Flink：连接组件 - 类型不匹配错误

Question

我正在尝试运行使用 Scala API 在图形上连接组件算法，如编程指南和其他示例中所示。

val graph = Graph.fromDataSet(vertices, edges, env).getUndirected
val maxIterations = 10
val components = graph.run(new ConnectedComponents(maxIterations))

我收到以下错误：

Type mismatch, expected: GraphAlgorithm[Long,String,Long,NotInferedT], actual: ConnectedComponents[Nothing,Nothing]

即使我添加

val components = graph.run(new ConnectedComponents[Long,String,Long](maxIterations))

我得到：

Type mismatch, expected: GraphAlgorithm[Long,String,Long,NotInferedT], actual: ConnectedComponents[Long,String]

我的导入是这些：

import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.graph.library.ConnectedComponents
import org.apache.flink.graph.{Vertex, Edge}
import org.apache.flink.graph.scala.Graph

有人可以解释为什么会这样吗？

Answer 1

这看起来像是典型的 java/scala 类型不匹配。请再次检查您在这种情况下使用的是 java.lang.Long 还是 scala.Long。

Answer 2

问题是 ConnectedComponents 实现期望顶点具有 java.lang.Long 顶点值。不幸的是，scala.Long 和 java.lang.Long 类型不兼容。因此，为了使用该算法，您的 vertices 数据集必须是 DataSet[K, java.lang.Long] 类型，其中 K 是任意键类型。

Answer 3

ConnectedComponentsGelly库算法有2个类型的参数，顶点ID类型和边值类型，所以你需要这样调用，例如graph.run(new ConnectedComponents[Long, NullValue](maxIterations)。此外，由于它是 Java 实现，请确保导入 java.lang.Long。也可以看看org.apache.flink.graph.scala.example.ConnectedComponents里面用的是GSA版本的库算法

Answer 4

vasia 和 Till Rohrmann 是对的，但在我的例子中，整个问题回溯到顶点和边的创建，而不仅仅是连通分量算法的使用。我使用 scala.Long 而不是 java.lang.Long.

创建顶点和边

Flink：连接组件 - 类型不匹配错误

Flink: Connected Components - type mismatch error

scala

apache-flink

gelly