java - 在 Spark Streaming 中调用 updateStateByKey 时出错

Question

我在 Scala 中有这个通用方法

def updateStateByKey[S](updateFunc: JFunction2[JList[V], Optional[S],
Optional[S]])   : JavaPairDStream[K, S] = { ... }

当我用 Java 调用它时，这两个都无法编译:

1

JavaPairDStream<String, Integer> stateDstream =
pairs.<Integer>updateStateByKey(...);

2

JavaPairDStream<String, Integer> stateDstream =
pairs.updateStateByKey(...);

如何正确调用该方法？

错误消息:

The method updateStateByKey(Function2<List<Integer>,Optional<S>,Optional<S>>,
int) in the type JavaPairDStream<String,Integer> is not applicable for
the arguments
(Function2<List<Integer>,Optional<Integer>,Optional<Integer>>,
HashPartitioner, JavaPairRDD<String,Integer>)

编辑: 整个函数调用(Java 8):

final Function2<List<Integer>, Optional<Integer>, Optional<Integer>> updateFunction =
    (values, state) -> {
      Integer newSum = state.or(0);
      for (Integer value : values) {
        newSum += value;
      }
      return Optional.of(newSum);
    };



JavaPairDStream<String, Integer> stateDstream = pairs.updateStateByKey(
    updateFunction
    ,
    new HashPartitioner(context.defaultParallelism()), initialRDD);

编辑: 事实证明，泛型不是问题，而是参数与方法签名不匹配。

Answer 1

问题是您传入了一个 initialRDD，而方法 updateStateByKey没有它作为参数。

最接近的签名是:

updateStateByKey[S](updateFunc: Function2[List[V], Optional[S], Optional[S]], 
  partitioner: Partitioner): JavaPairDStream[K, S]