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摘要:
分布式图计算是目前处理大图数据的主流技术,但是存在诸多无法避免的问题,比如分布式计算的负载均衡和分布式实现的调试和优化仍然非常困难.另一方面,近几年的研究结果表明:通过设计合理的数据结构和处理模型,在单个PC上基于大容量磁盘的大图计算往往可以获得与分布式图计算相当的处理性能.例如,GraphChi在单机上的处理性能与Spark在50台节点上的处理性能相差无几.结合累加迭代计算和单机并行处理技术,提出流式处理的异步计算模型ASP.它实现了对磁盘的完全顺序访问,允许流式的顺序载入结构数据的同时进行异步更新计算.基于ASP模型,提出了一种流式处理的异步图处理框架S-Maiter,实现了高效率的基于外存的单机大图处理,通过I/O线程优化、内存资源监控、shard级优先级调度等优化技术,提高了系统处理大图数据的性能.实验结果表明:在处理大图数据(1 300万顶点,5亿连边)时,仅仅需要1台PC机计算资源的S-Maiter与在16台PC上运行的分布式Maiter的性能几乎相当.并且,S-Maiter比另外一个流行的单机大图处理系统GraphChi要快1.5倍.
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文献信息
篇名 流式处理的异步图处理框架
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 外存 异步累加模型 I/O 流式处理
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 基于图结构的大数据分析与管理技术专刊
研究方向 页码范围 528-544
页数 17页 分类号 TP311
字数 15443字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.005441
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 于戈 东北大学计算机科学与工程学院 426 6587 38.0 64.0
2 张岩峰 东北大学计算机科学与工程学院 10 304 6.0 10.0
3 巩树凤 东北大学计算机科学与工程学院 3 21 2.0 3.0
4 李金吉 东北大学计算机科学与工程学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
外存
异步累加模型
I/O
流式处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导