图上的并行处理 Parallel Processing of Graphs
Graph
本次学术前沿讲座由邵斌老师主讲,标题已经揭示了主题:Graph。1.5h的talk,听完自觉意犹未尽。本来以为是一节自己没接触过的图形学的talk,没想到讲的很多内容都跟自己学过的很多东西能Match。这里记录了一些笔记与各位分享,希望各位园友一起跟着邵斌老师来感受一下Graph的魅力。
Lecture是以三个领域的对比娓娓道来的:Graph、Image与Graphics。直观上讲,Image象征图像处理,Graphics则是计算机图形学。
那么,Graph是什么呢?它其实一点也不神秘。对大多数程序员来说,它可能要比前两者更亲切,因为大部分人都曾在数据结构书中见过它。比如著名的七桥问题,抽象为图的结构,就是这样的:
这里的Graph,我们用图谱来称呼它可能更为合适。和图像图形相比,它显得更抽象一些,所以概括能力也更强:我们可以说一个社交网络是一张图谱,一个人物关系也是一张图谱,图谱在我们生活之中无处不在。引用一句充满哲学意味的话来形容就是:“万物之间皆有联系”。万物组成了一张大大的图谱,每个人都是其中的一个结点。粗浅地了解一下图谱的基本概念以后,就开始进入本次talk的主题。
Challenges
我们在处理大规模的图谱时,会遇到各种各样的挑战,包括但不仅限于以下:
- 图的多样性
由于实体和关系的复杂性,图的多样性也是必然事件。笔者以为,图的多样性作为挑战之一,主要是因为它给建设统一的图谱处理系统带来了巨大的困难。不同的图谱依赖的数据特点不一,对于不同的图谱需要的处理方法即使相似,但也还是有不小差异。 - 计算的多样性
在图谱处理的背后是大量的计算,所以计算对图谱的处理有很重要的影响。丰富的操作类型决定了多种多样的计算模式,比如:有Online的查询处理,也有Offline的数据分析,不同的操作对应着不同的计算方式,这些都是在构建图谱时所需要面对的challenge。 - 图的规模
如果一个任务的计算规模很大,那么我们可以把它分成若干个子任务,在不同的机器上分别跑每个子任务。当每个子任务顺利完成后,我们把子任务的结果汇总合并,就可以得到原任务的结果了。这是传统的做法,也就是MapReduce的大致思路。然而在面对图时,这样的办法就不是很奏效了。最大的困难之处在于:图很难切割。MapReduce是分而治之,但图的处理在第一步上就栽了个跟头。
Design Principles
下面我们来介绍一下在设计一个系统时用到的一些通用的设计准则。
No one size fits all
第一条,也是非常重要的一条设计准则:There is no one-size-fits-all system. What is one size fits all?
没有任何一个系统是可以放之四海而皆准的。当然,现有的系统当然是能够处理图的,从这一方面讲,图这个东西就像链表,数组等,只是一种数据结构,没有什么特别的地方。但是,能够处理只是最基本的功能,我们这里所说的“皆准”指的是:对于不同的数据结构有大致相同的处理性能。
但我们目前分层的体系结构中,在处理图和处理其他数据结构的速度上会有巨大的差异。这种差异主要来源于图区别于其他的一些特性,这些特性恰恰与分层体系结构的设计理念产生了冲突。
Random Access
有计算机基础的同学应该都知道局部性原理。它强调了CPU访存时的一大特性:所访问的存储单元总趋向于在一小块连续区域【更完整准确的解释戳这里】。这样就意味着,当我们访问了一块数据后,接下来一段时间内的活跃数据将是这块数据周围的数据。既然我们可以预测活跃数据,那我们就希望把这些活跃数据预取到访问速度最快的存储器中,以此来减少平均访问数据的时间,这样做代价又小,效果又好。于是,Cache出现了。
但是想象一下,如果我们要对一个图遍历操作,就会在大量的结点之间跳来跳去。图的结构决定了在遍历时是真正的随机存储访问,局部性很弱。在这种局部性概念极度弱化的场景下,一个结点相邻的存储数据刚取到Cache里,跳跃一个相邻结点可能会命中Cache,但再跳跃一个结点,就很难继续命中Cache了。这是制约图处理速度的很重要的一部分原因。
当然,笔者认为,存在大量先验知识的情况下,我们做一些对图结构友好的Cache优化也是可以的。比如统计概率上关联更深的结点,把它们在内存布局上调整靠近,以满足Cache预取的本意(访问最频繁的数据放在最快的存储器中)。
Hard to Divide
之前也提到了,传统的MapReduce无法在图的处理上很好work的主要原因就是图很难Divide。所以也就没有什么高效的分治算法,不好做Partition。
Data Driven
在图谱中,最重要的部分就是支撑图谱的数据。不同的数据组织对图谱的效率影响很大,不仅仅只有算法才会影响图处理的效率。
Tradeoff
我们要做的是一个可work的系统,而不是一个只能供观赏的art。所以在设计一个系统时不能总追求理想化的完美,总要考虑一些 Tradeoff。在图处理的问题上就有一些Tradeoff值得我们考虑:
- 要支持online query, offline analytic, 或者两者都支持?
- 要针对吞吐量(throughput),还是在响应时间(response time)上做优化?
- scale "out" 还是 "up"?
