Spark数据集映射(identity)在Scala上不可序列化。

在Scala中，Spark数据集映射(identity)不可序列化的问题可以通过使用匿名函数来解决。下面是一个示例代码，演示了如何使用匿名函数来实现数据集映射(identity)操作：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkDatasetMappingExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("SparkDatasetMappingExample")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    // 导入隐式转换
    import spark.implicits._

    // 创建一个数据集
    val dataset = spark.range(1, 10)

    // 使用匿名函数进行数据集映射(identity)
    val mappedDataset = dataset.map(row => row)

    // 打印结果
    mappedDataset.show()

    // 停止SparkSession
    spark.stop()
  }
}

在上面的示例中，我们使用匿名函数row => row来实现数据集映射(identity)操作。通过这种方式，我们避免了对identity函数进行序列化的问题。

请注意，在实际使用中，您可能需要根据您的具体需求来定义和使用匿名函数。