Abstract-I detta papper beskriver vi PEGASUS, en öppen källkod Peta Graph Mining bibliotek som utför typiska graf gruvdrift uppgifter som att beräkna diametern på grafen, beräkna radien för varje nod och hitta de anslutna komponenterna. När grafernas storlek når flera Giga-, Tera- eller Peta-bytes, växer också behovet av ett sådant bibliotek. Såvitt vi vet är PEGASUS det första biblioteket, implementerat på toppen av HADOOP-plattformen, den öppna källkodsversionen av MAPREDUCE. Många grafbrytningar (PageRank, spektralkluster, uppskattning av diameter, anslutna komponenter etc.) är i huvudsak en upprepad matris-vektor multiplikation. I denna uppsats beskriver vi en mycket viktig primitiv för PEGASUS, kallad GIM-V (Generalized Iterated Matrix-Vector multiplikation). GIM-V är mycket optimerad, vilket ger (a) god uppskalning på antalet tillgängliga maskiner (b) linjär körtid på antalet kanter, och (c) mer än 5 gånger snabbare prestanda över den icke-optimerade versionen av GIM-V. Våra experiment kördes på M45, en av de 50 bästa superdatorerna i världen. Vi rapporterar våra resultat på flera verkliga grafer, inklusive en av de största offentligt tillgängliga Web Graphs, tack vare Yahoo!, med 6,7 miljarder kanter.
Till exempel, ett PeGaSus bibliotek (Peta-Scale Graph Mining System) som beskrivs i REF, bygger på att använda Hadoop plattform för att utföra flera graf gruvdrift uppgifter som PageRank beräkningar, spektral klustring, uppskattning av diameter, och bestämma con-nected komponenter.
PEGASUS: A Peta-Scale Graph Mining System Implementation and Observations
{'venue': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}