BSP模型下的负载均衡图数据划分：BHP算法

"7_计算机科学与探索_2014_图划分_BHP1" 本文主要探讨了在大规模图处理系统中，基于BSP（Bulk Synchronous Parallel）模型的图数据划分问题。BSP模型是一种广泛应用于大图数据并行分布式处理的计算模型，强调通过消息通信实现整体同步的并行计算。 传统的图分区技术在处理大型图数据时存在效率低下的问题，主要体现在需要多次迭代，时间复杂度较高，并且分区结果缺乏顶点到分区的映射信息。这使得这些算法在BSP模型下进行图分区时并不理想。针对这一问题，文章提出了BHP（BSP Model Oriented Hash Graph Data Partition with Load Balancing），即面向BSP模型的负载均衡哈希图数据划分方法。 BHP方法的核心目标是优化图数据的分布，确保在分布式环境中每个计算节点的负载尽可能均衡，从而提高整体计算效率。它采用了哈希策略对图中的顶点进行分区，通过哈希函数将顶点均匀地分配到各个分区中，以达到负载均衡的目的。同时，BHP方法还考虑了图的边连接特性，以减少跨分区通信的成本，因为过多的跨分区边会增加通信开销，降低系统性能。 在BHP中，作者们设计了一种新的分区算法，该算法能够快速确定顶点的归属分区，并在分区过程中尽可能保持图的连通性。算法的关键在于如何有效地计算和调整哈希值，以适应图的动态变化，同时保持良好的负载平衡状态。此外，BHP还提供了从顶点到分区的映射信息，这对于理解和优化分布式系统的执行流程至关重要。 实验结果表明，BHP方法相比传统图分区技术，显著提高了处理大规模图数据的效率，减少了通信延迟，增强了系统的并行性能。这种方法对于构建高效的大规模图处理系统，特别是在社交网络分析、互联网路由优化、生物信息学等领域具有重要的应用价值。 BHP方法是针对BSP模型的一种创新性图数据划分策略，它通过哈希技术和负载均衡优化，解决了传统图分区算法在并行计算环境中的效率问题，为大规模图数据处理提供了更优的解决方案。