GraphChi

最新推荐文章于 2024-05-10 09:33:56 发布
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分类专栏： a 文章标签： graphchi
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012313751/article/details/87867631
本文详细介绍了如何使用GraphChi-cpp库中的pagerank应用。通过三个步骤：编译项目，编译特定示例应用，最后运行pagerank应用并指定参数如图数据文件和迭代次数，帮助初学者顺利运行pagerank算法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

运行程序说明：
https://github.com/GraphChi/graphchi-cpp/wiki/Example-Apps
但是其中有点误导什么都不懂的我
运行命令应该拆成：
1、make
2、make example_apps/pagerank
3、bin/example_apps/pagerank file GRAPH-NAME niters 10
分开运行。
GRAPH-NAME例如：facebook_combined.txt 。然后选择edgelist。

Graphchi介绍及BFS实现
codeera的专栏
06-06 6829
随着图规模的逐渐增大，普通PC已无法将整个图一次完全载入到内存中，如何在数据图只能部分载入内存的情况下也能使用数据挖掘算法（如pagerank、wcc等）进行分析？随着Graphchi的出现，这个问题得到了较好解决。Graphchi是由CMU（卡内基梅隆大学）博士Aapo Kyrola开发的一套基于磁盘的图处理系统，该系统声称能有效处理边数目达数十亿规模的数据图。我们都知道计算机中各个层次的数据访问
近似直径算法的 GraphChi 实现
SunliyMonkey
08-25 2755
GraphChi 是由卡耐基梅隆大学设计， 可以在单机上进行高效大规模计算的框架， 区别于将图的信息全部存储在内存当中， GraphChi 利用单机计算机海量的硬盘进行存储， 由于硬盘与内存的访问速度差距很大， 为了弥补使用硬盘存储带来的缺陷， 他们设计出并行滑动窗口技术， 用来减少硬盘的随机读写。并行滑动窗口技术将整个图谱划按照点的顺序分成不同的分
Graphchi论文
11-12
GraphChi:Large-ScaleGraphComputationonJustaPC Current systems for graph computation require a distributed computing cluster to handle very large real-world problems, such as analysis on social networks or the web graph. While distributed computational resources have become more accessible, developing distributed graph algorithms still remains challenging, especially to non-experts. Inthiswork,wepresentGraphChi,adisk-basedsystem for computing efficiently on graphs with billions of edges. By using a well-known method to break large graphs into smallparts,andanovelparallelslidingwindowsmethod, GraphChi is able to execute several advanced data mining, graph mining, and machine learning algorithms on very large graphs, using just a single consumer-level computer. We further extend GraphChi to support graphs thatevolve over time, and demonstrate that, on a single computer, GraphChi can process over one hundred thousand graph updatespersecond,whilesimultaneouslyperformingcomputation. We show, through experiments and theoretical analysis, that GraphChi performs well on both SSDs and rotational hard drives. By repeating experiments reported for existing distributed systems, we show that, with only fraction of the resources, GraphChi can solve the same problems in very reasonable time. Our work makes large-scale graph computation available to anyone with a modern PC.
GraphChi介绍
weixin_30256901的博客
12-31 313
GraphChi介绍 最近在研究graphchi，它是一个在单机上处理图的一个很强大的框架。 给大家一些链接可以学习它： 论文：http://select.cs.cmu.edu/publications/paperdir/osdi2012-kyrola-blelloch-guestrin.pdf 例子：http://code.google.com/p/graphchi/wiki/...
