在Scala的運行時從Object獲取類

Question

import org.apache.spark.sql.types.StructField
import org.apache.spark.sql.types.StructType
import org.apache.spark.sql.types.StringType
import org.apache.spark.sql.type.NumericType
import org.apache.spark.sql.type.BooleanType
   ....
   ....
val TableSchema = Array(
      ("ID", IntegerType),
      ("Name", StringType),
      ("TNum", integerType),
      ("Handled", BooleanType),
      ("Value", StringType)
      )

我有一個表的模式信息數組，並且我試圖將其映射到可在spark數據幀創建中使用的結構。 轉換后的數組應如下所示：

val struct = Array(
 StructField("ID", NumericType),
 StructField("Name", BooleanType),
 StructField("TNum", NumericType),
 StructField("Handled", BooleanType),
 StructField("Value", StringType))

因此，我正在嘗試編寫一種將每個元素轉換為StructField的方法。 這是我的嘗試：

    def mapToStruct(arr:Array[(String, String, Object)])={
     val newArr = arr.map(ele => StructField(ele._1, ele._2))
     newArr
   }

在這種情況下，我不能讓這個類的StringType ， BooleanType或IntegerType從方法mapToStruct的第三個參數。 我得到的異常是type mismatch; found : Object required: org.apache.spark.sql.types.DataType type mismatch; found : Object required: org.apache.spark.sql.types.DataType 。 但是，如果我將參數類型更改為Array [（String，String，DataType）]，則它與變量類型不匹配。

我的問題是我應該為方法mapToStruct的第三個參數選擇哪種數據類型，然后可以在運行時獲取此對象的類。
提前致謝。

Answer 1

這應該工作：

import org.apache.spark.sql.types.

val tableSchema: Array[(String, DataType)] = Array(
  ("ID", IntegerType),
  ("Name", StringType),
  ("Handled", BooleanType),
  ("Value", StringType)
  )

def mapToStruct(arr: Array[(String, DataType)]): Array[StructField] = arr.map(e => StructField(e._1, e._2))