Parallel processing 如何在非常大的图上运行算法？
假设您有一个简单的DAG，其中每个节点存储节点的名称和表示节点“流”的值。我编写了一个简单的算法来计算一个节点的流，即该节点的流加上通过输出边访问的所有邻居的流 这对于一个小DAG来说是很好的。但是，考虑一个非常大的DAG，我们在这里讨论的是脸谱网级别。在这样的图上运行相同的算法是不可能的，它甚至不适合内存。我的理解是，我们需要以这样一种方式来划分图，即我们可以让不同的工作机器处理图的不同部分 我的问题是：这可能吗？如果是这样的话，您将如何对DAG/任意图进行分区，这不仅适用于此算法，也适用于任意算法Parallel processing 如何在非常大的图上运行算法？,parallel-processing,graph-theory,distributed-computing,Parallel Processing,Graph Theory,Distributed Computing,假设您有一个简单的DAG，其中每个节点存储节点的名称和表示节点“流”的值。我编写了一个简单的算法来计算一个节点的流，即该节点的流加上通过输出边访问的所有邻居的流 这对于一个小DAG来说是很好的。但是，考虑一个非常大的DAG，我们在这里讨论的是脸谱网级别。在这样的图上运行相同的算法是不可能的，它甚至不适合内存。我的理解是，我们需要以这样一种方式来划分图，即我们可以让不同的工作机器处理图的不同部分 我的问题是：这可能吗？如果是这样的话，您将如何对DAG/任意图进行分区，这不仅适用于此算法，也适用于任