我的azure系统分为三个部分：
azure数据湖存储，我有一些csv文件。
azuredatabricks在这里我需要做一些处理-确切地说是将csv文件转换成redis散列格式。
azureredis缓存，我应该把转换后的数据放在那里。
在databricks文件系统中装载存储之后，需要处理一些数据。如何将databricks文件系统中的csv数据转换成redishash格式并正确地放入redis？具体来说，我不知道如何通过下面的代码来进行正确的Map。或者，可能有一些额外的传输到sql表的方法我找不到。
下面是我在scala上编写的代码示例：

import com.redislabs.provider.redis._

val redisServerDnsAddress = "HOST"
val redisPortNumber = 6379
val redisPassword = "Password"
val redisConfig = new RedisConfig(new RedisEndpoint(redisServerDnsAddress, redisPortNumber, redisPassword))

val data = spark.read.format("com.databricks.spark.csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("/mnt/staging/data/file.csv")

// What is the right way of mapping?
val ds = table("data").select("Prop1", "Prop2", "Prop3", "Prop4", "Prop5" ).distinct.na.drop().map{x =>
  (x.getString(0), x.getString(1), x.getString(2), x.getString(3), x.getString(4))
}

sc.toRedisHASH(ds, "data")

错误：

error: type mismatch;
 found   : org.apache.spark.sql.Dataset[(String, String)]
 required: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)]
sc.toRedisHASH(ds, "data")

如果我这样写最后一串代码：

sc.toRedisHASH(ds.rdd, "data")

错误：

org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found: data;