Den snabba ökningen av volymen av många verkliga grafer (t.ex. sociala nätverk, webbgrafer och rumsliga nätverk) har lett till utvecklingen av olika vertex-centrerade distribuerade grafdatasystem under de senaste åren. Real-world grafer från olika domäner har dock mycket olika egenskaper, vilket ofta skapar flaskhalsar i vertex-centrerad parallell graf beräkning. Vi identifierar tre så viktiga egenskaper från ett brett spektrum av verkliga grafer, nämligen (1)sänkt gradfördelning, (2)stor diameter, och (3)(relativt) hög densitet. Bland dem har endast (1) studerats av befintliga system, men många verkliga powerlaw grafer uppvisar också egenskaperna hos (2) och (3). I detta dokument föreslår vi ett blockcentriskt ramverk, Blogel, som naturligt hanterar alla de tre negativa grafegenskaperna. Bloggel programmerare kan tänka som ett block och utveckla effektiva algoritmer för olika graf problem. Vi föreslår parallella algoritmer för att partitionera en godtycklig graf till block effektivt, och blockcentriska program körs sedan över dessa block. Våra experiment på stora verkliga grafer verifierade att Blogel kan uppnå storleksordningsförbättringar över toppmoderna distribuerade grafdatasystem.
Blogel REF introducerar den blockcentriska modellen för att eliminera Pregels flaskhalsar på grund av verkliga grafegenskaper, nämligen skev gradfördelning, stor diameter och hög densitet.
Blogel: A Block-Centric Framework for Distributed Computation on Real-World Graphs
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}