- 是否需要事务支持?
在online or offline的选择上,online查询更加注重响应速度,而offline分析则更加注重吞吐量。通常意义来说,online查询更加难以优化。我们上面提到了,在图处理时,数据存取局部性较弱,很难普遍提高响应速度。
图上的并行处理 Parallel Processing of Graphs的更多相关文章
- 【ARL】Parallel Processing of Graphs
Graph 本次学术前沿讲座由邵斌老师主讲,标题已经揭示了主题:Graph.1.5h的talk,听完自觉意犹未尽.本来以为是一节自己没接触过的图形学的talk,没想到讲的很多内容都跟自己学过的很多东西 ...
- [讲座] Parallel Processing of Graphs
Graph 本次学术前沿讲座由邵斌老师主讲,标题已经揭示了主题:Graph.1.5h的talk,听完自觉意犹未尽.本来以为是一节自己没接触过的图形学的talk,没想到讲的很多内容都跟自己学过的很多东西 ...
- 论文解读《The Emerging Field of Signal Processing on Graphs》
感悟 看完图卷积一代.二代,深感图卷积的强大,刚开始接触图卷积的时候完全不懂为什么要使用拉普拉斯矩阵( $L=D-W$),主要是其背后的物理意义.通过借鉴前辈们的论文.博客.评论逐渐对图卷积有了一定的 ...
- Lorenzini:Laplacian与图上的黎曼-罗赫定理
前两天去听了一下搞代数几何的Dino Lorenzini在交大的两场讲座(“On Laplacian Of Graphs and Generalization”,“Riemann-Roch Theor ...
- 2021.11.14 CF1583E Moment of Bloom(LCA+图上构造)
2021.11.14 CF1583E Moment of Bloom(LCA+图上构造) https://www.luogu.com.cn/problem/CF1583E 题意: She does h ...
- yii2组件之多图上传插件FileInput的详细使用
作者:白狼 出处:http://www.manks.top/yii2_multiply_images.html 本文版权归作者,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连 ...
- [python]沪深龙虎榜数据导入通达信的自选板块,并标注于K线图上
将沪深龙虎榜数据导入通达信的自选板块,并标注于K线图上 原理:python读取前一次处理完的计算5日后涨跌幅输出的csv文件 文件名前加"[paint]" 安照通达信的画图文件和板 ...
- matlab 将多个盒图放在一张图上
1.boxplot 将多个盒图放在一张图上 x1 = normrnd(5,1,100,1)';x2 = normrnd(6,1,200,1)';X = [x1 x2];G = [zeros(size( ...
- ajax 异步插入图片到数据库(多图上传)
额 大概就这么个样子...截个图 点浏览 选择几张图片 选择完了 确定一下 然后插入数据库 同时在页面中显示插入的图片,代码 也没啥.看下 index.php <html><hea ...
随机推荐
- Java 字符串(一)字符串初始化
一.String类概述 1.概述 java.lang.String 类代表字符串.Java程序中所有的字符串文字(例如 "abc" )都可以被看作是实现此类的实例.String 是 ...
- php+js实现极验,拖动滑块验证码验证表单
现在很多网站,比如淘宝,京东等都改用使用极验拖动验证码实现登录,这种方式比传统的验证码方式有更好的体验,减少用户输入的错误,也同样能起到防盗刷的功能.现在很多极验都是第三方的,也很多都是收费的.今天在 ...
- React: 有状态组件生成真实DOM结点
上次我们分析了无状态组件生成 DOM 的过程,无状态组件其实就是纯函数,它不维护内部的状态,只是根据外部输入,输出一份视图数据.而今天我们介绍的有状态组件,它有内部的状态,因此在组件的内部,可以自行对 ...
- prometheus学习系列五: Prometheus配置文件
在prometheus监控系统,prometheus的职责是采集,查询和存储和推送报警到alertmanager.本文主要介绍下prometheus的配置文件. 全局配置文件简介 默认配置文件 [ro ...
- MySQL 自带的4个系统数据库的说明
自带的4个系统数据库:information_schema.mysql.performance_schema.sys: information_schema:这个数据库保存了mysql服务器所有数据库 ...
- ztree的添加、修改、删除及前后台交互
一.引入资源下载并引入ztree的相关js,css和img等.http://www.treejs.cn/v3/api.php ztree的核心代码jquery.ztree.core.jsztree关于 ...
- docker学习7-Dockerfile制作自己的镜像文件
前言 如果你是一个python自动化测试人员,某天你在公司终于完成了一个项目的接口自动化脚本工作,在你自己常用的本机或者服务器上调试完成了脚本,稳稳地没问题. 可是晚上下班回家,你自己找了个linux ...
- python预课04 列表,元祖,统计值计算示例,py文件转为EXE文件,爬虫初步学习
列表,元组 #list l1 = [1, 2, 3, '高弟弟'] #定义一个列表 #增 l1.append("DSB") #最后增加"DSB"的元素 #删 l ...
- react native开源库管理
安装: 1,正确的安装方式是 npm install xxx --save,经常看到许多组件安装文档上后面没有 --save,如果没有建议加上 否则组件信息不会出现在package.json中,导入组 ...
- redux学你参考网站
redux官方网站 http://cn.redux.js.org/docs/api/combineReducers.html https://www.redux.org.cn 从设计的角度看Redux ...