Myriad av graf-baserade algoritmer i maskininlärning och data mining kräver tolkning relationella data iterativt. Dessa algoritmer implementeras i en storskalig distribuerad miljö för att skala till massiva datamängder. För att påskynda dessa storskaliga grafbaserade iterativa beräkningar föreslår vi deltabaserade ackumulativa iterativa beräkningar (DAIC). Bortsett från traditionella iterativa beräkningar, som iterativt uppdaterar resultatet baserat på resultatet från den tidigare iterationen, uppdaterar DAIC resultatet genom att ackumulera ''förändringar' mellan iterationer. Genom DAIC kan vi bara behandla "ändringarna" för att undvika de försumbara uppdateringarna. Dessutom kan vi utföra DAIC asynkront för att kringgå de höga kostnaderna synkrona barriärer i heterogena distribuerade miljöer. Baserat på DAIC-modellen designar och implementerar vi ett asynkront grafbearbetningsramverk, Maiter. Vi utvärderar Maiter på lokala kluster samt på Amazon EC2 Cloud. Resultaten visar att Maiter uppnår så mycket som 60 Â speedup över Hadoop och överträffar andra state-of-the-art ramar.
Maiter REF föreslår deltabaserad ackumulativ iterativ beräkning som minskar kostnaderna och påskyndar beräkningarna.
Maiter: An Asynchronous Graph Processing Framework for Delta-Based Accumulative Iterative Computation
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}