Scala 错误：值联接不是org.apache.spark.rdd.rdd[（Long，U）]的成员？

我正在尝试编写以下方法：

scala>   def isEqual[U, V](expected: RDD[U], result: RDD[V]) = {
 |         val expectedIndexValue: RDD[(Long, U)] = expected.zipWithIndex().map{ case (row, idx) => (idx, row) }
 |         val resultIndexValue: RDD[(Long, V)] = result.zipWithIndex().map{ case (row, idx) => (idx, row) }
 |         val combined = expectedIndexValue.join(resultIndexValue)
 |       }

但我得到了以下错误：

<console>:52: error: value join is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[(Long, U)]
         val combined = expectedIndexValue.join(resultIndexValue)

：52:错误：value join不是org.apache.spark.rdd.rdd[（Long，U）]的成员
val combined=expectedIndexValue.join（resultIndexValue）

连接函数是在名为

pairddfunctions

的特殊类型上定义的，并且这种特殊类型的元组的RDD之间存在隐式转换。如果您使用的是旧版本的Spark，则需要导入隐式转换，例如，

import org.apache.Spark.SparkContext.

。SparkContext上还有一个显式函数（albiet已弃用），名为

rddtopairddfunctions

，您可以手动使用

---

但是，显式函数和隐式转换都要求类型的类标记存在，因此可以使用假类标记，但是，由于您使用的是Scala，您也可以将类标记作为隐式参数添加到函数中。

连接函数是在名为

pairddfunctions

的特殊类型上定义的，并且这种特殊类型的元组的RDD之间存在隐式转换。如果您使用的是旧版本的Spark，则需要导入隐式转换，例如，

import org.apache.Spark.SparkContext.

。SparkContext上还有一个显式函数（albiet已弃用），名为

rddtopairddfunctions

，您可以手动使用

---

然而，显式函数和隐式转换都要求类型的类标记存在，因此您可以使用假类标记，但由于您使用的是Scala，您最好将类标记作为隐式参数添加到函数中。

您刚才和我同时回答，那么他在为Scala运行Spark解释器？他不需要给sc打电话吗？还是他的方法合理？很高兴删除我的答案，如果我的答案有点离谱，谢谢，这就是scala的语法。我明白了，但他不需要在某个地方调用sc来创建RDD吗？是的，在某个时候，他需要使用spark上下文来创建RDD。然而，这一部分与问题并不相关（而且如果这是为库创建的，那么它可能只是通过RDD，最终用户是预期创建RDD的人）。感谢回答他的问题，我将删除我的，听起来好像我太离谱了谢谢！你刚才和我同时回答，所以他在为Scala运行Spark解释器？他不需要给sc打电话吗？还是他的方法合理？很高兴删除我的答案，如果我的答案有点离谱，谢谢，这就是scala的语法。我明白了，但他不需要在某个地方调用sc来创建RDD吗？是的，在某个时候，他需要使用spark上下文来创建RDD。然而，这一部分与问题并不相关（而且如果这是为库创建的，那么它可能只是通过RDD，最终用户是预期创建RDD的人）。感谢回答他的问题，我将删除我的，听起来好像我太离谱了谢谢！