基于图计算的大数据分析系统
大数据平台下的可视化分析系统设计与实现
大数据平台下的可视化分析系统设计与实现随着大数据时代的到来，企业和组织面临着海量数据的挑战和机遇。
为了从海量数据中获取有价值的信息，大数据平台下的可视化分析系统成为必不可少的工具。
本文将介绍大数据平台下的可视化分析系统的设计与实现。
一、设计目标大数据平台下的可视化分析系统的设计目标是通过可视化的方式帮助用户快速、直观地理解和分析海量数据，从而支持决策制定和业务优化。
具体地，设计目标包括：1. 提供直观的数据可视化界面，以便用户能够轻松地浏览和理解数据。
2. 支持多样化的数据展示方式，如表格、图表、地图等，以满足不同用户的需求。
3. 提供灵活的数据筛选和过滤功能，以帮助用户在海量数据中找到感兴趣的信息。
4. 支持交互式数据分析和探索，以便用户能够深入挖掘数据中的隐藏模式和规律。
5. 支持数据的实时更新和动态展示，以及数据的历史记录和比较分析。
二、系统架构大数据平台下的可视化分析系统的架构应该具备高性能、可扩展和易用性等特点。
一种常见的系统架构包括以下几个关键组件：1. 数据采集与存储：负责从各种数据源中采集、清洗和存储数据。
这一部分可以利用大数据平台的技术，如Hadoop、Spark等。
2. 数据处理与分析：负责对采集到的数据进行预处理、分析和建模。
这一部分需要结合统计分析、机器学习和人工智能等技术，提取数据中的有用信息。
3. 可视化界面：负责将数据处理和分析的结果以可视化的方式呈现给用户。
这一部分可以利用Web技术和数据可视化工具，如D3.js、Tableau等。
4. 用户交互与操作：负责接收用户的请求和操作，并与后台系统进行交互。
这一部分需要提供直观友好的用户界面和交互方式，如拖拽、下拉框、点击等。
5. 安全与权限管理：负责保障系统的安全性和数据的隐私性，同时管理用户的权限和角色。
这一部分需要结合身份认证和访问控制等技术，确保系统的可靠性。
三、实现过程大数据平台下的可视化分析系统的实现过程包括以下几个步骤：1. 数据采集与存储：首先，确定需要采集和存储的数据源，并设计相应的数据模型和表结构。
基于Hadoop的大数据分析与可视化
基于Hadoop的大数据分析与可视化随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据分析和可视化技术的应用，已经成为许多企业和组织在决策制定、市场营销、风险管理等方面的重要工具。
Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，为大数据处理提供了强大的支持，结合其生态系统中丰富的工具和技术，可以实现对海量数据的高效处理和分析。
本文将探讨基于Hadoop的大数据分析与可视化技术，介绍其原理、应用和发展趋势。
1. Hadoop简介Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。
其核心组件包括HadoopDistributed File System（HDFS）和MapReduce。
HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，能够在廉价硬件上运行，并提供高吞吐量的数据访问。
MapReduce是一种编程模型，用于将大规模数据集分解成小块进行并行处理。
2. 大数据分析大数据分析是指通过对海量数据进行收集、存储、处理和分析，挖掘其中潜在的信息和价值。
在传统的关系型数据库系统中，由于其存储和计算能力有限，无法满足对大规模数据进行实时处理和分析的需求。
而Hadoop作为一种分布式计算框架，可以有效地解决这一问题。
3. Hadoop在大数据分析中的应用3.1 数据采集与清洗在大数据分析过程中，首先需要对原始数据进行采集和清洗。
Hadoop提供了丰富的工具和技术，如Apache Flume和Apache Sqoop，可以帮助用户从不同来源获取数据，并将其加载到HDFS中进行进一步处理。
3.2 数据存储与管理HDFS作为Hadoop的存储系统，具有高可靠性和可扩展性，可以存储PB级别甚至更大规模的数据。
此外，Hadoop还支持其他存储系统如Apache HBase等，用于存储结构化数据。
3.3 数据处理与分析MapReduce是Hadoop中用于并行计算的编程模型，在大数据处理过程中起着至关重要的作用。
