Scala reduceLeft的扩展函数缺少参数类型

对于以下一系列转换方法，

Intellij

IDE似乎“理解”了正在发生的事情：它没有注意到任何错误/警告，并且正确地显示了数据类型：

  val recsWithNames = recsWithNamesAndCnts.map(_._1)
  .reduceLeft{ case (dfCum: DataFrame,dfNew: DataFrame) => dfCum.union(dfNew)}

以下是

类型推断

：

但是，它不编译：

Error:(426, 68) missing parameter type for expanded function
The argument types of an anonymous function must be fully known. (SLS 8.5)
Expected type was: (?, org.apache.spark.sql.DataFrame) => ?
      val recsWithNames = recsWithNamesAndCnts.map(_._1).reduceLeft{ case (dfCum: DataFrame,dfNew: DataFrame) => dfCum.union(dfNew)}

这是

reduceLeft

的一种模式，因此我通常会转换成

foldLeft

。具体而言，以下各项确实有效：

---

但在这种情况下，可能有人会对导致此错误的

reduceLeft

的特殊细微差别提供一些见解。

reduceLeft

和

foldLeft

具有以下特征：

def reduceLeft[B >: A](op: (B, A) => B): B

def foldLeft[B](z: B)(op: (B, A) => B): B

两者都涉及一个采用

函数2的
op
，因此在没有
案例
匹配的情况下，两者都可以正常工作：

(dfCum: DataFrame, dfNew: DataFrame) => dfCum.union(dfNew)

// Or, shorthanded to: 

_ union _

另一方面，
case（dfCum，dfNew）=>dfCum.union（dfNew）
是
函数1
（特别是Tuple2的部分函数）。编译器能够在
foldLeft
中解释它并推断类型
B
，但不能在
reduceLeft
中（我的猜测是由于
B>：A
）。如果你能帮编译器一点忙，它就会起作用：

reduceLeft[DataFrame]{ case (dfCum, dfNew) => dfCum.union(dfNew) }

reduceLeft
和
foldLeft
具有以下签名：

def reduceLeft[B >: A](op: (B, A) => B): B

def foldLeft[B](z: B)(op: (B, A) => B): B

两者都涉及一个采用
函数2的
op
，因此在没有
案例
匹配的情况下，两者都可以正常工作：

(dfCum: DataFrame, dfNew: DataFrame) => dfCum.union(dfNew)

// Or, shorthanded to: 

_ union _

另一方面，
case（dfCum，dfNew）=>dfCum.union（dfNew）
是
函数1
（特别是Tuple2的部分函数）。编译器能够在
foldLeft
中解释它并推断类型
B
，但不能在
reduceLeft
中（我的猜测是由于
B>：A
）。如果你能帮编译器一点忙，它就会起作用：

reduceLeft[DataFrame]{ case (dfCum, dfNew) => dfCum.union(dfNew) }

很好。三个月后，我又回到了这个问答环节。。并且可以确认
[DataFrame]
提示确实解决了问题。v nice。三个月后，我又回到了这个问答环节。。并且可以确认
[DataFrame]
提示确实解决了问题。