图的数据划分是基于BSP（批量同步并行）编程模型的大规模图处理系统中一个关键技术问题。提出了一种新的面向BSP模型的负载均衡Hash数据划分算法（balanced Hash partition，BHP）。为了实现各个分区的出边数合理的均衡，该算法重新虚拟桶的概念，通过贪婪算法将虚拟桶重组为实际分区，保证了每个实际分区负载均衡，同时数据本地化策略使本分片上的数据最大化地保留在本从三个方面对比了BHP算法和经典Hash算法的性能，结果表明BHP算法能够提高作业的执行效率，减少消息发送的数量，有效解决

BHP：面向BSP 模型的负载均衡Hash 图数据划分