基于大数据分析的智能图像搜索与识别技术
基于大数据分析的智能图像搜索与识别技术智能图像搜索与识别技术是目前计算机视觉领域中的热门研究方向之一。
随着大数据时代的到来，海量图像数据的处理和分析成为亟待解决的问题。
基于大数据分析的智能图像搜索与识别技术，通过借助大数据分析方法，对图像进行高效的检索和识别，并能够实现精确的图像分类和目标检测，为用户提供更准确、快速的图像搜索与识别体验。
首先，基于大数据分析的智能图像搜索与识别技术依赖于强大的计算能力和高效的算法。
大规模图像数据的处理需要大量的计算资源来支持，而大数据分析技术则能够帮助我们处理和分析这些数据。
通过使用分布式计算和并行处理的方法，可以更快速地对图像数据进行处理和分析，从而提高搜索和识别的速度和准确度。
其次，基于大数据分析的智能图像搜索与识别技术通过图像特征提取和图像相似性计算实现图像的搜索和识别。
图像特征提取是将图像中的重要特征进行提取和抽象的过程，常用的特征包括颜色、纹理和形状等。
大数据分析技术能够帮助我们从海量的图像数据中提取出关键的特征信息，并进行特征筛选和降维，从而减少存储和计算的开销。
图像相似性计算是衡量图像之间相似程度的指标，通过计算图像特征之间的距离或相似度，可以判断图像之间的相似关系，进而实现图像的搜索和识别。
此外，基于大数据分析的智能图像搜索与识别技术还可以应用于图像分类和目标检测。
图像分类是将图像按照一定的类别进行划分和分类的过程，通过使用大数据分析技术，可以提取图像的特征，并将图像分为不同的类别，如动物、风景、人物等。
目标检测是在图像中寻找和定位特定目标的过程，通常是通过识别目标的形状、颜色和纹理等特征来实现的。
大数据分析技术能够帮助我们从大规模图像数据中提取目标特征，并通过目标检测算法进行目标的定位和识别。
在实际应用中，基于大数据分析的智能图像搜索与识别技术具有广泛的应用前景。
它可以在电子商务领域中用于图像搜索和商品推荐，通过分析用户的搜索行为和购买历史，可以给用户提供个性化的商品推荐服务。
基于云计算的大数据存储与分析系统
基于云计算的大数据存储与分析系统随着时代的进步，信息化技术的快速发展，大数据已经成为了新时代中不可或缺的存在。
大数据的产生速度和数量都越来越快，所以存储大数据和进行分析，已经成为了一个重要的问题。
而基于云计算的大数据存储与分析系统，就是一种有效的解决方案。
一、基于云计算的大数据存储系统在传统的大数据存储过程中，由于数据量庞大，传输和存储成本高昂，受到了很大的限制。
但是，基于云计算的大数据存储系统可以有效地解决这个问题。
这个系统可以充分利用云计算平台的特点，强大的硬件和先进的软件工具，可以将数据存储到云计算的数据中心中。
这个系统可以通过集成存储方式，直接以云存储的方式完成大数据存储，即数据通过网络直接存储在云存储设备中。
这样可以有效地节省存储成本，并提高数据的可靠性和安全性。
二、基于云计算的大数据分析系统基于云计算的大数据分析系统，是指通过云计算平台提供的分析工具和技术，对大数据进行深入的分析处理。
这个系统可以根据不同的业务需求，提供各种数据分析和处理工具，例如数据挖掘、数据建模和数据可视化等等。
通过这些工具，我们可以更深入地理解大数据，并从中提取有价值的信息，使得数据具有更广泛的应用性。
三、基于云计算的大数据存储与分析系统的优势云计算作为一种先进的发展模式，优势显而易见。
在这个系统中，通过将存储和分析放在云端，可以大大降低企业的存储、分析和管理成本。
同时，这个系统可以随着企业的数据增长而快速扩展，并且可以随时进行操作，区别于传统的需要长时间进行部署和升级。
另外，基于云计算的大数据存储与分析系统可以更好地保护数据的安全性，降低丢失数据的风险。
这个系统也可以根据业务需求进行灵活配置，提高数据的可利用性，从而推动企业的数据智能化，更好地支持决策。
四、结语在未来，大数据存储和分析系统将会成为云计算的重要组成部分。
在这个系统中，云计算提供了先进的技术和工具，可以更好地支持大数据的存储和分析，从而推动企业的数字化转型。
基于大数据技术的图像检索与分类系统设计
基于大数据技术的图像检索与分类系统设计随着信息和数据量的不断增长，图像检索与分类系统在我们的日常生活中变得越来越重要。
基于大数据技术的图像检索与分类系统能够高效地处理海量图像数据，帮助用户快速准确地找到需要的信息。
本文将介绍一个基于大数据技术的图像检索与分类系统的设计。
