这个问题的答案很棘手，但是由于samklr，我设法弄清了问题所在。

但是，该解决方案并非简单明了，可能会考虑一些“不必要的”转换。

首先让我们谈谈 序列化 。

在数据的Spark序列化和功能序列化中要考虑两个方面的序列化。在这种情况下，它与数据序列化以及反序列化有关。

从Spark的角度来看，唯一需要做的就是设置序列化-
默认情况下，Spark依赖Java序列化，这很方便，但是效率很低。这就是Hadoop本身引入自己的序列化机制和类型（即）的原因Writables。因此，InputFormat并OutputFormats要求返回Writables其，开箱即用，星火不明白。

使用elasticsearch-spark连接器，必须启用一种不同的序列化（Kryo），该序列化可以自动处理转换，并且还可以非常高效地完成转换。

conf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")

即使因为Kryo不需要类实现要序列化的特定接口，这也意味着POJO可以在RDD中使用，而无需进行任何其他工作即可启用Kryo序列化。

就是说，@ samklr向我指出，Kryo需要在使用它们之前注册类。

这是因为Kryo编写了对要序列化的对象的类的引用（对于每个写入的对象，将写入一个引用），如果该类已注册，则它只是一个整数标识符，否则为完整的类名。Spark代表您注册Scala类和许多其他框架类（例如Avro
Generic或Thrift类）。

用Kryo注册课程很简单。创建KryoRegistrator的子类，并重写该registerClasses()方法：

public class MyKryoRegistrator implements KryoRegistrator, Serializable {
    @Override
    public void registerClasses(Kryo kryo) {
        // Product POJO associated to a product Row from the DataFrame            
        kryo.register(Product.class); 
    }
}

最后，在驱动程序中，将spark.kryo.registrator属性设置为KryoRegistrator实现的完全限定的类名：

conf.set("spark.kryo.registrator", "MyKryoRegistrator")

其次，甚至考虑到设置了Kryo序列化器并注册了类，并对Spark 1.5进行了更改，并且由于某种原因，Elasticsearch无法 反序列化
Dataframe，因为它无法SchemaType将Dataframe的内容推断到连接器中。

所以我不得不将数据框转换为JavaRDD

JavaRDD<Product> products = df.javaRDD().map(new Function<Row, Product>() {
    public Product call(Row row) throws Exception {
        long id = row.getLong(0);
        String title = row.getString(1);
        String description = row.getString(2);
        int merchantId = row.getInt(3);
        double price = row.getDecimal(4).doubleValue();
        String keywords = row.getString(5);
        long brandId = row.getLong(6);
        int categoryId = row.getInt(7);
        return new Product(id, title, description, merchantId, price, keywords, brandId, categoryId);
    }
});

现在可以准备将​​数据写入elasticsearch了：

JavaEsSpark.saveToEs(products, "test/test");

参考文献：

• Elasticsearch的Apache Spark支持文档。
• Hadoop最终指南，第19章。Spark，编辑。4 –汤姆·怀特。
• 用户samklr。