Scala Flink:连接的组件-类型不匹配错误

我正在尝试使用Scala API在图形上运行连接组件算法，如编程指南和其他示例所示

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

我得到以下错误：

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

即使我加上

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]

我的进口产品是：

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

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有人能解释一下为什么会发生这种情况吗？

这看起来像是典型的java/scala类型不匹配。请再次检查在本例中使用的是java.lang.Long还是scala.Long。

问题在于

ConnectedComponents

实现要求顶点具有

java.lang.Long

顶点值。不幸的是，

scala.Long

和

java.lang.Long

不兼容类型。因此，为了使用该算法，

顶点

数据集的类型必须是

数据集[K，java.lang.Long]

，其中

K

为任意键类型。

连接组件Gelly库算法采用两种类型参数，顶点ID类型和边值类型，因此，您需要像这样调用它，例如

graph.run（newconnectedcomponents[Long，NullValue]（maxIterations）

。此外，由于它是一个Java实现，请确保导入

Java.lang.Long

。

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您还可以查看

org.apache.flink.graph.scala.example.ConnectedComponents

，它使用了GSA版本的库算法。

vasia和Till Rohrmann是正确的，但在我的例子中，整个问题回到顶点和边的创建，而不仅仅是连接组件算法的使用使用scala.Long而不是java.lang.Long的顶点和边