从spark java API中的映射创建数据帧

我试图在JavaAPI中使用SparkSQL，下面简单的东西（从官方指南中复制：）不会让intelij感到高兴

它抱怨

ClassTag

这件事，我不知道如何创建它，或者让它自动导入或其他什么

        List<Integer> data = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
        JavaRDD<Integer> distData = sc.parallelize(data);

List data=Arrays.asList（1,2,3,4,5）；
javarddistdata=sc.parallelize（数据）；

我知道它想要使用3个参数

public <T> RDD<T> parallelize(final Seq<T> seq, final int numSlices, final ClassTag<T> evidence$1) {

公共RDD并行化（最终顺序、最终整数、最终类标签证据$1）{

但是我怎样才能得到这个

证据$1

的东西呢？ 官方的例子也没有这样的论据

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请对此提供帮助。

我决定研究官方指南附带的示例的源代码。 事实证明，它需要创建JavaSpark上下文 在我使用了指南源代码中的示例后，我的一个工作正常

import scala.Tuple2;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

List<Tuple2<String, String>> data =
        Arrays.asList(
                new Tuple2<>("key1","value1")
                , new Tuple2<>("key2", "value2")
        );

JavaPairRDD<String, String> dataRdd = jsc.parallelizePairs(data);

导入scala.Tuple2；
导入org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext；
列表数据=
Arrays.asList(
新元组2（“键1”、“值1”）
，新元组2（“键2”，“值2”）
);
javapairdd dataRdd=jsc.parallelizePairs（数据）；