大规模图数据处理系统的分布式算法设计与性能优化

随着图数据规模的不断增大,大规模图数据处理系统成为当前研究的热点之一。本文围绕分布式算法设计与性能优化展开研究,旨在解决图数据处理中的挑战与问题。通过深入探讨图数据的特点、分布式系统的应用以及分布式算法设计的原理,结合性能优化策略,旨在提高大规模图数据处理系统的效率与可扩展性。

基于Multi-GPU平台的大规模图数据处理

在GPU高性能节点上构建高效的大规模图数据的算法和系统已经日益成为研究热点,以GPU协处理器为计算核心不仅能够提供大规模线程的并行环境,也能提供高吞吐的内存和缓存访问机制.随着图的规模增大,相对大小局限的GPU的设备访存空间逐渐不能满足缓存整个图数据的应用需求,也催生了大量以单节点上外存I/O优化(out-of-core graph)为主要研究方向的大规模图数据处理系统.为了应对这一瓶颈,现有的算法和系统研究采用对图切分的压缩数据形式(即shards)用以数据传输和迭代计算.然而,这类研究扩展到Multi-GPU平台上往往性能的局限性表现在对PCI-E带宽的高依赖性,同时也由于Multi-GPU上任务负载不均衡而缺乏一定的可扩展性.为了应对上述挑战,提出并设计了基于Multi-GPU平台的支持高效、可扩展的大规模图数据处理系统GFlow.GFlow提出了全新的适用于Multi-GPU下的图数据Grid切分策略和双层滑动窗口算法,在将图的属性数据(点的状态集合、点/边权重值)缓存于各GPU设备之后,顺序加载图的拓扑结构数据(点/边集合)值各GPU中.通过双层滑动窗口,GFlow动态地加载数据分块从SSD存储至GPU设备内存,并顺序化聚合并应用处理过程中各GPU所生成的Updates.通过在9个现实图数据集上的实验结果可以看出,GFlow在Multi-GPU平台下相比其他支持外存图(out-of-core graph)处理的相关系统性能表现更为优异,对比CPU下的GraphChi和X-Stream分别提升25.6X和20.3X,对比GPU下支持外存图数据处理的GraphReduce系统单GPU提升1.3~2.5X.同时GFlow可扩展性在Multi-GPU上也表现良好.

面向大规模图数据的分布式可达性索引与查询策略

针对构建大规模图数据可达性索引时的构建时间长、存储代价高和响应时间长等问题,提出一种分布式可达性索引与查询策略(DRIQ)。在不破坏原图中节点可达性的前提下,将大规模图划分成若干小规模子图,并对每个子图分布式并行地创建可达性索引,从而提高可达性索引创建效率。给出保持图划分后各子图内节点间以及子图间节点可达性的方法,从而保证基于DRIQ进行可达性查询的正确性。实验结果表明,与传统可达性查询方法相比,该策略具有高效性和可扩展性。

探究云计算环境下的大规模图数据处理技术

随着科技的发展,以及信息技术时代的来临,我国的网络社交分析等的新兴的应用得到了快速的增长,尤其是对亿万个定点级别的大规模图的处理能力的需求量急剧增加。从而使得我国的高性能计算领域的研究和开发出现了新的热点,该文中主要是对云计算环境下的大规模图数据数理技术进行了分析,主要是分析的云技术的图数据模型与管理、分割策略等。

基于云计算的大规模图数据处理技术研究

云计算是一种新型的互联网应用模式,更新了传统的IT产业,为IT产业的带来更大的发展空间,随着云计算的应用,对大规模图数据处理的要求越来越高,在这一背景下,需要在云计算的环境下进行大规模图数据处理技术的研究,从而提升大规模图数据的处理能力,该文通过对云计算的概述,在大规模图数据处理技术中应用云计算的优势,大规模图数据处理技术中云计算的应用三个方面进行具体的阐述,希望对未来我国基于云计算的大规模图数据处理技术更好的发展提供可参考性建议。

基于正则化方向失真的大规模图数据压缩质量评价

为了提高大规模图数据压缩质量,提出基于正则化方向失真的大规模图数据压缩质量评价方法.以多聚焦图像为研究对象,建立大规模多聚焦图像数据采样模型,对采集到的图像进行分块融合匹配处理,提取图像各聚焦区域的细节信息,采用模糊信息融合方法进行大规模多聚焦图像边缘轮廓特征检测,根据图像边缘细节的保持程度进行大规模图数据压缩.采用正则化方向失真反馈补偿方法进行大规模图数据压缩过程的自适应寻优,建立大规模图数据空间压缩和多分辨信息融合模型,根据信息融合结果实现大规模图数据压缩质量评价.仿真结果表明,采用该方法进行大规模图数据压缩质量评价的自适应性较好,精度较高,提高了大规模图数据压缩质量.

