Algorithms on billion-scale graph using 10GB RAM: I love DataFusion
4 hours ago
- 使用 Apache DataFusion 实现了图表映射归约，以低内存处理十亿级图分析。
- 通过批量扫描将计算卸载到磁盘，使得在5GB内存下对10亿条边进行PageRank计算，在10GB内存下对20亿条边进行WCC计算。
- 基于Pregel（PageRank）和数据库内连通分量分析（WCC）的算法，使用了连接和聚合操作。
- 结果与基准相符；代码以Rust编写并在GitHub上开源（graphframes-rs），无需LLM辅助。
- 挑战：FairSpillPool导致的死锁、排序合并连接（SMJ）前的预排序需求、以及范围分区和融合连接与聚合等潜在优化方向。
- 证明笔记本电脑能够替代Spark/GraphFrames进行大规模图分析。