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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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A Hybrid Approach To Processing Big Data graphs on Memory-Restricted Systems 29

A Hybrid Approach To Processing Big Data Graphs on Memory-Re...

引用

29th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS)

作者： Harshvardhan West, Brandon Fidel, Adam Amato, Nancy M. Rauchwerger, Lawrence Texas A&M Univ Dept Comp Sci & Engn Parasol Lab College Stn TX 77843 USA

ISBN: (纸本)9781479986484

With the advent of big-data, processing large graphs quickly has become increasingly important. Most existing approaches either utilize in-memory processing techniques that can only process graphs that fit completely in RAM, or disk-based techniques that sacrifice performance. In this work, we propose a novel RAM-Disk hybrid approach to graph processing that can scale well from a single shared-memory node to large distributed-memory systems. It works by partitioning the graph into subgraphs that fit in RAM and uses a paging-like technique to load subgraphs. We show that without modifying the algorithms, this approach can scale from small memory-constrained systems (such as tablets) to large-scale distributed machines with 16, 000+ cores.

关键词： parallel graph processing out-of-core graph algorithms big data

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Processing Big Data graphs on Memory-Restricted Systems 14

Processing Big Data Graphs on Memory-Restricted Systems

引用

23rd International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques (PACT)

作者： Harshvardhan Amato, Nancy M. Rauchwerger, Lawrence Texas A&M Univ Dept Comp Sci & Engn Parasol Lab College Stn TX 77843 USA

ISBN: (纸本)9781450328098

With the advent of big-data, processing large graphs quickly has become increasingly important. Most existing approaches either utilize in-memory processing techniques, which can only process graphs that fit completely in RAM, or diskbased techniques that sacrifice performance. Contribution. In this work, we propose a novel RAM-Disk hybrid approach to graph processing that can scale well from a single shared-memory node to large distributed-memory systems. It works by partitioning the graph into subgraphs that fit in RAM and uses a paging-like technique to load subgraphs. We show that without modifying the algorithms, this approach can scale from small memory-constrained systems (such as tablets) to large-scale distributed machines with 16, 000+ cores.

关键词： Parallel graph Processing out-of-core graph algorithms graph Analytics Big Data Distributed Computing

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