一、系统需求分析1. 图像检索需求：- 用户能够通过输入关键词来搜索相关的图像；- 系统能够根据关键词快速检索出与之相关的图像；- 用户能够使用多种查询方式，如输入文字、上传图片、拍摄照片等。
2. 图像分类需求：- 系统能够自动将图像进行分类，并为每个类别建立索引；- 用户能够通过浏览系统提供的图像分类，选择感兴趣的类别；- 系统在新上传的图像中能够自动识别并分类。
3. 数据处理需求：- 建立大规模图像数据库，能够快速处理和存储海量图像数据；- 使用分布式计算和存储技术，提高系统的性能和可靠性；- 实现图像特征提取和匹配算法，提高图像检索和分类的准确性。
二、系统设计与实现1. 架构设计：- 系统采用分布式架构，包括前端UI、后端服务和存储数据库等组件；- 使用云计算平台，如AWS或阿里云，实现弹性扩展和高可用性；- 前端UI提供用户界面，包括图像搜索和分类的功能；- 后端服务负责图像检索和分类的算法实现。
2. 数据处理与存储：- 使用分布式文件系统，如Hadoop HDFS，存储海量图像数据；- 图像数据进行分片存储和备份，提高数据的可靠性和读写性能；- 图像特征提取和匹配算法使用分布式计算框架，如Spark或TensorFlow；- 建立图像特征索引，实现快速的图像检索和分类。
3. 图像特征提取与匹配：- 使用深度学习模型训练图像特征提取器，如卷积神经网络（CNN）；- 提取图像的特征向量，并将其存储到图像特征索引中；- 使用相似性度量方法，如余弦相似度或欧氏距离，计算图像之间的相似度；- 根据相似度排序，返回与查询图像最相似的图像结果。
大数据分析系统
05
大数据分析系统的应用案例与实践
大数据分析系统在电 商行业的应用
• 大数据分析系统在电商行业的应用主要包括：用户行为分析、商 品推荐、营销策略优化等
• 用户行为分析：通过分析用户浏览、搜索、购买等行为数据， 发现用户的兴趣和需求，为个性化推荐和营销提供支持
• 商品推荐：根据用户行为数据，为用户推荐感兴趣的商品，提 高用户满意度和购买转化率
大数据分析系统的优势与挑战
• 大数据分析系统的优势主要体现在以下几个方面 • 数据驱动决策：通过数据分析，为决策者提供客观、准确的决策依据 • 提高效率：自动化程度高，减少人工干预，提高数据处理和分析的效率 • 发现潜在价值：挖掘数据中的有价值信息，为企业创造新的商业机会 • 优化业务流程：通过数据分析，发现业务流程中的瓶颈和改进点，优化业务流程
• 医疗：通过大数据分析系统，实现疾病预测、个性化治疗等业 务，提高医疗服务质量和社会效益
• 政府：通过大数据分析系统，实现科学政策制定、公共服务优 化等业务，提高政府治理能力和民众满意度
• 教育：通过大数据分析系统，实现个性化教学、教育质量评估 等业务，提高教育质量和教育资源利用效率
大数据分析系统面临的挑战与机遇
大数据分析系统：实现数据驱动决策
DOCS SMART CREATE
基于GPU加速的高性能大数据分析系统设计
基于GPU加速的高性能大数据分析系统设计随着互联网的发展和全球化的加速，以及物联网、人工智能等技术的广泛应用，海量数据的产生和分析日益成为社会中不可避免的问题。
而现在的数据量级已经远远超过了传统的数据处理方法的承受极限，如何有效地处理和分析大数据成为了当下的挑战。
为此，GPU加速技术因其高效的并行处理能力而成为了一种被广泛研究和应用的解决方案。
一、GPU加速技术GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是一种专门用于处理图像、视频、3D等图形数据的处理器。
与CPU相比，GPU可以并行处理大量的数据，具有高效、快速的特点。
随着计算机科学的发展，GPU的应用范围不再局限于图形处理，逐渐被应用于科学计算、机器学习、深度学习等领域，成为高性能计算和大数据分析中的一种常用技术。
GPU加速技术是指利用GPU的高速并行处理能力，加快计算机的数据处理和分析速度，从而提高数据分析的效率。
GPU加速技术可分为两种：第一种是通过GPU加速计算（General Purpose GPU Computing，GPGPU），将计算任务转移至GPU中进行运算；第二种是通过GPU加速数据存取（GPU Accelerated Data Access，GADA），将数据直接存储在GPU中，再利用GPU进行分析处理。
二、大数据分析系统的设计大数据分析系统主要包括数据采集、数据处理、数据存储和数据挖掘等几个模块。
