GraphLab是一个面向大规模机器学习/图计算的分布式内存计算框架，由CMU在2009年开始的一个C++项目，这里的内容是基于论文

Low, Yucheng, et al. "Distributed GraphLab: A Framework for Machine Learning in the Cloud" Proceedings of the VLDB Endowment 5.8 (2012)[ppt]

后续会介绍GraphLab加强版PowerGraph (v. 2.2)的内容，并介绍其在Spark平台上的克隆GraphX。

Graph计算的背景

1. Graph可以刻画的范围是很广的，用户和商品之间的关系是一个典型的二部图，pagerank的random walk也是一张图
2. Graph database(Neo4j，Titan，flockdb)是用于图数据的存储检索，而涉及到复杂的Graph Processing，就适合用graphlab做。

Graph计算的特点

1. Dependency Graph：MapReduce对于大的data并行任务（Feature Extraction/Cross Validation）是适用的，但data并行系统很难刻画data之间的依赖关系，而这一点在机器学习（Gibbs Sampling，变分法，PageRank，CoEM，Collaborative Filtering等）中非常重要。
2. Local Updates：在Graph并行系统中，一个结点的值只受相邻结点的影响，因此可以根据局部值就可以做更新。而在data并行系统中是没有Local Updates的概念的，local信息可以加快计算，不同local之间可以做并行。
3. Iterative Computation：和普通Map-reduce任务不同，图计算天然涉及到迭代计算。更新结点a的时候，对其所有邻居(包括邻居结点b)map，再reduce所有邻居的结果，用得到的值来update结点a的值。然后就可以用结点a的最新值去更新他的结点b了。

GraphLab框架

1. Graph Based Data Representation：GraphLab将图切成若干子图分布式存储，其中ghost vertex是子图之间的边界点，其上存储了邻接结构以及remote数据的副本，子图之间也是有通信的，因此disk数据共享做备份很困难。
2. Update Functions：采用的是Asynchronously Dynamic Update，这种动态计算的主要思想是根据vertex的priority更新，每台机器上都有一个优先队列，每次迭代中如果当前vertex变化量不大的话就不再将该点的scope（一步可达的点）入队了，ghost顶点不需要入队。改进空间：可以用排队论优化。
3. Data consistency：需要保证Race-Free Code，如果计算overlap发生抢跑，就会产生一致性问题。GraphLab在data consistency这方面是最灵活的框架。Edge consistency的思想是one vertex apart的Update Functions才可以并行，而Overlapping regions是只读的。
   此外还可以定制Full consistency(Stronger)和Vertex consistency(Weaker)这两种一致性级别。
   Distributed Consistency问题有两种解决办法 
   1) 图着色(算法复杂，并且可能有些颜色的patirion比较小影响效率) 
   2) Distributed Locking with pipelining(高效，Latency Hiding)
4. Fault tolerance：GraphLab在这方面做的还不是很好，主要是Chandy-Lamport的asynchronous snapshotting algorithm。