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图的最短路径查询作为图论的经典问题,广泛应用于现实世界的许多应用中.然而随着图的规模日益增大,传统单机环境下的查询算法已无法满足大规模图的处理需求.为解决上述问题,提出基于Hadoop的大规模图最短路径查询方法（D-CH方法）：首先利用经典的图分割算法（CNM算法）将存储于Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大规模图进行分割,给出了适于后续算法的标记分割结果;然后将查询区分为分割后子图内查询和子图间查询,基于MapReduce编程模型分别给出相应的并行化查询处理算法.实验结果表明,D-CH方法对大规