知识卡片
切边切点权衡
内容
Edge-Cut 把节点分给机器、跨分区边走网络；Vertex-Cut 把边分给机器、热点节点被复制。幂律图中高阶节点会拖垮切边法，切点法更能摊平负载。
参考来源
- 位置：《大数据日知录：架构与算法》第14章《图数据库：架构与算法》"14.3.1 切边法（Edge-Cut）"及"14.3.2 切点法（Vertex-Cut）"一节（源文件：_epub-src/OEBPS/text00019.html）
- 结论依据：原文明确切边法"切割线只能穿过连接图节点的边"，且"节点随机均分法……会将图中绝大多数的边都切开"；切点法"每条边只会被分发到一台机器上，不会重复存储，但是被切割的节点会被重复存储在多台机器中"，PowerGraph一节说明Power Law图中"占比1%的图节点与占比50%的边数据发生关联"会拖垮均匀切边策略。
- 原始内容：切边法代表了最常见的一种思路，切割线只能穿过连接图节点的边……在实际的图计算系统中，经常使用的策略是节点随机均分法……这种方法会将图中绝大多数的边都切开……与切边法正好相反，切点法切割后的图中，每条边只会被分发到一台机器上，不会重复存储，但是被切割的节点会被重复存储在多台机器中。