Scala 隐式类不适用于泛型类型

我试图使用隐式类来简化向配置单元表中加载数据的过程（使用Spark）

比如说：如果这是我的数据，

case类名称（名称：String，年龄：Int）
val lst=列表（名称（“名称1”，24），名称（“名称2”，25））

我想像这样将数据加载到表中

lst.loadToTable（db=“somedb”，table=“sometable”）

以下是我迄今为止使用

隐式类

实现上述功能所做的工作，

objecttablehelper{
隐式类TableUtil[X:ClassTag]（lst:Seq[X]）{
def loadToTable（db:String，table:String）（隐式spark:SparkSession）：单位={
println（“表->”+表）
spark.catalog.tableExists（s“${db}.${table}”）匹配{
大小写正确=>
println（s“存在表。不创建新表：$Table”）
大小写错误=>
println（s“表不存在。正在创建新表：$Table”）
//创建数据库
val ddl=s“如果不存在${db}则创建数据库”
println（“ddl->”+ddl）
spark.sql（ddl）
//创建数据帧
导入spark.implicits_
val df=spark.sparkContext.parallelize（lst）.toDF（）//编译器错误
//TODO:挂起：创建表并加载数据
}
}
}
}

问题是，我遇到了这个编译器错误

错误：（27,66）值toDF不是org.apache.spark.rdd.rdd[X]的成员
val df=spark.sparkContext.parallelize（lst.toDF）（）

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问题似乎是

toDF（）

在使用泛型类型时不起作用（在我的代码中

lst

是

Seq[X]

）。你知道需要做些什么来纠正这个问题吗？

最后我能够修复代码（不知道为什么我的问题被否决了。如果指定了原因会更有意义）。感谢@Worakarn Isaratham的指导。代码需要对指定的内容进行一些额外的更改

import org.apache.spark.sql.SparkSession
导入scala.reflect.ClassTag
导入scala.reflect.runtime.universe_
对象表助手{
//修正是X
println（s“存在表。不创建新表：$Table”）
//TODO:挂起：加载数据
大小写错误=>
println（s“表不存在。正在创建新表：$Table”）
//创建数据库
val ddl=s“如果不存在${db}则创建数据库”
println（“ddl->”+ddl）
spark.sql（ddl）
//创建数据帧
导入spark.implicits_
val df=spark.sparkContext.parallelize（lst.toDF）（）
测向显示（100，假）
//TODO:挂起：创建表并加载数据
}
}
}
}

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[X您需要隐式编码器[X]，如中所述