我正在测试GraphFrames BFS玩具示例：
val g: GraphFrame = examples.Graphs.friends
val paths: DataFrame = g.bfs.fromExpr("name = 'Esther'").toExpr("name <> 'Esther'").run()
我得到的结果是：
+-------------+------------+------------+
| from| e0| to|
+-------------+------------+------------+
|[e,Esther,32]|[e,f,follow]|[f,Fanny,36]|
|[e,Esther,32]|[e,d,friend]|[d,David,29]|
+-------------+------------+------------+
这很奇怪，因为范妮和大卫也有外向的边缘。链接到它们的顶点也具有外向的边缘，例如，结果数据框不仅包含一个hop路径，而且还包含来自源顶点的所有路径。
我本人创建了一个玩具图：
1 2
2 3
3 4
4 5
当我进行相同的查询时：
g.bfs.fromExpr("id = 1").toExpr("id <> 1").run()
我仍然只得到一个跃迁邻居。我想念什么吗？我还测试了如果没有成功的情况下代表"不平等"的其他运营商。一个疯狂的猜测：也许当BFS再次到达源顶点时（它应该查看它，但不要访问其邻居），它与" toexpr"表达式和中断不符。
另一个问题：GraphFrames是指导的，不是吗？为了获得"非直接图"，我应该添加相互的边缘，不是吗？
到达范妮和大卫后，您找到了从以斯帖到非操网的最短路径，因此搜索停止。
根据《 GraphFrames用户指南》，bfs方法"找到从一个顶点（或一组顶点）到另一个顶点（或另一个顶点）（或一组顶点）的最短路径。开始和结束顶点指定为Spark DataFrame表达式。"
在您使用的图表中，最短路径从以斯帖到非概述节点只是一个跳跃，因此广度优先搜索停在那里。
考虑您的数字玩具图。您正在发现这个（一个跳）：
import org.graphframes.GraphFrame
val edgesDf = spark.sqlContext.createDataFrame(Seq(
(1, 2),
(2, 3),
(3, 4),
(4, 5)
)).toDF("src", "dst")
val g = GraphFrame.fromEdges(edgesDf)
g.bfs.fromExpr("id = 1").toExpr("id <> 1").run().show()
+----+-----+---+
|from| e0| to|
+----+-----+---+
| [1]|[1,2]|[2]|
+----+-----+---+
假设您这样询问它：
g.bfs.fromExpr("id = 1").toExpr("id > 3").run().show()
+----+-----+---+-----+---+-----+---+
|from| e0| v1| e1| v2| e2| to|
+----+-----+---+-----+---+-----+---+
| [1]|[1,2]|[2]|[2,3]|[3]|[3,4]|[4]|
+----+-----+---+-----+---+-----+---+
现在bfs方法获得了三个啤酒花。这是从1到大于3的节点的最短路径，即使有4到5（和5> 3）的边缘，但它不会继续，因为这将是更长的路径（四个啤酒花）。<<<<<</p>
另一个问题：GraphFrames是指导的，不是吗？为了获得"非直接图"，我应该添加相互的边缘，不是吗？
我认为这取决于您要应用于图的算法。有人可以编写一种忽略基础edges数据帧中方向的算法。但是，如果算法假定有向图，那么我认为您是对的：您必须添加相互的边缘。
，如果您将其作为一个单独的问题，您可能会得到更好的答复。