Spark GraphX

10月前作者：zhixingheyi_tian 分类：Toy博客阅读(29) 违法举报

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GraphX is a new component in Spark for graphs and graph-parallel computation. At a high level, GraphX extends the Spark RDD by introducing a new Graph abstraction: a directed multigraph with properties attached to each vertex and edge.

Algorithms

PageRank
Connected components
Label propagation
SVD++
Strongly connected components
Triangle count

Giraph, and GraphLab

Apache Giraph is an iterative graph processing framework, built on top of Apache Hadoop.
It is currently used at Facebook to analyze the social graph formed by users and their connections. Giraph originated as the open-source counterpart to Pregel, the graph processing architecture developed at Google and described in a 2010 paper.
GraphLab is high performance, distributed computation framework written in C++.
Started by Prof. Carlos Guestrin of Carnegie Mellon University in 2009. A distributed graph processing system that is written in C++ and uses MPI for communication. Similar to Giraph, it keeps the graph in memory. However, it does not depend on Hadoop

Performance Comparisons

Spark GraphX

A Small Pipeline in GraphX

Spark GraphX

GraphX, Giraph, and GraphLab end-to-end performance

Spark GraphX

Plato vs GraphX

Spark GraphX

Intel Article on October 19, 2020

https://newsroom.intel.com/articles/intel-katana-graph-team-large-scale-graph-analytics
Spark GraphX

Katana vs GraphX

Spark GraphX

oneDAL Graph Analytics

Spark GraphX 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-425728.html

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