BSP模型下的负载均衡图数据划分:BHP算法
需积分: 0 105 浏览量
更新于2024-08-05
收藏 3.67MB PDF 举报
"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。
2022-07-15 上传
2021-09-10 上传
2018-05-10 上传
2024-01-11 上传
2023-09-27 上传
2023-10-08 上传
2009-02-17 上传
2008-07-23 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/bae03a7b996f41a68df7e39f18b57186_weixin_35815766.jpg!1)
IYA1738
- 粉丝: 189
- 资源: 270
最新资源
- Hadoop生态系统与MapReduce详解
- MDS系列三相整流桥模块技术规格与特性
- MFC编程:指针与句柄获取全面解析
- LM06:多模4G高速数据模块,支持GSM至TD-LTE
- 使用Gradle与Nexus构建私有仓库
- JAVA编程规范指南:命名规则与文件样式
- EMC VNX5500 存储系统日常维护指南
- 大数据驱动的互联网用户体验深度管理策略
- 改进型Booth算法:32位浮点阵列乘法器的高速设计与算法比较
- H3CNE网络认证重点知识整理
- Linux环境下MongoDB的详细安装教程
- 压缩文法的等价变换与多余规则删除
- BRMS入门指南:JBOSS安装与基础操作详解
- Win7环境下Android开发环境配置全攻略
- SHT10 C语言程序与LCD1602显示实例及精度校准
- 反垃圾邮件技术:现状与前景