【摘 要】
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作为大数据处理的一种重要模式,图处理被广泛地应用在机器学习、数据统计和数据挖掘等场景中.在企业级应用中,多种类型的大数据处理框架通常会部署在同一个分布式集群中,其运
【机 构】
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北京大学高可信软件技术教育部重点实验室,北京大学（天津滨海）新一代信息技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金 Nos.61272154,61121063,国家重点基础研究发展计划(973计划) No.2011CB302604,百度云服务开放平台示范项目~~
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作为大数据处理的一种重要模式,图处理被广泛地应用在机器学习、数据统计和数据挖掘等场景中.在企业级应用中,多种类型的大数据处理框架通常会部署在同一个分布式集群中,其运行环境是开放、共享的,这时图处理需要考虑运算资源动态变化的问题.为了能适应这种动态性,更加充分地利用开放共享环境的资源,图处理框架应该具备弹性伸缩能力.通过调研,发现现有的图处理框架尚未完全实现弹性伸缩.为此,介绍了一种支持弹性伸缩的分布式并行图处理框架SParTaG.首先基于任务并行模型定义了图处理任务集及任务模型;其次基于任务迁移机制设计并
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