Abstract-Graph bearbetningssystem har i stor utsträckning använts i företag som online sociala nätverk för att bearbeta sina dagliga jobb. Med den snabba ökningen av sociala tillämpningar, måste de effektivt hantera massiva samtidiga jobb. På grund av den inbyggda konstruktionen för ett enda jobb medför befintliga system dock stor ineffektivitet när det gäller minnesanvändning, utförande och feltolerans. Motiverat av detta nummer introducerar vi i detta papper Seraf, ett grafbehandlingssystem som möjliggör effektiv parallellism på jobbnivå. Seraf är utformad utifrån en frikopplad beräkningsmodell, som frikopplar både jobbdata från körningen och beräkningslogiken. Att ta bort data från körningen gör det möjligt för flera samtidiga jobb att dela diagramstrukturdata i minnet, vilket i grunden ökar samstämmigheten på jobbnivå och minskar feltoleransen. Frikoppling av beräkningslogiken skulle kunna utöka schemaläggningsutrymmet, vilket gynnar både utförandeprestanda och minnesförbrukning. Seraph antar en copy-on-write semantic för att isolera grafmutationen av samtidiga jobb, och en lat ögonblicksbild protokoll för att generera konsekventa graf ögonblicksbilder för jobb som skickas vid olika tidpunkter. Baserat på den frikopplade modellen ger den enhetliga programmeringsgränssnitt för både synkrona och asynkrona grafapplikationer. Dessutom implementerar Seraf en lätt kontrollpunktsmekanism som kan minska feltoleransen kraftigt. Utvärderingsresultaten visar att Seraph avsevärt överträffar populära system (såsom Giraph, Spark, GraphX och PowerLyra) i både minnesanvändning och jobbkompletteringstid, när samtidiga grafjobb utförs.
Seraf Ref frikopplar de data som de enskilda frågorna och beräkningslogiken har tillgång till, såsom den delade grafstrukturen.
Processing Concurrent Graph Analytics with Decoupled Computation Model
{'venue': 'IEEE Transactions on Computers', 'journal': 'IEEE Transactions on Computers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}