【摘 要】
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在分布式图数据库中,由于图数据规模非常庞大,需要将图数据划分成多个子图,存储在不同的工作服务器上。分布式图数据库的查询和计算任务的效率取决于图划分的好坏,而图划分的效果由图划分算法决定。主流的图划分算法分为三类:基于流的图划分算法、分布式图划分算法和动态图划分算法。这三种图划分算法分布式图数据库中常常组合使用。本文主要关注的是基于流的图划分算法,这类算法通常是启发式的,用于初始图的加载。在分析了主
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在分布式图数据库中,由于图数据规模非常庞大,需要将图数据划分成多个子图,存储在不同的工作服务器上。分布式图数据库的查询和计算任务的效率取决于图划分的好坏,而图划分的效果由图划分算法决定。主流的图划分算法分为三类:基于流的图划分算法、分布式图划分算法和动态图划分算法。这三种图划分算法分布式图数据库中常常组合使用。本文主要关注的是基于流的图划分算法,这类算法通常是启发式的,用于初始图的加载。在分析了主流的基于流的图划分算法后,发现这类算法通常会将节点在不同分区的邻居数纳入划分的依据,而在考虑邻居数量时,通常只考虑一步邻居。本文针对这方面的不足,对考虑多步邻居的策略进行了探索和尝试,最终提出了一种基于流的考虑多步邻居的启发式点割图划分算法LDGVC,该算法以子图的邻近性、节点的副本数、集群的负载作为评估函数,对流中的边进行启发式地划分。同时本文还针对评估函数的计算提出了优化策略。通过实验与结果分析,验证了优化策略的有效性。通过测试对比设置不同步长的划分效果,发现将LDGVC的步长设置为2可以达到算法运行时间和划分效果的平衡。通过与其他主流点割图划分算法进行对比,验证了LDGVC算法有效地减少了图计算时的通信开销,在图划分和图计算的总时间上相比目前划分效果最好的HDRF算法降低了6%~24%。
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