而GPU加速技术可以应用在数据处理和数据挖掘等模块中，从而提高整个系统的效率和性能。
基于GPU加速的大数据分析系统需要具备以下特点：1、高并行处理能力：GPU加速技术非常适合处理大量数据，并且可以同时处理多个计算任务，因此可以在短时间内完成大量数据处理任务。
2、低延迟：GPU加速技术可以减少计算时间，从而降低系统的延迟。
这对于实时性要求较高的应用非常重要。
3、高吞吐量：GPU加速技术可以同时处理多个计算任务，因此可以在较短时间内完成大量的数据处理和分析任务，提高系统的吞吐量。
基于Spark的大规模图像处理系统设计与实现
基于Spark的大规模图像处理系统设计与实现1.引言随着云计算和大数据技术的快速发展，图像处理已经成为了大数据应用中的重要组成部分。
在现代社会中，图像数据呈现爆发式增长，因此，设计和实现一种高效的大规模图像处理系统显得尤为重要。
本文将介绍基于Spark的大规模图像处理系统的设计与实现。
2.系统设计2.1 架构设计在大规模图像处理系统中，我们选择使用Apache Spark作为其核心计算框架。
Spark能够提供分布式计算能力，使得系统能够处理海量的图像数据。
系统的架构包括以下几个组件：数据存储模块、分布式计算模块、任务调度模块和结果展示模块。
2.2 数据存储模块大规模图像处理系统需要支持高效的存储和检索图像数据的功能。
为此，我们可以选择使用分布式文件系统（如Hadoop HDFS）或者对象存储（如Amazon S3）来存储大规模图像数据。
这样可以确保数据的可靠性和高可用性。
2.3 分布式计算模块Spark的分布式计算模块是实现大规模图像处理的关键组件。
Spark提供了分布式数据集（RDD）和弹性分布式数据集（DataFrame）等高级抽象，使得用户可以方便地进行分布式计算。
我们可以使用Spark提供的图像处理库（如Spark Image）对图像进行处理，如图像转换、特征提取、图像分类等。
2.4 任务调度模块大规模图像处理系统需要有一个灵活且高效的任务调度机制，以确保任务能够按时完成。
我们可以使用Spark的任务调度器来进行任务的调度和管理。
Spark的任务调度器可以根据资源的情况动态地调度任务，并且能够自动处理失败的任务，提高系统的容错性和稳定性。
2.5 结果展示模块大规模图像处理系统需要能够及时地展示处理结果。
我们可以使用可视化工具（如Matplotlib、Bokeh等）来展示图像处理的结果，以便用户可以直观地理解和分析处理结果。
3.系统实现3.1 数据预处理在进行大规模图像处理之前，我们需要对图像数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、图像格式转换等。
基于Spark的实时大数据处理与可视化分析系统设计
基于Spark的实时大数据处理与可视化分析系统设计随着大数据时代的到来，对大规模数据的实时处理与可视化分析需求日益增长。
基于Spark的实时大数据处理与可视化分析系统设计应运而生。
本文将从系统架构、功能实现、性能优化和应用场景等方面进行探讨。
一、系统架构基于Spark的实时大数据处理与可视化分析系统设计的架构主要包括以下几个组件：1.数据采集与存储模块：负责数据的采集和存储。
可以利用Flume、Kafka等工具进行数据的实时采集，将数据存储在分布式文件系统（如HDFS）或NoSQL数据库（如HBase）中。
2.数据处理模块：利用Spark Streaming进行数据的实时处理。
Spark Streaming支持批处理和流处理的混合模式，可以对实时数据进行持续的、可扩展的处理和分析。
3.数据可视化模块：利用可视化工具（如ECharts、D3.js）进行数据的可视化展示。
通过图表、地图等形式，将处理后的数据以直观易懂的方式展示出来，方便用户进行数据分析和决策。
4.系统管理与监控模块：负责系统的管理和监控。
可以通过配置管理工具（如Zookeeper）实现集群的配置和管理，利用监控工具（如Ganglia）对系统进行监控和性能调优。
二、功能实现基于Spark的实时大数据处理与可视化分析系统设计具备以下功能：1.数据实时采集和存储：可以实时采集和存储海量数据，同时支持数据的扩展性和容错性。
2.数据实时处理：能够对实时数据进行实时处理，包括数据清洗、转换、聚合和计算等操作，提供灵活的数据处理能力。
3.数据可视化展示：能够将处理后的数据以各种图表、地图等可视化形式展示出来，方便用户进行数据的可视化分析。
