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大规模图计算系统研究进展
摘要：
随着大数据时代的到来，图数据作为一种重要的数据类型，受到了越来越多的关注。因此，图计算系统的研究也变得越来越重要。本文介绍了大规模图计算系统在过去几年中的发展历程，阐述了当前主流的图计算系统架构及其优缺点，并讨论了未来图计算系统的发展趋势。
关键词：大规模图计算、分布式计算、图分析算法、系统架构。
1.引言
图数据是一种非常重要的数据类型，被广泛应用于社交网络、生物学、金融等领域。为了高效地处理大规模图数据，图计算系统应运而生。过去几年中，图计算系统在分布式计算领域得到了快速发展，并已经成为了大规模图分析的主要手段。
2.大规模图计算系统的发展历程
在2012年之前，全局图计算框架如Pregel[1]、GPS[2]已经被提出，但很快被证明其只适用于一些简单的图算法，并且不能扩展到大规模图数据。
2012年，Google公司推出了Pregel的开源版本——ApacheGiraph。该系统采用了一种基于Hadoop的MapReduce模式，通过Master-Slave架构，解决了Pregel系统存在的扩展性问题。
之后，又出现了一系列的图计算系统，例如GraphLab[3]和PowerGraph[4]，这些系统通过图分区、异步计算等技术，进一步提高了系统的扩展性和计算效率。在2014年，GraphX[5]作为Spark生态圈的一部分，推出了基于RDD的图计算系统，被广泛应用于互联网和金融领域。
2015年，阿里巴巴推出了其自主研发的图计算系统——GAE。该系统相对于其他图计算系统的优势在于支持动态图，且异常容忍，能够在数据规模和计算能力方面得到提高。
3.当前主流的图计算系统架构及其优缺点
当前主流的图计算系统架构包括Pregel模型和GraphLab模型。Pregel模型采用了BulkSynchronousParallel（BSP）模型，将图分为多个超级节点，每个超级节点维护一个子图。在计算过程中，节点跟着Master进度进行计算，直到结束。该模型在图分析算法中的应用比较广泛，其优点在于易于实现，能够支持异步计算以提高计算效率。但缺点在于无法充分利用节点资源，导致计算效率较低。
GraphLab模型采用了数据并行模型，将图分成多个数据块，放到不同的节点上计算。在计算过程中，节点可以异步交互，每个节点负责自己的数据块的计算。该模型的优点在于充分利用节点资源，提高计算效率，但缺点在于数据之间的协作需要更多的计算资源。
4.未来图计算系统的发展趋势
未来图计算系统的研究主要围绕着以下几个方面：
（1）大规模图计算系统的可拓展性问题。当前大多数系统在处理超大规模图数据时，仍存在着存储和计算能力的问题。研究者需要进一步探索更高效、更可拓展的计算架构。
（2）深度学习与图计算的结合。随着深度学习的发展，研究者们开始探索将深度学习与图计算相结合的方式，提高模型的性能和数据的表示能力。
（3）动态图计算的应用。目前大多数图计算系统仅仅支持静态图数据的计算，但在实际场景中，动态图数据更为常见。因此，研究者需要探究支持动态图计算的方法。
（4）跨平台图计算的应用。目前大多数图计算系统都是基于分布式计算模型的，但在实际应用中，越来越多的图数据需要跨平台处理。因此，跨平台图计算系统的研究也将变得更为重要。
5.结论
大规模图计算系统的研究已经走过了一段漫长的历程，当前主流的图计算系统架构包括Pregel模型和GraphLab模型。未来，图计算系统的研究将主要围绕着大规模图计算系统可拓展性的问题、深度学习与图计算的结合、动态图计算的应用以及跨平台图计算的应用等方面进行研究。