암시적 변환 (Implicit conversion)

다음과 같이 Scala 클래스를 하나 정의했다고 가정하자.

class ClassOne[T](val input: T) { }

ClassOne 클래스가 타입 매개변수를 가지므로 input 인수에 문자열이나 정수형, 또는 임의의 객체 등 다양한 타입을 전달할 수 있다.
input이 String일 때는 ClassOne의 객체에 duplicatedString() 이라는 메서드가 정의되고
input이 Int일 때는 ClassOne의 객체에 duplicatedInt() 라는 메서드가 정의되도록 만들어보자.
클래스를 두 개 추가로 정의하고, 각 클래스의 타입에 맞게 새로운 메서드를 선언한 뒤, ClassOne을 각 클래스로 변환하는 암시적 메서드를 두 개 정의하면 된다.

class ClassOneStr(val one: ClassOne[String]) {
  def duplicatedString() = one.input + one.input
}

class ClassOneInt(val one: ClassOne[Int]) {
  def duplicatedInt() = one.input.toString + one.input.toString
}

implicit def toStrMethods(one: ClassOne[String]) = new ClassOneStr(one)

implicit def toIntMethods(one: ClassOne[Int]) = new ClassOneInt(one)

컴파일러는 이제 ClassOne[String] 타입을 ClassOneStr 타입으로, ClassOne[Int] 타입은 ClassOneInt 타입으로 자동 변환한다. => Implicit conversion
따라서, 두 클래스의 메서드를 ClassOne 객체에서도 호출할 수 있게 된다.

그러나, ClassOne[Int] 타입 객체에서 ClassOne[String] 의 메소드를 선언하게 되면 암시적 변환이 일어나지 않으므로, 오류가 발생하게 된다.
Spark의 RDD에서도 이런 암시적 변환이 일어나는데, RDD는 데이터의 타입에 따라 새로운 메서드를 자동으로 추가한다.
Double 객체만 포함하는 RDD는 org.apache.spark.rdd.DoubleRDDFunctions 클래스의 객체로 자동 변환되어 doubleRDD 함수를 추가로 제공한다!