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Apache Giraph
基于Pregel模型的迭代图处理系统，设计用于在Hadoop集群上运行具有数十亿节点和边的图算法。
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Pregel
谷歌开发的分布式图处理同步编程模型，使用顶点间消息传递的方法进行迭代计算。
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GraphFrames
Apache Spark的图处理API，结合了DataFrames和GraphX的优点，提供SQL图查询和与Spark生态系统的集成。
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Flink Gelly
Apache Flink的图处理库，提供用于大规模图分析的方法和算法，具有迭代转换和图操作符。
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Vertex-Centric Model
一种编程范式，其中计算在顶点级别定义，每个顶点在每个超级步中处理传入消息并向相邻顶点发送消息。
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Graph Partitioning
将图的顶点和边分布到多台机器上的技术，以最小化节点间通信同时平衡工作负载。
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Superstep
Pregel模型中的同步执行阶段，每个顶点执行并行计算、发送消息，并等待所有顶点完成后再进入下一步。
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Bulk Synchronous Parallel
由同步超级步组成的并行计算模型，所有处理器先本地执行计算，然后进行全局通信，再进入下一步。
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图遍历
按照特定顺序系统性地访问图的顶点和边的过程，对于搜索和路径分析算法至关重要。
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消息传递接口
分布式系统中允许进程交换消息的标准通信协议，是并行图处理的基础。
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属性图
一种图模型，其中顶点和边可以具有任意属性（键值对形式），允许对数据进行丰富而复杂的查询。
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Gremlin
Apache TinkerPop 中的函数式和命令式图遍历语言，用于在图形数据库中表达复杂查询。
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Apache TinkerPop
开源的图计算框架，提供统一的 API、Gremlin 等查询语言以及图数据库生态系统的技术栈。
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社区检测
旨在识别图中密集连接的节点组的一组算法，揭示社交网络和生物网络中的底层结构。
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三角形计数
通过计算相互连接的三个节点组来测量图中局部凝聚力的基本算法，是网络密度的关键指标。
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图着色
组合优化问题，涉及为图的顶点分配颜色，使得相邻顶点永远不会具有相同颜色。
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