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随着应用的扩展,大规模图数据不断涌现,如何对拥有大量结点的图进行分析成为研究者关注的焦点问题之一.结点的海量性与分析的复杂性使得图分析任务需要借助MapReduce平台多机并行完成.在该平台上,现有的PageRank算法每轮迭代都须扫描、传输所有网页的完整状态,I/O和网络传输的开销严重影响了计算效率.为此,本文提出一种在MapReduce平台上基于图划分的PageRank加速方法:GCPR(Graph-clustering PageRank).GCPR利用图划分、数据两层压缩技术在MapReduce平台上进行PageRank迭代计算,不仅减少了Map到Reduce中间阶段I/O和网络传输的开销(MapReduce运算的主要瓶颈之一),而且平衡了计算资源.实验证明GCPR能极大提升MapReduce平台上的PageRank计算效率. 相似文献
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