Databehandling i realtid ökar i allt högre grad som den metod som föredras för analytiska tillämpningar. Många av dessa applikationer är uppbyggda ovanpå stora grafer med hundratals miljoner hörn och kanter. Ett grundläggande krav för realtidsbehandling är förmågan att utföra inkrementell bearbetning. Grafalgoritmer är dock till sin natur svåra att beräkna stegvis på grund av databeroenden. Samtidigt är det en utmanande programmeringsuppgift att ta fram inkrementella grafalgoritmer. Detta dokument introducerar GraphInc, ett system som bygger på Pregel modellen och ger effektiv inkrementell bearbetning av grafer. Viktigt, GraphInc stöder inkrementella beräkningar automatiskt, döljer komplexiteten från programmerarna. Programmerare skriver grafanalys i Pregel-modellen utan att oroa sig för datans kontinuerliga karaktär. DiagramInc integrerar nya data i realtid på ett transparent sätt, genom att automatiskt identifiera möjligheter till inkrementell behandling. Vi diskuterar de grundläggande mekanismerna i GraphInc och rapporterar om den första utvärderingen av vår strategi.
GraphInc REF stöder automatiskt inkrementell beräkning på toppen av Pregel-modellen.
Facilitating real-time graph mining
{'venue': "CloudDB '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}