4.实时监控与报警：能够实时监控数据处理的状态和性能，并及时报警和处理异常情况，保证系统的稳定性和可靠性。
三、性能优化为提高基于Spark的实时大数据处理与可视化分析系统的性能，可以从以下几个方面进行优化：1.数据分区与并行处理：根据数据的特性进行合理的数据分区和任务调度，实现数据的并行处理，提高处理效率。
基于Hadoop的大数据分析系统设计与实现
基于Hadoop的大数据分析系统设计与实现一、引言随着互联网的快速发展和智能化技术的不断进步，大数据已经成为当今信息时代的核心资源之一。
大数据分析系统作为处理和分析海量数据的重要工具，扮演着至关重要的角色。
本文将围绕基于Hadoop 的大数据分析系统的设计与实现展开讨论，探讨其在实际应用中的优势和挑战。
二、Hadoop技术概述Hadoop是一个开源的分布式计算平台，提供了可靠、高效、可扩展的分布式存储和计算能力。
其核心包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算框架。
HDFS用于存储海量数据，而MapReduce则用于并行处理这些数据。
除此之外，Hadoop生态系统还包括了各种组件，如Hive、Pig、Spark等，为大数据处理提供了丰富的选择。
三、大数据分析系统设计1. 系统架构设计基于Hadoop的大数据分析系统通常采用分布式架构，其中包括数据采集、数据存储、数据处理和数据展示等模块。
数据采集模块负责从各个数据源获取原始数据，数据存储模块使用HDFS进行数据持久化存储，数据处理模块通过MapReduce等技术进行数据处理，最终结果通过可视化工具展示给用户。
2. 数据处理流程设计在大数据分析系统中，数据处理流程至关重要。
设计合理的数据处理流程可以提高系统的效率和准确性。
通常包括数据清洗、数据转换、特征提取、模型训练等环节。
利用Hadoop平台提供的并行计算能力，可以加速这些过程，并支持更复杂的分析任务。
四、大数据分析系统实现1. 数据采集与存储在实际应用中，大数据分析系统需要从多个来源采集海量数据，并将其存储到HDFS中。
可以利用Flume、Kafka等工具进行实时数据采集，同时通过Hive建立元数据管理，方便对存储在HDFS中的数据进行查询和分析。
2. 数据处理与计算MapReduce是Hadoop中最经典的计算框架之一，通过编写Map和Reduce函数来实现并行计算任务。
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局部性差 CPU利用率低
14
49.7%
CPU 利用率
96.8%
计算不够优化
68.4%
twitter-2010数据集上， 20 轮PageRank迭代 (41.7M 结点, 1.47B 边)
分布式图计算系统Gemini
• 在高效性的基础上支持扩展性
– 避免没有必要的“分布式”副作用 – 优化图的划分与计算
– 活跃结点多，适合稠密模式 – 活跃结点少，适合稀疏模式
sparseSignal sparseSlot
b c
x y
master
denseSignal
denseSlot
a
communication
a
computation
z
mirror
z
双模式: 以BFS 为例 (1)
Dual mode updates proposed in shared-memory systems (Ligra[PPoPP ’13])
基于图计算的高性能大数据分析系统
技术创新，变革未来
大数据对分析平台的挑战
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其 内容进行抓取、管理和处理的数据集合（维基百科 定义） 大数据 = “海量数据”+“复杂类型的数据” 大数据的特性（ Volume，Variety，Velocity）
– 数据量大：PB、TB、EB、ZB级别的数据量 – 种类多：包括文档、视频、图片、音频、数据库、层次状 数据等 – 速度快：数据生产速度很快；要求对数据处理和I/O
• 设计理念的变化
– 以计算性能为中心的分布式系统
• 分布式系统有快速的通信网络 • 计算可以与通信重叠
– 效率优化
• 自适应push-pull转换 • 层次化的分块划分
– 扩展性优化
• 局部性感知的分块 • 基于分块的任务窃取
稠密-稀疏双模式的计算模型
