关于支持动态图与图流的Pregel类框架的技术咨询

背景与现状 #

• 目前我接触到的主流Pregel实现（如GraphX、Flink Gelly）均采用静态图模型，即必须预先明确所有顶点与边的信息。
• 我曾搜寻可处理流数据或动态图的类Pregel框架，但未找到相关成果。
• 令我意外的是，Pregel原始论文中明确说明框架本身具备处理图拓扑变更的能力：

与消息机制相同，变更请求会在发出后的下一个superstep生效。在该superstep中，先执行删除操作，且先删除边再删除顶点（因为删除顶点会隐式删除其所有出边）；删除操作完成后执行添加操作，先添加顶点再添加边；所有变更操作均优先于Compute()调用。这种部分排序可解决大多数冲突，得到确定性结果。

剩余冲突由用户定义的处理器解决。若同一superstep中存在多个创建同一顶点的请求，系统默认会任意选择一个；但有特殊需求的用户可通过在Vertex子类中定义合适的处理器方法，指定更优的冲突解决策略。该处理器机制同样适用于解决多个顶点删除请求、或多个边添加/删除请求引发的冲突。我们将冲突解决委托给处理器，以简化Compute()的代码，这限制了处理器与Compute()之间的交互，但在实践中并未造成问题。

• 我的认知：Apache Giraph在运行SSSP、PageRank等经典Pregel算法时，同样假设图是静态的（若该认知有误，欢迎指正）

核心问题 #

• 是否存在可处理动态图的图流框架或API？
• 若不存在，顶点中心式Pregel方法未扩展到图流领域的具体原因是什么？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者K.M