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题目

1.（单选）关于使用PySpark处理TB级社交网络图数据，节点数超过10亿，要高效运行GCN（图卷积网络），选择最适合的图分区方案

        A. 自定义Metis分区

        B. RangePartitioning

        C. HashPartitioning

        D. GraphX的Pregel分区

解答

1.【答案】A

【解析】根据问题描述，使用PySpark处理TB级社交网络图数据（节点10亿+）时，为高效运行GCN（图卷积网络），需要选择一种图分区方案来最小化通信开销和优化计算效率。GCN涉及频繁的邻居聚合操作，因此分区方案应考虑图结构以减少跨分区的边。

• ​​选项A: 自定义Metis分区​​：Metis是一种专业的图分区工具，能够生成平衡的分区并最小化边割。这对于大型图非常有效，可以显著减少分布式计算中的通信开销，从而提高GCN的运行效率。因此，这是推荐的选择。

• ​​选项B: RangePartitioning​​：基于节点ID的范围进行分区，可能导致负载不平衡和通信开销增加，尤其对于非连续节点ID的社交网络图，不适合GCN。

• ​​选项C: HashPartitioning​​：基于哈希函数的分区，虽然简单且负载均匀，但忽略图结构，会产生大量跨分区边，增加通信成本，不利于GCN性能。

• ​​选项D: GraphX的Pregel分区​​：GraphX默认使用顶点切割分区（类似哈希分区），并非专门为GCN优化，通信开销较大，对于特大图效率不高。

因此，正确答案是 ​​A 自定义Metis分区​​。