• 图计算中的活跃结点数在不同迭代步骤时 不同
速度很快
2
主流大数据平台 - Hadoop
基于内存的大数据分析平台 -Spark
Spark的局限性-数据模型层面
大数据应用:
部分数据更 新 图遍历（BFS）
Spark：只读数据对象
每 次细粒度的数据更新时， 间片由 段 于spark基于 数据 粒 度RDD只读的数据对象模型，需要 RDD变 粗 换，即有大量数据的复制，导致处理效率 不高。
瓶颈在计算！
结点数 系统 运行时间 (s)
1 Galois 19.3
8 PowerLyra 26.9
指令数
内存访问数 通信量(GB) IPC L3 缺失率
482G
23.4G 0.414
分布式计算开销 87.2G
38.1 0.655 54.9%
6.06T
网络带宽远远没有饱和 00指 G b ps和 )更 执行了更(1多 令 (38.1*8/2多 /2访 6.存 9/8=0.708Gbps)
Ligra PPoPP’13
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
PowerGraph/PowerLyra的问题
• 计算性能低，处理小图时8台机器性能还不 如单机系统
twitter-2010数据集上，20 轮PageRank迭代(41.7M 结点, 1.47B 边)
性能数据对比
图计算 – 折衷的大数据分析平 台
MPI，OpenMP • 可读写的数据 • 容错困难 • 不支持自动负 载平衡 GraphLab,Gemini • 可读写的数据 • 容错性能较好 • 一定程度的自动 负载平衡 MapReduce，Spark • 只读数据集 • 容错方便，扩展 性好 • 自动负载平衡
. . .
RDD
5
Spark的局限性-实现层面
• Spark基于Scala语言，运行在JVM上 • 内存表示冗余，占用内存大 • 内存分配与回收开销大
GraphLab在某些任务上 比Spark快10倍
Gonzalez, Joseph E., et al. "Graphx: Graph processing in a distributed dataflow framework." Proceedings of OSDI. 2014.
5
3
Node0 Master
4 9 7
Mirror
3
4 9 7 8 2 0 5 6 7 8
代表性图计算系统
GraphLab UAI’10 Pregel SIGMOD’10
PowerGraph OSDI’12 Distributed GraphLab VLDB’12
பைடு நூலகம்
Galois SOSP’13
Polymer PPoPP’15 PowerLyra EuroSys’15
Gemini OSDI’16
3
4 9
Limited selective scheduling
2nd iteration
Vertices pulling along in-edges Contention-free updating
18
分布式双模式计算
Node0
1
2
3
4 9 7 8
0 5 6
Node1
19
分布到两个节点
1 2 0
|Active edge set| / |E| < threshold Sparse mode Push operations
Active edge set
1 3
4 9 5 7 8
Active vertex set
0
2
Selective scheduling: only access out-edges from active vertices
性能
扩展性
图数据的重要意义
• 图能够表达丰富的数据和关系
– 网络连接 – 网页链接 – 社交关系 – 蛋白质交互 – 人与人，人与公司，人与产品
图的计算与分析
• PageRank
• • • • • •
最短路径 连通分支 极大独立集 最小代价生成树 Bayesian Belief Propagation …
6
1st iteration
Locks/atomic operations required for correctness of concurrent updates
17
双模式: 以BFS 为例 (2)
Active edge set
1
2 0 5 6 7 8
|Active edge set| / |E| > threshold Dense mode Pull operations