10GB 内存跑百亿级图算法：DataFusion 真香

Algorithms on billion-scale graph using 10GB RAM: I love DataFusion

我利用 Apache DataFusion 在仅 10GB 内存的笔记本电脑上，成功跑通了包含 20 亿条边的图算法。通过设计基于批量扫描而非随机访问的 Map-Reduce 策略，并将计算压力卸载到磁盘，我实现了 PageRank 和弱连通分量（WCC）的高效计算。传统工具如 NetworkX 或 Igraph 无法处理此类规模，而过去我认为必须依赖 Apache Spark 和 GraphFrames 的十亿级图分析，现在只需一台普通笔记本即可搞定。尽管在极端场景下偶发 FairSpillPool 死锁，但整体方案验证了 DataFusion 在资源受限环境下处理海量图数据的惊人潜力。