8.1 分布式图计算
新型系统
1. 知识点论述
「8.1 分布式图计算」是《分布式计算系统》新型系统部分的核心知识点。把前述原理迁移到图计算、机器学习、云原生与边缘场景。本知识点首先把握：图又大、边又密，PageRank、最短路径、连通分量都要多轮迭代。学习时请把它放回整门课主线——把独立计算机组织成对用户像一台机器的系统，并用通信、数据放置、复制、容错与调度把这件事做可靠。
2. 视频教程
Spark GraphX：分布式图计算要解决什么
3. 知识点详解
下面围绕本知识点展开要点说明，建议结合上方视频边看边对照。
- 图又大、边又密，PageRank、最短路径、连通分量都要多轮迭代。
- 单机放不下，也不适合一次性 MapReduce 硬做迭代。
- Pregel：BSP，以顶点为中心。一个超步内计算，超步之间传消息，屏障同步。
- GraphLab / GAS：Gather 收集邻居，Apply 更新顶点，Scatter 发出新信息。
- 同步、异步、混合执行在收敛速度和一致性之间取舍。
- 通信优化：消息缓存、推送或拉取。容错仍靠检查点和重算。
学习建议：先抓住定义与问题，再理解机制步骤，最后对照应用场景思考“何时用、何时不用、代价是什么”。
4. 应用场景
- PageRank、最短路径、社交网络分析。
- Pregel/GraphX 类系统选型。
- 迭代图算法不适合硬套一次性 MapReduce。