GraphChi: Large-Scale Graph Computation on Just a PC
Xia Qiaolin - 优快云
06-01 1034
https://www.usenix.org/conference/osdi12/technical-sessions/presentation/kyrola 
GraphChi—让你迅速提升计算机性能
ddjj131313的专栏
10-10 2174
GraphChi是从卡内基 - 梅隆大学的GraphLab项目之一。可以让一台普通PC处理N倍于以往的数据。 特点便是能然硬盘当作内存来使用（包括出传统硬盘或固态硬盘）。 项目Google Code地址 以及完整介绍 GraphChi Java版项目地址
java笔试题算法-graphchi-cpp:GraphChi的C++版本。大数据——小机器
06-03
java笔试题算法GraphChi - 基于磁盘的大规模图计算 注意：此项目最近已从 Google Code 中移出，某些 wiki 页面可能部分损坏。 麻省理工科技评论关于 GraphChi 的文章： 新：改进的性能。 （2013 年 10 月 21 日）In-...
RcppGraphChi:GraphChi 的 R 接口（在最开始的阶段）
07-05
RcppGraphChi：GraphChi 的 R 接口 这个包处于非常初级的阶段（只有一个 SVD 函数）。 在发布之前应该做更多的工作。 GraphChi 是卡内基梅隆大学。 它基于及其顾问的研究。 GraphChi 可以在一台机器上运行非常大...
graphchiDB-scala:*具有实验能力的* GraphChi-DB图形数据库
05-04
GraphChi-DB是一个可扩展的嵌入式单计算机在线图形数据库，该数据库还可以执行与类似的大规模图形计算。 它是由博士所开发的。 论文。 它可以在笔记本电脑或PC上快速处理数十亿条边的图形！ GraphChi-DB用Scala...
数据挖掘算法对GraphChi的图形表示格式的影响及应用
04-06
GraphChi是第一个报告的基于磁盘的图形计算引擎，可以有效地处理数十亿个图形边缘。 与GraphChi相似或什至更好的性能报告与分布式图表相比计算引擎。 但是，发现其子图许多数据挖掘算法的构建需要大量时间由于大量的...
graphchi 0.1.2源码
09-04
graphchi是卡内基梅隆大学开发的，单机模式进行大规模数据挖掘的工具
Graphchi下BFS实现
06-06
Graphchi环境下的BFS算法实现，实现的具体描述请参考本人博客http://blog.youkuaiyun.com/codeera/article/details/46385711
graphchi-java
11-12
graphchi-java 的源代码，包含Lib等内容。
[转载]GraphChi专注小电脑的分布式框架
fdsjiaoDoctor的博客
06-10 425
Hadoop集群需处理7个小时的工作量，Mac Mini只用一个小时就完成了，听起来有些天方夜谭，然而涉及到算法问题，似乎一切都有可能。 小小的Mac Mini计算性能可以超过由1636个节点组成的Hadoop集群，即使是在某些用例下听起来也更像天方夜谭，然而近日GraphChi却声称做到了这一点。长话短说，在看这个壮举之前，我们有必要先了解一下GraphLab的GraphChi。 Graph...
探索 GraphChi——大规模图计算的桌面解决方案
最新发布
gitblog_00009的博客
05-10 516
探索 GraphChi——大规模图计算的桌面解决方案 当提到处理大规模图数据时，通常会想到分布式系统和云计算平台。然而，GraphChi 的出现打破了这一常规，它提供了一种在单台机器上进行大规模图计算的新方法。这个由 CMU 研究团队开发的开源项目，不仅简化了数据分析流程，还为开发者带来了高效且易于使用的工具。 项目简介 GraphChi 是一种基于磁盘的大型图计算框架，旨在通过创新的算法实现仅使...
【Linux】graphchi-cpp 程序运行说明
coralime的博客
06-07 2633
源程序：graphchi-cpp 参考文档：graphChi 程序说明.docx 步骤： （1）进入graphchi-cpp文件夹，make编译一下 yfy@yfy-H81M-DS2:~/projects/graphchi/graphchi-cpp$ make （2）Eample Applications---Pagerank Source： graphchi-cpp/example
我对GraphChi的理解
天蝎_smile的专栏
02-26 4887
注：本博文是对Aapo Kyrola的论文：GraphChi : Large-Scale Graph Computation on Just a PC的部分理解，如有不对之处，欢迎及时提出。问题的重要性图作为一种关系的抽象可以应用于很多场合，例如社交网络，网页之间的联系，生物蛋白之间的相互作用。从现实场景抽象出来的图中一般蕴含着许多有用的信息，很有挖掘价值。然而这些图的规模通常都很大导致普通的算法无
GraphChi专注小电脑的分布式框架
u012829243的专栏
11-13 707
raphChi由卡耐基梅隆大学计算机科学家设计，可以在个人计算机上高效进行大规模计算的框架，多用于社交媒体或网络搜索分析类任务，比如推荐引擎。我们都知道推荐引擎专注的是图谱计算（graph computation），分析社交媒体用户之间的关系；但是这类计算通常需要海量的内存，通常出现在由大量计算机组成的集群上。 区别于将图谱储存在内存中，GraphChi利用了个人计算机上的海量硬盘，将图谱储存在
Graphchi-Java源码分析与Lib文件使用指南
GraphChi 是一个高性能的大规模图计算系统，由斯坦福大学的大数据系统实验室开发。GraphChi 主要用于处理大规模图结构数据的分析问题，它能够在普通的多核机器上，无需特殊硬件支持，就能实现快速的图计算。GraphChi...
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