本文主要是介绍GraphScope、Gemini与GraphX的性能对比，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目前图计算系统主要分为两大流派，general purpose和graph-specific。General purpose系统底层基于RDD等通用数据抽象，基于通用大数据平台（如Spark）将图计算操作转换为retational operator等通用操作，而graph-specific系统将数据直接表示成图结构，并为用户提供访问、操作点、边的图结构等接口。为了比较general purpose和graph-specific 图计算系统在图分析任务上的计算效率，我在阿里云拉起了配置为16核CPU，248GB内存的4台ECS，设计了三组比较实验，选取了general purpose代表性图计算系统GraphX和graph-specific代表性图计算系统Gemini和GraphScope。
数据上，我选取了来自LDBC数据集的com-friendster, datagen-9.0_fb, datagen-9.1_fb,datagen-9.2_zf和graph500作为实验数据，以下为实验数据的基本信息：
com-friendster:65608366个点，1806067835条边
datagen-9.0_fb:12857671个点，1049527225条边
datagen-9.1_fb: 16087483个点，1342158397条边
datagen-9.2_zf: 434943376个点，1042340732条边
graph500: 32804978个点，1051922853条边
这篇关于GraphScope、Gemini与GraphX的性能对比的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
