以下是使用Either的一个工作示例:
val a: Either[Int, String] = {
if (true)
Left(42) // return an Int
else
Right("Hello, world") // return a String
}
但是下面的代码不起作用:条件“text”只是确定输入文件是文本文件还是parquet文件
val a: Either[org.apache.spark.rdd.RDD[String], org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]] = {
if (text)
spark.sparkContext.textFile(input_path + "/lineitem.tbl") // read in text file as rdd
else
sparkSession.read.parquet(input_path + "/lineitem").rdd //read in parquet file as df, convert to rdd
}
它给我类型不匹配错误:
:33: error: type mismatch;
found : org.apache.spark.rdd.RDD[String]
required: scala.util.Either[org.apache.spark.rdd.RDD[String],org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]]
spark.sparkContext.textFile(input_path + "/lineitem.tbl") // read in text file as rdd
^
:35: error: type mismatch;
found : org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]
required: scala.util.Either[org.apache.spark.rdd.RDD[String],org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]]
sparkSession.read.parquet(input_path + "/lineitem").rdd //read in parquet file as df, convert to rdd
你的工作示例准确地告诉您,该做什么。只是包spark花返回到这两个表达式Left和Right:
val a: Either[org.apache.spark.rdd.RDD[String], org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]] = {
if (text)
Left(spark.sparkContext.textFile(input_path + "/lineitem.tbl")) // read in text file as rdd
else
Right(sparkSession.read.parquet(input_path + "/lineitem").rdd) //read in parquet file as df, convert to rdd
}
Left并且Right是两个类,都延伸自Either。您可以使用new Left(expression)和创建实例new Right(expression)。由于它们都是case类,new因此可以省略关键字,只需使用Left(expression)和Right(expression)。
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