汎用rddをデータフレームに変換する方法は？

Question

私はrddを取り、それをavroファイルとして保存するメソッドを書いています。問題は、私が行うことができるよりも特定のタイプを使用すると.toDF()ですが、.toDF()を汎用rddに呼び出すことはできません！ここでは一例です：私は、一般的なRDDに.toDF()を呼び出し、その周りにどのような方法があるかどうかできない理由

case class Person(name: String) 

def f(x: RDD[Person]) = x.toDF() 
def g[T](x: RDD[T]) = x.toDF() 

f(p) //works 
g(p) //fails!! 

誰でも知っていますか？

Answer 1

あなたがスパーク2を使用している場合は、

import org.apache.spark.sql.Encoder 

def g[T: Encoder](x: RDD[T]) = x.toDF() 

は動作します。

toDFが達成しorg.apache.spark.sql.SQLImplicits

でimplicit conversion

implicit def rddToDatasetHolder[T : Encoder](rdd: RDD[T]): DatasetHolder[T] = { 
    DatasetHolder(_sqlContext.createDataset(rdd)) 
} 

によって追加方法で、署名が同じでなければなりません。