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这是关于Flink Scala API "not enough arguments"的后续问题。

我希望能够传递 Flink 的DataSets 并对其进行处理，但数据集的参数是通用的。

这是我现在遇到的问题：

import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
import org.apache.flink.api.scala._
import scala.reflect.ClassTag

object TestFlink {

  def main(args: Array[String]) {
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val text = env.fromElements(
      "Who's there?",
      "I think I hear them. Stand, ho! Who's there?")

    val split = text.flatMap { _.toLowerCase.split("\\W+") filter { _.nonEmpty } }
    id(split).print()

    env.execute()
  }

  def id[K: ClassTag](ds: DataSet[K]): DataSet[K] = ds.map(r => r)
}

我有这个错误ds.map(r => r)：

Multiple markers at this line
    - not enough arguments for method map: (implicit evidence$256: org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation[K], implicit 
     evidence$257: scala.reflect.ClassTag[K])org.apache.flink.api.scala.DataSet[K]. Unspecified value parameters evidence$256, evidence$257.
    - not enough arguments for method map: (implicit evidence$4: org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation[K], implicit evidence
     $5: scala.reflect.ClassTag[K])org.apache.flink.api.scala.DataSet[K]. Unspecified value parameters evidence$4, evidence$5.
    - could not find implicit value for evidence parameter of type org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation[K]

当然，id这里的函数只是一个例子，我希望能够用它做一些更复杂的事情。

如何解决？

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您还需要将 TypeInformation 作为绑定在 K 参数上的上下文，因此：

def id[K: ClassTag: TypeInformation](ds: DataSet[K]): DataSet[K] = ds.map(r => r)

原因是，Flink 会分析您在程序中使用的类型，并为您使用的每种类型创建一个 TypeInformation 实例。如果要创建通用操作，则需要通过添加上下文绑定来确保该类型的 TypeInformation 可用。这样，Scala 编译器将确保实例在泛型函数的调用点可用。

于 2015-04-09T15:54:30.787 回答