数据词典：图计算（Graph Computing）

赵老师

在大数据时代，许多大数据都是以大规模图或网络的形式呈现，如社交网络、传染病传播途径、交通事故对路网的影响等，此外，许多非图结构的大数据，也常常会被转换为图模型后再进行处理分析。MapReduce作为单输入、两阶段、粗粒度数据并行的分布式计算框架，在表达多迭代、稀疏结构和细粒度数据时，往往显得力不从心，不适合用来解决大规模图计算问题。因此，针对大型图的计算，需要采用图计算模式，目前已经出现了不少相关图计算产品。Pregel是一种基于BSP（Bulk Synchronous Parallel）模型实现的并行图处理系统。为了解决大型图的分布式计算问题，Pregel搭建了一套可扩展的、有容错机制的平台，该平台提供了一套非常灵活的API，可以描述各种各样的图计算。Pregel主要用于图遍历、最短路径、PageRank计算等。其他代表性的图计算产品还包括Facebook针对Pregel的开源实现Giraph、Spark下的GraphX、图数据处理系统PowerGraph等。

【出处】林子雨.大数据导论.人民邮电出版社,2020年9月第1版.