row row) throws Exception {

                ArrayList<String> obj = //some map operation
                return obj.iterator();
            }
        },Encoders.STRING());

我知道，编码器需要编写如下字符串，而不是字符串:

    Encoder<Row> encoder = new Encoder<Row>() {
        @Override
        public StructType schema() {
            return join.schema();
            //return null;
        }

        @Override
        public ClassTag<Row> clsTag() {
            return null;
        }
    };

但是，我不了解编码器中的clsTag()，并且我试图找到一个可以演示类似内容的运行示例(即用于行类型的编码器)

编辑-这不是所提问题的副本:Encoder error while trying to map dataframe row to updated row作为答案，它涉及在Spark 2.x中使用Spark 1.x(我没有这样做)，我也在寻找Row类的编码器而不是解析一个错误。最后，我正在寻找Java而不是Scala中的解决方案。

最佳答案

答案是使用RowEncoder，数据集的架构使用StructType。
以下是使用数据集进行平面图操作的工作示例:

    StructType structType = new StructType();
    structType = structType.add("id1", DataTypes.LongType, false);
    structType = structType.add("id2", DataTypes.LongType, false);

    ExpressionEncoder<Row> encoder = RowEncoder.apply(structType);

    Dataset<Row> output = join.flatMap(new FlatMapFunction<Row, Row>() {
        @Override
        public Iterator<Row> call(Row row) throws Exception {
            // a static map operation to demonstrate
            List<Object> data = new ArrayList<>();
            data.add(1l);
            data.add(2l);
            ArrayList<Row> list = new ArrayList<>();
            list.add(RowFactory.create(data.toArray()));
            return list.iterator();
        }
    }, encoder);

关于java - 行类型Spark数据集的编码器，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/43238693/