Java 操作 Spark 时 却不能设置泛型参数的问题 ?

Spark 读取csv文件操作,option参数解释 Spark读取CSV文件详解 如题,有一个spark读取csv的需求,这会涉及到很多参数。通过对源码(spark version 2.4.5(DataFrameReader.scala:535 line))的阅读,现在我总结在这里: spark读取csv的代码如下 val dataFrame: DataFrame = spark.read.format("csv") .option("header", "true") .option("encoding", "gbk231 阅读详情

最近在使用Java开发spark  过程中 遇到一个问题 即不能设置 返回对象的泛型参数 

代码如下

jssc  为 JavaStreamingContext 

使用 JavaSparkContext  也会遇到这种情况

List<Tuple2<String, Boolean>> blacklist = new ArrayList<Tuple2<String, Boolean>>();
		blacklist.add(new Tuple2<String, Boolean>("tom", true));

		JavaPairRDD t1T2JavaPairRDD = jssc.sparkContext().parallelizePairs(blacklist);
//  如果设置泛型参数就会报错
		JavaPairRDD<String,Boolean> t1T2JavaPairRDD1 = jssc.sparkContext().parallelizePairs(blacklist);

 

目前不太明确原因 

Spark job划分stage和Spark参数设置调优 Spark job划分和参数设置 一、Spark的job划分 1.RDD 弹性分布式数据集(RDD)是不可变Java虚拟机(JVM)对象的分布式集合,该数据集是分布式的,数据集被划分成块,分布在多个执行器节点上。 RDD有两组并行操作,转换(返回指向新RDD的指针)和动作(在运行计算后向驱动程序返回值)。RDD转换操作是惰性的,不会立即计算结果,只有动作执行了并且需要将结果返回给驱动程序时,才会计算转换。 2.窄依赖和宽依赖 窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用。 宽依赖是指父RDD的 阅读详情

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