我正在尝试将Spark结构化流媒体与Kafka一起使用。

object StructuredStreaming {

  def main(args: Array[String]) {
    if (args.length < 2) {
      System.err.println("Usage: StructuredStreaming <hostname> <port>")
      System.exit(1)
    }

    val host = args(0)
    val port = args(1).toInt

    val spark = SparkSession
      .builder
      .appName("StructuredStreaming")
      .config("spark.master", "local")
      .getOrCreate()

    import spark.implicits._

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    val lines = spark
      .readStream
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9093")
      .option("subscribe", "sparkss")
      .load()
    lines.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
      .as[(String, String)]
    }
}

我得到了我的代码从火花留档，我得到了这个构建错误：

无法为存储在数据集中的类型找到编码器。通过导入park. implits支持原始类型（Int、String等）和产品类型（case类）。_将在未来的版本中添加对序列化其他类型的支持。.as[（String，String）]

我在其他SO的帖子上读到，这是由于缺乏import火花。_。但它对我没有任何改变。

更新：

<properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <slf4j.version>1.7.12</slf4j.version>
    <spark.version>2.1.0</spark.version>
    <scala.version>2.10.4</scala.version>
    <scala.binary.version>2.10</scala.binary.version>
</properties>

<dependencies>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
        <version>2.1.0</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId>
        <version>2.1.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql-kafka-0-10_2.10</artifactId>
        <version>2.1.0</version>
    </dependency>
</dependencies>