异构环境感知的幂律图流划分算法

摘要： 图划分在分布式处理大规模图数据中扮演着关键的角色。通过平衡节点的工作负载和通信成本，图划分算法提高了同构集群的幂律图处理效率。然而，异构集群节点的计算能力和通信能力不一致，节点处理相同工作负载的时间成本不同，且最慢的节点会成为系统瓶颈。为了解决上述问题，提出异构感知流划分（SHAP）算法。SHAP算法采用One-pass流式邻域启发式划分策略，根据节点的性能来最小化分区间的图处... （共6页）