Scala上下文界定语法

spark 2.x和spark 1.x在dataframe语法上有一个重要区别：Dataframe/Dataset在使用map、mapPartitions等转换函数时需要指定Encoder，如下所示：

df.mapPartitions(new BinaryRowDecodeIterator(_, schema))(RowEncoder(schema))

细心的同事点开spark源码，看到的mapPartitions函数定义如下：

从上述的定义来看，mapPartitions方法其实只有一个形参，那为啥在调用该方法时，如果我们只传递一个function参数就会抛出如下的异常呢？

这是因为mapPartitions方法定义时，使用了scala上下文界定语法。

Scala上下文界定语法

上下文界定语法形式为[U:M]，其中：M是一个泛型类。上下文界定语法要求上下文中要存在类型为M[U]的隐式变量，或者说在调用mapPartitions时就要传递第二个参数。

下面给出的案例，是对Person对象进行排序，然后返回排序结果中的第一个Person对象：

// 定义一个pojo类,作为容器的元素;
// Person本身是不带排序规则的;
class Person(var position: Int, var age: Int) {
  override def toString: String = s"position is:${position};age is :${age}"
}

object ContextBounds extends App {
 // 定义一个带有上下文界定的方法;它用来从输入的集合中获取职位最高,年纪最大的人;
  def getMaxValue[T: Ordering](data: List[T]): T = {
    data.sorted
    data.head
  }
 // 初始化集合数据;
  val data = List(new Person(1, 72), new Person(1, 69), new Person(2, 70))
  // 定义一个隐式变量,这样就不用去在调用上述方法时,就可以将比较的规则隐式的带进去;
  // scala 中的Ordering对标java中的Comparator;
  implicit object PersonOrdering extends Ordering[Person] {
    override def compare(p1: Person, p2: Person): Int = {
      if(p1.position<p2.position){
        1
      }else{
        if(p1.age>p1.age){
          1
        }else{
          -1
        }
      }
    }
  }
 // 显示的定义一个Ordering[Person]对象,作为第一个参数传给方法;
  val customOrdering = new Ordering[Person] {
    override def compare(x: Person, y: Person): Int = {
      if (x.position < y.position) {
        1
      } else {
        if (x.age > y.age) {
          1
        } else {
          -1
        }
      }
    }
  }
  // 显示赋予排序规则;
  println(getMaxValue(data)(customOrdering))
  // 在scala在编译不过去的情况下,就会寻找隐式变量,如果依然编译不过,才会提示;
  println(getMaxValue(data))
}