CuSP: A Customizable Streaming Edge Partitioner for Distributed Graph Analytics

Graph analytics systems must analyze graphs with billions of vertices and edges which require several terabytes of storage. Distributed-memory clusters are often used for analyzing such large graphs since the main memory of a single machine is usually restricted to a few hundreds of gigabytes. This...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings - IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium s. 439 - 450
Hlavní autoři:	Hoang, Loc, Dathathri, Roshan, Gill, Gurbinder, Pingali, Keshav
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.05.2019
Témata:	Clustering algorithms distributed-memory computing graph analytics graph partitioning Heuristic algorithms Microsoft Windows Mirrors Parallel processing Partitioning algorithms streaming partitioners Two dimensional displays
ISSN:	1530-2075
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!