我正在尝试spark网站上给出的spark结构化流媒体示例，但它抛出了错误
1找不到数据集中存储的类型的编码器。通过导入spark.implicits支持基元类型（int、string等）和产品类型（case类）。在将来的版本中将添加对序列化其他类型的支持。
2方法as的参数不足：（隐式证据$2:org.apache.spark.sql.encoder[data]）org.apache.spark.sql.dataset[data]。未指定值参数证据$2。val ds:数据集[数据]=df.as[数据]
这是我的密码

import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types.StructType
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Encoders
object final_stream {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val spark = SparkSession
          .builder()
          .appName("kafka-consumer")
          .master("local[*]")
          .getOrCreate()
        import spark.implicits._

        spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

    case class data(name: String, id: String)

    val df = spark
          .readStream
          .format("kafka")
          .option("kafka.bootstrap.servers", "172.21.0.187:9093")
          .option("subscribe", "test")
          .load()
    println(df.isStreaming)

    val ds: Dataset[data] = df.as[data]
    val value = ds.select("name").where("id > 10")

    value.writeStream
          .outputMode("append")
          .format("console")
          .start()
          .awaitTermination()

  }
}

有什么能帮到你的吗。？我想要这样的最终输出我想要这样的输出

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| name|    id
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|Jacek|     1
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