当试图用spark和scala简化单元测试时，我使用的是scala测试和mockitoscala（以及mockitosugar）。这只是让你做一些类似的事情：

val sparkSessionMock = mock[SparkSession]

然后你通常可以用“when”和“verify”来完成所有的魔术。
但是如果您有一些实现需要导入

import spark.implicits._

在它的代码中，单元测试的简单性似乎消失了（或者至少我还没有找到解决这个问题的最合适的方法）。
我最终得到了这个错误：

org.mockito.exceptions.verification.SmartNullPointerException: 
You have a NullPointerException here:
-> at ...
because this method call was *not* stubbed correctly:
-> at scala.Option.orElse(Option.scala:289)
sparkSession.implicits();

由于键入问题，在sparksession中简单地模拟对“implicits”对象的调用是没有帮助的：

val implicitsMock = mock[SQLImplicits]
when(sparkSessionMock.implicits).thenReturn(implicitsMock)

不会让你通过，因为它说它需要你的mock中对象的类型：

require: sparkSessionMock.implicits.type
found: implicitsMock.type

请不要告诉我我宁愿做sparksession.builder.getorcreate（）。。。从那时起，这不再是一个单元测试，而是一个更重的集成测试。
（编辑）：下面是一个完整的可复制示例：

import org.apache.spark.sql._
import org.mockito.Mockito.when
import org.scalatest.{ FlatSpec, Matchers }
import org.scalatestplus.mockito.MockitoSugar

case class MyData(key: String, value: String)

class ClassToTest()(implicit spark: SparkSession) {
    import spark.implicits._

    def read(path: String): Dataset[MyData] = 
         spark.read.parquet(path).as[MyData]
}

class SparkMock extends FlatSpec with Matchers with MockitoSugar {

     it should "be able to mock spark.implicits" in {
         implicit val sparkMock: SparkSession = mock[SparkSession]
         val implicitsMock = mock[SQLImplicits]
         when(sparkMock.implicits).thenReturn(implicitsMock)
         val readerMock = mock[DataFrameReader]
         when(sparkMock.read).thenReturn(readerMock)
         val dataFrameMock = mock[DataFrame]
         when(readerMock.parquet("/some/path")).thenReturn(dataFrameMock)
         val dataSetMock = mock[Dataset[MyData]]
         implicit val testEncoder: Encoder[MyData] = Encoders.product[MyData]
         when(dataFrameMock.as[MyData]).thenReturn(dataSetMock)

         new ClassToTest().read("/some/path/") shouldBe dataSetMock
    }
 }