Планируется создать метод кластеризации графа социальной сети. Для тестирования будущего метода возникла необходимость в генерации графа, по своей структуре схожего с лежащими в основе существующих социальных сетей. В статье представлен алгоритм для распределенной генерации такого графа. Учитываются основные свойства социальной сети: степенное распределение количества сообществ для пользователей, плотные пересечения сообществ и другие. В данном алгоритме учтены проблемы, присутствующие в подобных работах других авторов, например, проблема кратных ребер при генерации. Особенностью созданного алгоритма стала реализация, зависящая от такого параметра как количество сообществ, а не от количества пользователей, как это делается в других работах. Это связано с особенностью развития структуры реальной существующей социальной сети. В работе перечислены свойства ее графа. Описана таблица, содержащая необходимые для алгоритма переменные. Составлен пошаговый алгоритм генерации. Для него определены соответствующие математические параметры. Генерация происходит распределенно с помощью фреймворка Apache Spark. Подробно описано, каким образом происходит разделение задач с помощью данного фреймворка. В алгоритме используется модель Эрдеша–Реньи для случайных графов как наиболее подходящая и достаточно простая для реализации. Основными преимуществами созданного метода являются использование малого количества ресурсов, по сравнению с другими подобными генераторами, и скорость выполнения. Быстрота достигается за счет распределенной работы и того, что при распределенной работе алгоритма в любой момент пользователи сети имеют свои уникальные номера и упорядочены по этим номерам, поэтому не требуется их сортировка. Разработанный алгоритм будет способствовать не только созданию эффективного метода кластеризации. Он может быть полезен в других областях, связанных, например, с поисковыми системами социальных сетей.