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大圖數據的處理與分析是近年來的熱點研究問題，分布式圖計算是目前處理大圖數據的主流技術，但是存在諸多無法避免的問題。比如分布式計算的負載均衡和分布式實現的調試和優化仍然非常困難．另一方面。近幾年的研究表明。通過設計合理的數據結構和處理模型，在單個PC上基于大容量磁盤的大圖計算往往可以獲得與分布式圖計算相當的處理性能．本文結合累加迭代計算和單機并行處理技術，提出流式處理的異步計算模型ASP．它實現了對磁盤的完全順序訪問。允許流式的順序載入結構數據的同時進行異步更新計算，基于ASP模型，我們提出了一種流式處理的異步圖處理框架S-Maiter，實現了高效率的基于外存的單機大圖處理。通過I/O線程優化、內存資源監控、shard級優先級調度等優化技術，大大提高了系統處理大圖數據的性能．實驗結果表明，在處理大圖數據（1300萬頂點。5億連邊）時，僅僅需要1臺PC機計算資源的S-Maiter與在16臺PC上運行的分布式Maiter的性能幾乎相當．并且S-Maiter比另外一個流行的單機大圖處理系統GraphChi怏1.5倍．
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