浅谈云计算环境下的大规模图数据处理技术

本文着手于大规模图数据处理技术在云计算环境下的应用优势,通过对大规模图数据处理技术的实践应用情况进行分析,结合云计算环境心爱的大规模图数据处理问题情况进行研究,总结出大规模图数据处理技术在云计算环境下的关键性技术实施情况,为我国今后的大规模图数据处理技术创新提供可行性参考。

试论云计算环境下的大规模图数据处理技术

互联网基础建设和普及的时代已经过去,云计算的产生使得一个平台多种应用成为可能。近年来,随着网络带宽等网络技术的发展,通过网络访问非本地计算服务的条件越来越成熟,对大规模数据的处理应用实践,更加促进了云计算技术往更加广阔的方向发展。研究的主要内容是云计算环境下的大规模图数据处理技术及其在实际应用的意义,旨在通过构建基于云计算虚拟机集群来解决图数据计算难题,提高大规模图数据处理效率,促进云计算技术的发展和推广。

基于模块分析的大规模图数据可视化方法

图数据的可视化增强了人们对网络中实体间关系的直观理解力。然而随着图数据规模和密度的不断增加,传统可视化结果的可读性迅速减小。提出一种基于模块分析的大规模图数据可视化方法,通过改进的LPA社团发现算法将大规模图数据划分为不同模块,然后再对各个模块的结构模式进行分析,最后使用力引导算法对抽象为节点的模块进行布局,并在布局结果中同时展示模块的结构模式信息。实验表明,可视化方法能够快速有效地支持大规模图数据的可视化需求。

浅析云计算环境下的大规模图数据处理技术

文章从云计算简介入手,对基于云计算的图数据存储方式、图数据分割、图数据计算模型以及图数据查询处理进行了研究。期望通过本文的研究能够对促进大规模图数据处理技术的完善有所帮助。

浅谈云计算环境下的大规模图数据处理技术

本文着手于大规模图数据处理技术在云计算环境下的应用优势,通过对大规模图数据处理技术的实践应用情况进行分析,结合云计算环境心爱的大规模图数据处理问题情况进行研究,总结出大规模图数据处理技术在云计算环境下的关键性技术实施情况,为我国今后的大规模图数据处理技术创新提供可行性参考。

基于Spark的大规模图数据并行计算研究

随着社交网络的兴起,大规模图数据处理技术成为研究的热点,从海量的社交数据中分析数据的关系具有巨大的商业价值。Spark利用其内存计算模型和适合迭代运算的优势,为大规模图数据并行运算提供Graphx框架。以经典的Page Rank算法为例,分析Graphx框架下的Pregel迭代计算模型,总结Pregel计算模型的优势和应用场景。

云计算环境下的大规模图数据处理技术研究

本文简要分析了云计算的概念,论述云计算图数据储存的方法、分割的原理,建立相关的计算模型。

云计算环境下的大规模图数据处理技术分析

云计算是一种新型的互联网相关的应用模式,云计算的腾空出世引导了一场IT产业变革,学术界也针对云计算中所存在的各种情况以及出现的相关问题进行了有效的探索研究,近年来,生物信息网络以及语义Web分析网络等等新兴应用的迅速崛起,提高了大规模图处理功能效用的要求标准,加大了大规模图数据处理技术能力的需求。在此,本文将简要概述分析在云计算环境下所进行的大规模图数据处理技术的相关应用实现。

云计算环境下的大规模图数据处理技术思考

云计算作为一种新型互联网相互的应用模式,云计算的应用革新了IT产业,为推动IT产业良好奠定基础。而近些年迅速崛起的生物信息网络、Web分析网络等新型网络的推出,对大规模图数据处理功能提出更高的要求。此种情况下,需要在云计算环境下,优化运用大规模图数据处理技术,提高大规模图数据处理功能。基于此点,笔者将从概述云计算展开,就云计算环境下大规模图数据处理技术应用优势进行分析,从而探究云计算大环境下大规模图数据处理技术的有效应用。

