阿里大数据计算服务MaxCompute-图像模型D.docx

【阿里大数据计算服务MaxCompute-图像模型】 阿里大数据计算服务MaxCompute提供的图模型，也称为MaxCompute GRAPH，是一个专门用于图计算处理的迭代框架。它允许用户以图的形式建模数据，图由点（Vertex）和边（Edge）组成，其中点和边可以携带权值（Value）。MaxCompute GRAPH支持的操作包括修改点或边的权值、增加或删除点以及增加或删除边。用户需要注意的是，维护点与边之间的关系需由用户自己负责。 目前，图计算功能仍处于公测阶段，如果想要使用，用户需要通过工单系统提交申请，并提供项目空间名称，通常在7个工作日内会得到处理。 图计算的典型应用场景包括PageRank算法（网页排名）、单源最短路径算法以及K-均值聚类算法等。这些算法通过对图的迭代编辑和演化，最终得出计算结果。 MaxCompute GRAPH的编程接口主要通过Java SDK提供，用户可以编写图计算程序。在数据结构方面，MaxCompute GRAPH处理的图是一个有向图，由点和边构成。由于MaxCompute仅支持二维表的存储，用户需要将图数据转换为二维表格式并存储在MaxCompute中。在计算时，使用自定义的GraphLoader将二维表数据转换回图结构。 点的结构通常表示为< ID, Value, Halted, Edges >，包括点的唯一标识符ID、权值Value、是否停止迭代的状态Halted以及出边集合Edges。边的结构则简化为<DestVertexID, Value >，即目标点ID和权值。 在图的加载阶段，框架会调用用户定义的GraphLoader解析输入表记录为点或边，并使用用户自定义的Partitioner对点进行分片，分配到各个Worker。在迭代计算过程中，每次迭代被称为“超步”（SuperStep），遍历非结束状态的点，调用compute()方法进行处理。在这个方法中，用户可以处理接收到的消息、编辑图结构、发送新消息、使用Aggregator汇总信息，并设置点的状态。当所有点达到结束状态、达到最大迭代次数或特定Aggregator的terminate方法返回true时，迭代终止。 MaxCompute的图模型提供了一种强大的工具，用于处理大规模图数据的计算问题，尤其适用于那些需要迭代更新的图算法。用户通过Java SDK可以灵活地构建和运行自己的图计算任务，实现复杂的数据分析和挖掘。