真可悲,我的Spark版本是2.1.1,Scala版本是2.11

import org.apache.spark.SparkContext._
import com.mufu.wcsa.component.dimension.{DimensionKey, KeyTrait}
import com.mufu.wcsa.log.LogRecord
import org.apache.spark.rdd.RDD

object PV {

//
  def stat[C <: LogRecord,K <:DimensionKey](statTrait: KeyTrait[C ,K],logRecords: RDD[C]): RDD[(K,Int)] = {
    val t = logRecords.map(record =>(statTrait.getKey(record),1)).reduceByKey((x,y) => x + y)


我得到这个错误

at 1502387780429
[ERROR] /Users/lemanli/work/project/newcma/wcsa/wcsa_my/wcsavistor/src/main/scala/com/mufu/wcsa/component/stat/PV.scala:25: error: value reduceByKey is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[(K, Int)]
[ERROR]     val t = logRecords.map(record =>(statTrait.getKey(record),1)).reduceByKey((x,y) => x + y)


有一个特质

trait KeyTrait[C <: LogRecord,K <: DimensionKey]{
  def getKey(c:C):K
}



编译,谢谢。


 def stat[C <: LogRecord,K <:DimensionKey : ClassTag : Ordering](statTrait: KeyTrait[C ,K],logRecords: RDD[C]): RDD[(K,Int)] = {
    val t = logRecords.map(record =>(statTrait.getKey(record),1)).reduceByKey((x,y) => x + y)


键需要覆盖Ordering [T]。

  object ClientStat extends KeyTrait[DetailLogRecord, ClientStat] {
      implicit val c

lientStatSorting = new Ordering[ClientStat] {
    override def compare(x: ClientStat, y: ClientStat): Int = x.key.compare(y.key)
  }

      def getKey(detailLogRecord: DetailLogRecord): ClientStat = new ClientStat(detailLogRecord)
    }

最佳答案

这是由于一般使用对rdd函数。 reduceByKey方法实际上是PairRDDFunctions类的方法,该类具有RDD的隐式转换:

implicit def rddToPairRDDFunctions[K, V](rdd: RDD[(K, V)])
    (implicit kt: ClassTag[K], vt: ClassTag[V], ord: Ordering[K] = null): PairRDDFunctions[K, V]


因此,它需要几个隐式类型类。通常,当使用简单的具体类型时,这些已经在范围内。但是您应该能够修改您的方法,使其也需要那些相同的隐式:

def stat[C <: LogRecord,K <:DimensionKey](statTrait: KeyTrait[C ,K],logRecords: RDD[C])(implicit kt: ClassTag[K], ord: Ordering[K])


或使用更新的语法:

def stat[C <: LogRecord,K <:DimensionKey : ClassTag : Ordering](statTrait: KeyTrait[C ,K],logRecords: RDD[C])

09-11 20:56