行类型Spark数据集的编码器

Question

我想为我正在执行的映射操作在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。

以下是地图操作的示例：

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：尝试将数据框行映射到更新行时出现编码器错误，因为答案涉及在Spark
2.x中使用Spark 1.x（我没有这样做），我也在寻找用于Row类的编码器，而不是解决错误。最后，我正在寻找Java而不是Scala中的解决方案。

Answer 1

答案是使用RowEncoder以及使用StructType的数据集的架构。

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);