Scala Typesafe与Spark数据集的连接不如我预期的安全

在试图将其作为一种隐含的方式提供时，我遇到了一些我不理解的东西

在下面的测试中，innerJoin的签名是def innerJoin[U，K]ds2:Dataset[U]f:T=>K，g:U=>Kimplicit e1:Encoder[K，T]，e2:Encoder[K，U]，e3:Encoder[T，U]，但我用f:Foo=>String和g:Bar=>Int调用它。我希望在编译时出现错误，但它编译得很好。为什么呢

实际上，它编译得很好，测试失败，java.lang.ClassNotFoundException:scala。我假设Any显示为Int和String的公共父级

正确的是，Any被推断为String和Int的公共父级，因此用作K。函数在输出类型中是协变的。所以Foo=>String是Foo=>Any的有效子类

解决这类问题的常用方法是使用两个类型参数和一个隐式=：=。例如：

def innerJoin[U, K1, K2](ds2: Dataset[U])(f: T => K1, g: U => K2)
  (implicit eq: K1 =:= K2, e1: Encoder[(K2, T)], e2: Encoder[(K2, U)], e3: Encoder[(T, U)]): Dataset[(T, U)] = 
  {
    val ds1_ = ds1.map(x => (eq(f(x)), x))
    ... rest the same as before ...

---

事实上，K被推断为任意。这听起来像是一个依赖性问题。你能包括构建定义吗？啊哈！我一直在看=：=，但没有考虑添加另一个类型参数。

def innerJoin[U, K1, K2](ds2: Dataset[U])(f: T => K1, g: U => K2)
  (implicit eq: K1 =:= K2, e1: Encoder[(K2, T)], e2: Encoder[(K2, U)], e3: Encoder[(T, U)]): Dataset[(T, U)] = 
  {
    val ds1_ = ds1.map(x => (eq(f(x)), x))
    ... rest the same as before ...