千问ai无法生成可运行的scala+spark代码，因缺乏执行上下文、依赖配置和类型推导知识；需手动创建sparksession、规范case class、匹配scala/spark版本并校验依赖。
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千问AI 不会直接写可运行的 Scala 代码，也不理解 Spark 或 Flink 的执行上下文；它只能基于你给的提示生成语法合法、结构近似的代码片段——但这些片段大概率在真实集群或 sbt 项目里跑不起来。
为什么 spark.read.csv 在 AI 生成的代码里总缺 spark 实例？
因为 AI 没有上下文：它不知道你用的是 SparkSession.builder 还是 SparkContext，也不知道你是否已 import 隐式转换。生成代码常直接写 spark.read.csv(...)，但实际运行时抛 not found: value spark。
- 实操建议：所有 Spark 相关操作前，必须显式创建
SparkSession，哪怕只是本地测试 - 常见错误现象：代码能编译，但一运行就报
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/sql/SparkSession—— 往往是依赖没加或版本冲突 - 参数差异：
.option("header", "true")和.option("inferSchema", "true")看似可选，但漏掉前者会导致第一行被当数据，漏后者会让所有字段变StringType
AI 写的 case class 和 Encoder 为啥总在 Dataset 操作里报错？
Scala 的 Encoder 是编译期隐式推导的，AI 不知道你的 case class 是否满足要求（比如含 var、嵌套泛型、或用了 java.util.Date）。
- 实操建议：优先用
case class（不可变、所有字段val），避免Map[String, Any]这类宽泛类型 - 使用场景：当你调
toDS()或as[MyCaseClass]时，如果报Unable to find encoder for type，八成是 case class 定义不合规 - 性能影响：用
Row或Map虽能绕过 Encoder 问题，但失去类型安全和 Catalyst 优化，运行慢且难调试
sbt compile 失败时，AI 给的 build.sbt 依赖写法为什么总错？
AI 常把 Maven 坐标（如 org.apache.spark:spark-sql_2.12:3.5.0）直接塞进 libraryDependencies，却忽略 Scala 版本后缀和 Spark 主版本兼容性。
- 实操建议：Spark 3.5.x 必须配
_2.12或_2.13，取决于你项目用的 Scala；查清楚再写，别信 AI 默认的_2.11 - 常见错误现象：
object sql is not a member of package org.apache.spark—— 多半是spark-sql依赖缺失，或版本与spark-core不一致 - 兼容性影响：Spark 3.x 不支持 Hadoop 2.x 的旧 API，若 AI 给你加了
hadoop-client:2.7.0，编译可能过，运行时ClassNotFoundException
真正卡住人的从来不是语法，而是 Spark 的隐式依赖链、Scala 的类型推导边界、还有 sbt 对二进制兼容性的苛刻要求——这些没法靠“多给点提示”解决，得自己一行行核对日志、翻 spark-sql_2.12 的 pom.xml、确认 runtime classpath 里到底加载了哪些 jar。
