DISTINGER: A distributed graph data structure for massive dynamic graph processing

机译：DISTINGER：用于大规模动态图处理的分布式图数据结构

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Large and dynamic graphs with streaming updates have been gaining traction recently, along with the need for enabling graph analytics in a commodity cluster instead of a high-performance computing facility. Surprisingly, there is a lack of study on scaling out graph data structures to represent sparse dynamic graphs in a commodity cluster, and even the latest work [1] based upon the most common in-memory graph representation CSR [2] is a single-machine case. In this paper we present DISTINGER, a distributed graph representation that handles massive graph analytics with streaming updates. DISTINGER successfully extends a scale-up design to a scale-out graph data structure while maintains its efficiency and scalability. We implement our design and algorithms as a prototype, and compare it to single-site STINGER and state-of-art graph systems. Our experimental evaluation in a real cluster shows that DISTINGER can handle larger graphs than STINGER, and perform graph tasks (PageRank and edge updates) more efficiently than GraphLab and Giraph.

机译：具有流更新的大型动态图最近越来越受到关注，并且需要在商品集群中而不是在高性能计算工具中启用图形分析。令人惊讶的是，缺乏对扩展图数据结构以表示商品集群中的稀疏动态图的研究，甚至基于最常见的内存图表示CSR [2]的最新工作[1]机壳。在本文中，我们介绍DISTINGER，这是一种分布式图形表示形式，可通过流更新处理大量图形分析。 DISTINGER成功地将向上扩展设计扩展到向外扩展图形数据结构，同时保持其效率和可伸缩性。我们将设计和算法作为原型实施，并将其与单站点STINGER和最新的图形系统进行比较。我们在真实集群中的实验评估表明，DISTINGER比STINGER可以处理更大的图形，并且比GraphLab和Giraph更有效地执行图形任务（PageRank和边缘更新）。

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来源
《IEEE International Congress on Big Data》|2015年|1814-1822|共9页
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Feng Guoyao; Meng Xiao; Ammar Khaled;
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