Scala 数据帧中的映射（Spark2.0）

当我试图在Spark 2.0中通过map迭代DataFrame值时，会出现以下错误

******错误：找不到数据集中存储的类型的编码器。导入spark.implicits支持基元类型（Int、String等）和产品类型（case类）。在将来的版本中将添加对序列化其他类型的支持。 resDf_upd.map（行=>{******

代码是

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.{SQLContext, SparkSession, SaveMode, Row} 
import com.typesafe.config.ConfigFactory 
import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoder
import org.apache.spark.sql.Encoder

object TestProg {
def main(args: Array[String]){

val sc = new SparkContext( "local", "Test Program", "/usr/local/spark", Nil, Map())     

val sqlContext = new SQLContext(sc)

val config =  ConfigFactory.load("test.conf")

val db1_prop = new java.util.Properties
db1_prop.put("user", config.getString("db1.usr"))
db1_prop.put("password", config.getString("db1.pwd"))
db1_prop.put("driver", config.getString("db1.driver"))

val db1_url = config.getString("db1.url")
val db1_type = "jdbc"

val spark = SparkSession
  .builder()
  .appName("Session Program")
  .config("spark.some.config.option", "some-value")
  .getOrCreate()

var empDf = sqlContext.read.format(db1_type).jdbc(db1_url,"employee",db1_prop)
empDf.createOrReplaceTempView("emp")

**val resDf_upd = sqlContext.sql("select * from emp")
  resDf_upd.map(row => {
    val row1 = row.getAs[String](1)        
    val make = if (row1.toLowerCase == "Usr3") "User3" else row1
    Row(row(0),make,row(2))
  }).collect().foreach(println)**

}

}

NetBeans提示：[“没有足够的参数用于方法映射：（隐式证据$7:org.apache.spark.sql.Encoder[org.apache.spark.sql.Row]）org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row]。 未指定值参数证据$7

找不到存储在数据集中的类型的编码器。导入spark.implicits支持基元类型（Int、String等）和产品类型（case类）。将在将来的版本中添加对序列化其他类型的支持。“]

数据帧类在Spark2.0.0文档中不可用：

数据帧类用于Spark2.0.0示例文档：

---

看起来

emp

表中有某种类型不受支持-

emp

表中所有列的类型是什么？您也可以尝试选择您正在使用的特定列（假设它们的类型正常）代替

select*

。看起来

emp

表中有一些类型不受支持-

emp

表中所有列的类型是什么？您也可以尝试选择正在使用的特定列（假设它们的类型是确定的），而不是

select*

。