Spark中使用map或flatMap将DataSet[A]转换为DataSet[B]时Schema变为Binary的问题及解决方案

在使用Spark的map或flatMap算子将一个数据集（DataSet[A]）转换为另一个数据集（DataSet[B]）时，发现输出的Schema变成了Binary类型。具体代码如下：

执行上述代码后，打印出来的结果如下所示：

问题的根本原因在于序列化过程中出现了错误。具体来说，我在代码中使用的Encoder是：

这里的DimIdpCourseStructInfoBean是一个自定义的样例类。Kryo编码器在处理复杂对象时可能会出现问题，导致Schema被错误地解析为Binary类型。

为了解决这个问题，需要更换Encoder。可以尝试使用JavaSerializer或ProductEncoder来替代Kryo编码器。具体代码如下：

需要注意的是，即使将参数改为classOf[DimIdpCourseStructInfoBean]，问题仍然无法解决。具体原因尚不明确，但可能与Kryo编码器的内部实现有关。