摘要：当今大数据多以大规模图／网络呈现，如社交网络、传染病传播途径、交通事故对路网的影响，甚至是“棱镜”试图揭示的恐怖活动策划过程。即使是非图结构的大数据，也经常转换到图模型处理。基于图的机器学习／数据挖掘（MLDM）需要全新的计算抽象和运行引擎。本文展现GraphLab图计算抽象的演进，及其从单机扩展到分布式、大规模数据的历程。

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