基于MapReduce的PageRank算法的研究  

Research on Pagerank Algorithm Based on Mapreduce

作　　者：陈宫[1] 牛秦洲[1] 

机构地区：[1]桂林理工大学信息科学与工程学院,广西桂林541004

出　　处：《微电子学与计算机》2012年第5期81-85,共5页Microelectronics & Computer

基　　金：广西科学研究与技术开发计划基金项目(0992006-1);广西教育厅科研立项项目(201106LX226)

摘　　要：在对PageRank算法进行研究的基础上,利用MapReduce编程模型思想对PageRank算法进行改进,设计了在云平台Hadoop环境下运行的基于MapReduce的PageRank分布式并行算法,并在实验中对不同规模的Web图数据集进行了测试,分析不同的Blocksize参数对于算法计算性能的作用以及集群节点数目对于算法运行效率的影响.PageRank algorithm is improved by MapReduce programming model based on research of PageRank, so the PageRank distributed parallel algorithm based on MapReduce is designed in the cloud platform Hadoop, which is used to test different web graphs datasets in experiment. At end, the impacts of different blocksize parameters to computing performance and numbers of nodes of the computer cluster to operational efficiency are analyzed.

关 键 词：云计算 MAPREDUCE模型 PAGERANK算法 HADOOP 并行计算 

分 类 号：TP338.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]