An experimental evaluation of Giraph and GraphCHI
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We focus on the vertex-centric (VC) model introduced in Pregel, a Google system for distributed graph processing. In particular, we consider two popular implementations of the VC model: Apache Giraph and GraphChi. The first is a VC system for cluster computing, while the second is a VC system for a single PC. Apache Giraph became very popular after careful engineering by Facebook researchers in 2012 to scale the computation of PageRank to a trillion-edge graph of user interactions using 200 machines. On the other hand, GraphChi became popular, around the same time in 2012, as it made possible to perform intensive graph computations in a single PC, in just under 59 minutes, whereas the distributed systems were taking 400 minutes using a cluster of about 1,000 computers (as reported also by MIT Technology Review). Since then, new versions of Apache Giraph and GraphChi have been released, where new ideas and optimizations have been implemented. Therefore, it is time to validate again the claims made four years ago. In this work, we embark in this validation. We consider three cornerstone graph problems: computing PageRank, shortest-paths, and weakly-connected-components. Based on current experiments, we conclude that in the present, even for a moderate number of simple machines, Apache Giraph outperforms GraphChi for all the algorithms and datasets tested. This is in contrast to the claims of the GraphChi authors in 2012.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle