دانلود مقاله ترجمه شده : پردازش موازی گراف‌های بزرگ

دانلود مقاله ترجمه شده : پردازش موازی گراف‌های بزرگ

عنوان ترجمه فارسی : پردازش موازی گراف‌های بزرگنویسنده/ناشر/نام مجله : Future Generation Computer Systemsسال انتشار 2013تعداد صفحات انگليسی:14تعداد صفحات فارسی: 49نوع فایل های ضمیمه : Pdf+Wordعنوان مقاله انگليسی: Parallel processing of large graphsدانلود رایگان مقاله انگلیسیAbstractMore
and more large data collections are gathered worldwide in various IT
systems. Many of them possess a networked nature and need to be
processed and analysed as graph structures. Due to their size they very
often require the usage of a parallel paradigm for efficient
computation. Three parallel techniques have been compared in the paper:
MapReduce, its map-side join extension and Bulk Synchronous Parallel
(BSP). They are implemented for two different graph problems:
calculation of single source shortest paths (SSSP) and collective
classification of graph nodes by means of relational influence
propagation (RIP). The methods and algorithms are applied to several
network datasets differing in size and structural profile, originating
from three domains: telecommunication, multimedia and microblog. The
results revealed that iterative graph processing with the BSP
implementation always and significantly, even up to 10 times outperforms
MapReduce, especially for algorithms with many iterations and sparse
communication. The extension of MapReduce based on map-side join is
usually characterized by better efficiency compared to its origin,
although not as much as BSP. Nevertheless, MapReduce still remains a
good alternative for enormous networks, whose data structures do not fit
in local memories چکیدهامروزه مجموعه داده‌های
بزرگ و بزرگتری در سیستم‌های IT مختلف سرتاسرجهان جمع آوری می‌شود. بسیاری
از آنها، یک ذات شبکه بندی شدی را پردازش کرده و نیاز به پردازش و تحلیل به
عنوان ساختارهای گراف دارند. به دلیل اندازه آنها، اغلب استفاده از طرجی
موازی برای محاسبه کارآمد مورد نیاز است. سه تکنیک موازی سازی در این مقاله
مقایسه شده‌اند: MapReduce، گسترش آن در اتصال سمت نگاشت و موازی سازی
همگام انبوه (BSP). این تکنیک‌ها برای دومسئله گراف مختلف پیاده سازی
شده‌اند: محاسبه کوتاهترین مسیرها از یک مبدا (SSSP) و دسته بندی انبوه
گره‌های گراف با استفاده از انتشار تاثیر نسبی (RIP). روش‌ها و الگوریتم‌ها
به داده‌های شبکه متعددی با اندازه و پروفایل ساختاری مختلف اعمال شده‌اند
که از سه دامنه نشأت می‌گیرند: ارتباط راه دور، رسانه و میکرووبلاگ. نتایج
نشان داده‌اند که پردازش تکرارشونده گراف با پیاده سازی BSP همیشه و به
طور قابل توجهی حتی تا 10 برابر و به خصوص برای الگوریتم‌هایی با تکرار
زیاد و ارتباطات تنک، بهتر از MapReduce است. گسترش MapReduce برپایه اتصال
سمت نگاشت معمولا کارآیی بهتری در مقایسه با الگوریتم اصلی دارد، اگرچه
به‌اندازه BSP نمی‌باشد. با این حال، MapReduce همچنان برای شبکه‌های حجیم
که ساختارداده آنها در حافظه محلی جای نمی‌گیرد، جایگزینی مناسب است.1-مقدمهبسیاری
از مسائل علمی‌و تکنیکی به داده ای با ذات شبکه مرتبط اند که می‌تواند
نسبتا به سادگی با استفاده از گراف نمایش داده شود. گراف‌ها، انتزاعی
انعطاف پذیر برای توصیف روابط بین اشیاء گسسته فراهم می‌کنند. بسیاری از
مسائل عملی را می‌توان در محاسبات علمی، تحلیل داده و دیگر شاخه‌ها به شکل
مورد نیاز با گراف مدلسازی کرده و توسط الگوریتم‌های گراف مناسب حل کرد.در
بسیاری از محیط‌ها، ساختارهای گراف آنقدر بزرگ اند که نیاز به روش‌های
پردازش خاصی، به خصوص به طور موازی دارند. این مسئله به خصوص برای مجموعه
داده‌های کاربران که ردپای خود را در سرویس‌های روی خط و ارتباطی مختلفی
جای می‌گذارند، از جمله پورتال‌های انتشار رسانه یا سایت‌های شبکه‌های
اجتماعی، یوتوب و فیسبوک، حیاتی است. به علاوه این پایگاه‌های داده، رفتار
مختلف کاربر را نشان می‌دهند که نمایش گراف آنها ممکن پیچیده و همراه با
چندین خط ارتباطی بین گره‌های شبکه باشد. این مسئله نیاز به روش‌های تحلیلی
دارد که نه تنها با گراف‌های ساده بلکه با گراف‌های چندگانه و فراگراف‌ها
دست وپنجه نرم کنند…