Graphs analytics står i centrum för ett brett spektrum av tillämpningar såsom drogupptäckt, sidrankning, transportsystem och rekommendationssystem. När grafens storlek överstiger minnesstorleken, krävs bearbetning av utgångna grafer. För de allmänt använda externa minnesgrafiksystem blir åtkomsten till lagring flaskhalsen. Vi gör observationen att nästan alla grafalgoritmer har ett dynamiskt varierande antal aktiva hörn som måste bearbetas i varje iteration. Befintliga grafbearbetningsramar, såsom GraphChi, laddar dock hela grafen i varje iteration även om en liten del av grafen är aktiv. Denna begränsning beror på strukturen hos den datalagring som används av dessa system. I detta arbete föreslår vi att använda en komprimerad gles rad (CSR) baserad graflagring som är mer mottaglig för selektiv lastning endast ett fåtal aktiva hörn i varje iteration. Men CSR-baserad graf bearbetning lider från slumpmässig uppdatering förökning till många mål hörn. För att lösa denna utmaning föreslår vi att använda en multi-log uppdateringsmekanism som loggar uppdateringar separat, snarare än att direkt uppdatera den aktiva kanten i en graf. Vårt föreslagna multi-log system upprätthåller en separat logg per varje vertex intervall. Denna separation gör det möjligt för oss att effektivt bearbeta varje vertex intervall genom att bara ladda motsvarande logg. Över nuvarande state of the art out-of-core graf processing ram, våra utvärderingsresultat visar att PartitionedVC ramverk förbättrar prestanda med upp till 16,40×, 1.13×, 1.64×, 1,38×, och 2,76× för den allmänt använda bredd-första sökningen, sidrank, gemenskap upptäckt, graf färgning, och maximal oberoende uppsättning program, respektive.
Helt nyligen föreslogs det partitionedVC-ramverket REF för effektiv behandling av kärngrafer.
PartitionedVC: Partitioned External Memory Graph Analytics Framework for SSDs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}