waeason123 2016-01-22 15:54 采纳率: 0%
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Spark graphx 可扩展性(scalability)如何复现?

在ec2上测试spark的graphx图处理的可扩展性(scalability),用1,2,4,8和16个结点(workers)测试。发现完全没有体现加速(speed up)。请问是否有人有这方面的经验?算法使用graphx的pagerank。

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  • simensk 2024-04-27 09:07
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    在Spark GraphX中,可扩展性是通过将图计算任务分布在多个计算节点上来实现的。当处理大规模图数据时,GraphX会将图数据分成多个分区,并分配到不同的计算节点上进行并行计算。这样就能够利用集群中的多个计算资源来加速图计算任务。另外,GraphX还支持基于RDD(Resilient Distributed Datasets)的并行计算模型,可以充分利用Spark的分布式计算能力。
    展现可扩展性的方法包括:
    并行计算:GraphX能够将图数据分布在多个节点上并行处理,从而加速图计算任务的执行速度。
    分布式存储:GraphX可以将图数据存储在分布式存储系统(如HDFS、S3等),并通过分布式计算框架(如Spark)对数据进行并行处理,实现大规模图数据的处理能力。
    高效的数据结构:GraphX使用了高效的图数据结构(如基于顶点属性表和边属性表的图结构),能够提高图计算的效率和扩展性。
    总的来说,Spark GraphX通过并行计算、分布式存储和高效的数据结构等方法实现了可扩展性,并能够有效处理大规模图数据。

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