大数据环境下分布式图计算算法的改进与应用

• 作者: 黄承宁
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 GridGraph 分布式计算 图计算
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 187-191
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 字数: 2882字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.05.039

摘要

图是一种非常重要的数据结构,能够充分描述自然界中各事物之间的联系和依赖属性,因此图在计算机领域中应用广泛.很多诸如网络路由、网络流等问题都可以在图论的支撑下,借助相关算法得到高效解决.随着Web2.0、大数据、社交网络、机器学习和数据挖掘等技术的高速发展,很多领域抽象出来的图规模呈指数级增长,图中的节点、边及权重爆发式地达到亿万级别,对图计算性能提出了新的要求.文中从图计算框架理论基础BSP框架分析,剖析了目前的分布式图处理平台处理海量Natural Graphs的算法与性能,提出将图中边组织并组到一个"grid"中展示和图分割模式的GridGraph图计算系统.实验结果表明,GridGraph系统的图计算性能超越了单机图计算系统,甚至比需要更多资源的主流分布式图形处理系统更快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄承宁	南京工业大学浦江学院	29	48	5.0	6.0