基于MaxCompute的图计算实践分享-Aggregator机制介绍-低调大师

基于MaxCompute的图计算实践分享-Aggregator机制介绍

2017-01-22 497

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Aggregator是MaxCompute-GRAPH作业中常用的feature之一，特别是解决机器学习问题时。MaxCompute-GRAPH中Aggregator用于汇总并处理全局信息。本文将详细介绍的Aggregator的执行机制、相关API，并以Kmeans Clustering为例子说明Aggregator的具体用法。

Aggregator机制

如图1所示，Aggregator的逻辑分两部分，一部分在所有Worker上执行，即分布式执行，另一部分只在AggregatorOwner所在Wor

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基于MaxCompute的图计算实践分享-Resolver简介

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data，此外，通过Maxcompute及其配套产品，大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。 Resolver简介在学习使用MaxCompute-Graph计算模型时，resolver是一个不容易理解的概念。在MaxCompute帮助文档https://help.aliyun.com/document_detail/27903.html?spm=5176.doc27901.6.662.O0sGBI中对于Resolver有相关介绍:VertexResolver 用于自定义图拓扑修改时的冲突处理逻辑. 在Graph的迭代计算模型中，图的拓扑结构会在下面两个场景中发生变化： 1，在图加载

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免费开通大数据服务：https://www.aliyun.com/product/odps 一、前言 MaxCompute Graph 是基于飞天平台实现的面向迭代的图处理框架，为用户提供了类似于 Pregel 的编程接口。MaxComputeGraph（以下简称 Graph ）作业包含图加载和计算两个阶段：加载，将存储在表中的数据载入到内存中，以点和边的形式存在；计算，遍历内存中的点，经过不断的迭代，直至达到迭代终止； Graph 模型有点（vertex）和边（edge）组成，以邻接表的形式进行组织，如下图：图的原始数据存在于MaxCompute的表（table）中，每个 table 包含多个记录（record），每个 record 又包含多个列（field），图加载就是将这种形式的数据，转换成 vertex 和 edge的过

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