Nuvarande system för grafberäkning kräver ett distribuerat datorkluster för att hantera mycket stora verkliga problem, såsom analys på sociala nätverk eller webbgrafen. Medan distribuerade beräkningsresurser har blivit mer tillgängliga, utvecklar distribuerade grafalgoritmer fortfarande utmanande, särskilt för icke-experter. I detta arbete presenterar vi GraphChi, ett diskbaserat system för beräkning effektivt på grafer med miljarder kanter. Genom att använda en välkänd metod för att bryta stora grafer i små delar, och en ny parallell skjutfönster metod, GraphChi kan utföra flera avancerade datautvinning, grafbrytning, och maskininlärning algoritmer på mycket stora grafer, med bara en enda konsument-nivå dator. Vi utökar dessutom GraphChi för att stödja grafer som utvecklas med tiden, och visar att GraphChi på en enda dator kan bearbeta över hundra tusen grafuppdateringar per sekund, samtidigt som den utför beräkningar. Vi visar genom experiment och teoretisk analys att GraphChi presterar bra på både SSD-enheter och rotationshårddiskar. Genom att upprepa experiment som rapporterats för befintliga distribuerade system visar vi att GraphChi, med endast en bråkdel av resurserna, kan lösa samma problem på mycket rimlig tid. Vårt arbete gör storskaliga grafberäkningar tillgängliga för alla med en modern PC.
GraphChi REF använder ett skjutfönster för att bearbeta stora grafer från diskar i bara en PC.
GraphChi: Large-scale graph computation on just a PC
{'venue': 'In OSDI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}