Införandet av Googles Pregel genererade stort intresse för storskalig grafdatabehandling, vilket inspirerade utvecklingen av Pregel-liknande system som Apache Giraph, GPS, Mizan och GraphLab, som alla har dykt upp under de senaste två åren. För att få en förståelse för hur Pregel-liknande system fungerar genomför vi en studie för att experimentellt jämföra Giraf, GPS, Mizan och GraphLab på samma mark genom att överväga graf- och algoritmagnostiska optimeringar och genom att använda flera mätvärden. Systemen jämförs med fyra olika algoritmer (PageRank, en källa kortaste vägen, svagt anslutna komponenter, och distribuerad minsta spännvidd träd) på upp till 128 Amazon EC2 maskiner. Vi finner att de systemoptimeringar som finns i Giraph och GraphLab tillåter dem att prestera bra. Vår utvärdering visar också Giraf 1.0.0: s betydande förbättring sedan Giraf 0.1 och identifierar områden för förbättring för alla system.
Han et al., ge en experimentell jämförelse av Pregel-liknande system REF av Giraf, GPS, Mizan och GraphLab.
An Experimental Comparison of Pregel-like Graph Processing Systems
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}