如何编写一个转换函数来参考 Graphframe 对象转换 RDD？

Question

我有一个 Graphframe 对象：g 和一个 RDD 对象：candidate：

g = GraphFrame(v,e)
candidates_rdd.collect() 
#  [Row(source=u'a', target=u'b'),
#   Row(source=u'a', target=u'c'),
#   Row(source=u'e', target=u'a')]

我想在 candidates_rdd 中计算从 "source" 到 "target" 的路径，并生成一个带有键值对 ((source, target), path_list) 使用 graphframe 的广度优先搜索，其中 path_list 是从源到目标的路径列表。

示例输出：

(('a','b'),['a-c-b','a-d-e-b']), 
(('f','c'),[]),
(('a',d'),['a-b-e-d']

我写了下面的函数：

def bfs_(row):    
    arg1 = "id = '" + row.source + "'"
    arg2 = "id = '" + row.target + "'"        
    return ((row.source, row.target), g.bfs(arg1,arg2).rdd)

results = candidates_rdd.map(bfs_)

我收到这个错误：

Py4JError: An error occurred while calling o274.__getnewargs__. Trace:
py4j.Py4JException: Method __getnewargs__([]) does not exist

我试过将图表制作成全局图或广播它，但都不起作用。

谁能帮我解决这个问题？

非常感谢！！

Answer 1

TL;DR 不可能。

Spark 不支持这样的嵌套操作。外循环必须是非分布式的：

>>> [g.bfs(arg1, arg2) for arg1, arg2 in candidates_rdd.collect()]

如何编写一个转换函数来参考 Graphframe 对象转换 RDD？

How to write a transformation function to transform RDD with reference to a Graphframe object?

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