【摘 要】
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随着数据采集和存储技术的发展,社交网络、生物信息科学、交通导航等领域中出现了规模庞大、内部结构复杂、查询需求多样的大图数据。传统基于单机内存的图处理方法无法满足
【机 构】
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北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系; 高可信软件技术教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA011002,2011AA010706);国家自然科学基金(61073018,61272156);深港创新圈项目(JSE201007160004A)
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随着数据采集和存储技术的发展,社交网络、生物信息科学、交通导航等领域中出现了规模庞大、内部结构复杂、查询需求多样的大图数据。传统基于单机内存的图处理方法无法满足大图数据管理需求。可扩展计算平台的发展为大图数据管理提供了可行的技术方案。本文首先分析了大图数据之上的不同类型查询,重点探讨了基于关系数据库、基于MapReduce计算框架、基于BSP(Bulk Synchronous Parallel)计算模型和基于第三方外包服务器的大图数据管理方法,并分析了未来可能的研究路线。
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