Apache spark 火花流：使用对象作为'；mapToPair'；

在Spark Streaming应用程序中，我收到以下数据类型：

{
  "timestamp": 1479740400000,
  "key": "power",
  "value": 50
}

我想按

时间戳

和

键

进行分组，并聚合

值

字段

有没有办法通过对象而不是字符串设置关键帧？我想做如下事情：

JavaPairDStream<AggregationKey, Integer> aggregation = data.mapToPair(
    (PairFunction<DataObject, AggregationKey, Integer>) data -> {
        return new Tuple2<>(new AggregationKey(data), data.value);
    }
).reduceByKey(
    (Function2<Integer, Integer, Integer>) (value1, value2) -> {
        return value1 + value2;
    }
);

JavaPairDStream聚合=data.mapToPair(
（配对函数）数据->{
返回新的Tuple2（新的AggregationKey（data），data.value）；
}
)D.还原基(
（功能2）（值1、值2）->{
返回值1+2；
}
);

但这种尝试分组的方式在Spark中不起作用

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为了在过渡期间解决这个问题，我正在执行

newaggregationkey（data）.toString（）

。我不知道这是否是一个可接受的解决方案。

任何对象都可以与

byKey

方法一起使用，只要：

• 它可以序列化
• 具有一致的散列
• 有意义的平等