电信大规模社交关系网络图数据挖掘研究

电信技术的发展使得通话网络几乎覆盖了整个社会,对电信运营商来说,这个庞大的社会网络蕴藏着巨大的商机。尤其在日益激烈的市场竞争中,客户关系的维护、客户潜在价值的挖掘以及有针对性地对客户进行营销等对电信图数据的挖掘,受到了强烈关注。通过对比,研究了当前针对类似电信网络的大规模社交关系网络图数据进行挖掘的分布式和单机图计算工具和框架,并对单机图计算工具Graphchi的单机处理数据能力进行了可行性和可用性测试,同时采用单机Graphchi对电信社交关系网络的数据进行了图挖掘研究和应用。

大规模时序图数据的查询处理与挖掘技术综述

时序图作为一种带有时间维度的图结构,在图数据的查询处理与挖掘工作中扮演着越来越重要的角色.与传统的静态图不同,时序图的结构会随时间序列发生改变,即时序图的边由时间激活.而且由于时序图上每条边都有记录时间的标签,所以时序图包含的信息量相较于静态图也更为庞大,这使得现有的数据查询处理方法不能很好地应用于时序图中.因此如何解决时序图上的数据查询处理与挖掘问题得到研究者们的关注.对现有的时序图上的查询处理与挖掘方法进行了综述,详细介绍了时序图的应用背景和基本定义,梳理了现有的时序图模型,并从图查询处理方法、图挖掘方法和时序图管理系统3个方面对时序图上现有的工作进行了详细的介绍和分析.最后对时序图上可能的研究方向进行了展望,为相关研究提供参考.

云计算环境下的大规模图状数据处理任务调度算法

针对云计算环境下调度算法必须考虑资源租赁成本的问题,提出一种新的基于粒子群优化的大规模图状数据处理任务调度算法(LGPPSO).首先,该算法将图状数据处理任务调度方案编码为粒子群中粒子的位置,并利用任务的调度长度和资源租赁成本建立适应度函数来评价当前粒子的优劣程度,然后重新定义粒子群的参数和相关操作,最后在算法的每一次迭代过程中,粒子不断更新自身的速度和位置,以获得任务调度的近似最优解.模拟实验结果表明:在仅以调度长度为目标时,LGPPSO算法的调度长度比异构最早完成时间任务调度算法(HEFT)平均降低约12.3%;在以调度长度和资源租赁成本为目标时,与成本感知任务调度算法(CCSH)相比,在资源租赁成本基本一致的情况下,LGPPSO算法的调度长度平均降低约9.97%.

云计算环境下的大规模图数据处理技术

随着现代科技的不断发展,21世纪已经成为了计算机技术发展的黄金时代,短短十数年的时间计算机发展的程度能够与以往数十年的发展结果相媲美。其中云计算方式就是一种计算机技术和互联网技术的完美组合,一经推出就在IT界引发了各类重大变革。同时,由于近几年对于生物信息网络等的深入研究,使大规模图处理技术得到了较快的发展,并且不断满足现代人的需求。笔者对云计算环境下的大规模图数据处理技术进行的分析,对其自身优势、应用的领域进行了重点探讨,以期能为相关工作提供参考。

基于路径适配的大规模RDF数据子图匹配算法

子图查询与匹配是社会网络分析和大规模网络图知识发现中的核心技术,也是决定大规模社会网络分析和知识发现准确性的关键。针对当前大规模图数据环境下子图查询算法准确率低、开销大的问题,提出基于路径适配的子图匹配算法。首先基于路径建立图数据的RDF(Resource Description Framework,资源描述框架)索引;然后将查询子图分解为一组路径,在分解过程中为每条路径获得一组候选匹配路径;最后通过k-partition交集图将候选路径连接在一起,从而构建出查询图的结果子图。实验测试了在不同数据集上的路径索引构建时间以及F-measure值,与Spath(Shortest Path,最短路径)算法、Sapper算法和SQM(Subgraph Query Matching,子图查询匹配)算法相比,在处理大规模数据时,该算法的查询准确率提高了15%。