我不熟悉Spark和笔架。
当我想学习graphframe中的shortestpaths方法时，graphframes文档给了我一个scala中的示例代码，但不是java中的。
在他们的文档中，他们提供了以下内容（scala代码）：

import org.graphframes.{examples,GraphFrame}
val g: GraphFrame = examples.Graphs.friends  // get example graph

val results = g.shortestPaths.landmarks(Seq("a", "d")).run()
results.select("id", "distances").show()

在 java ，我试着：

import org.graphframes.GraphFrames;
import scala.collection.Seq;
import scala.collection.JavaConverters;

GraphFrame g = new GraphFrame(...,...);
Seq landmarkSeq = JavaConverters.collectionAsScalaIterableConverter(Arrays.asList((Object)"a",(Object)"d")).asScala().toSeq();
g.shortestPaths().landmarks(landmarkSeq).run().show();

或

g.shortestPaths().landmarks(new ArrayList<Object>(List.of((Object)"a",(Object)"d"))).run().show();

强制转换到java.lang.object是必要的，因为api需要seq或arraylist，而我无法传递arraylist来正确编译它。
运行完代码后，我看到一条消息：

Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: You're using untyped Scala UDF, which does not have the input type information. Spark may blindly pass null to the Scala closure with primitive-type argument, and the closure will see the default value of the Java type for the null argument, e.g. `udf((x: Int) => x, IntegerType)`, the result is 0 for null input. To get rid of this error, you could:
1. use typed Scala UDF APIs(without return type parameter), e.g. `udf((x: Int) => x)`
2. use Java UDF APIs, e.g. `udf(new UDF1[String, Integer] { override def call(s: String): Integer = s.length() }, IntegerType)`, if input types are all non primitive
3. set spark.sql.legacy.allowUntypedScalaUDF to true and use this API with caution;

为了遵循第3条，我添加了代码：

System.setProperty("spark.sql.legacy.allowUntypedScalaUDF","true");

但情况并没有改变。
由于java中关于GraphFrame的示例代码或stackoverflow问题的数量有限，因此在四处查找时，我找不到任何有用的信息。
在这方面有经验的人能帮我解决这个问题吗？