# data[].attributes.body
Apache Hadoop es un framework de software que soporta el procesamiento de grandes conjuntos de datos en un entorno distribuido, usando el modelo de programación MapReduce. Es ampliamente utilizado en la industria para el análisis de big data.

Hadoop – Apache Hadoop 3.3.6

# data[].attributes.body
Apache Spark es un motor de análisis unificado que soporta procesamiento en memoria y procesamiento distribuido, proporcionando APIs de alto nivel en Java, Scala, Python y R, así como un motor optimizado que soporta gráficos de ejecución en tiempo real.

Overview - Spark 3.5.1 Documentation (apache.org)

# data[].attributes.attachment_link.title
Apache Spark | Te lo explico en 5 minutos!

# data[].attributes.body
Pregel es un modelo de programación desarrollado por Google para procesar grandes grafos. Utiliza un enfoque de computación basado en el modelo de paso de mensajes, donde los nodos del grafo comunican información entre sí en rondas de superpasos.

Pregel: a system for large-scale graph processing (research.google)

# data[].attributes.attachment_link.title
Pregel: The System That Changed Graph Processing - Graph Analytics for Big Data

# data[].attributes.body
La centralidad es una propiedad de los grafos que mide la importancia de los nodos dentro del grafo. Existen diferentes tipos de medidas de centralidad, como la centralidad de grado, de cercanía y de intermediación.

Centralidad - Wikipedia, la enciclopedia libre

# data[].attributes.attachment_link.title
Medidas de Centralidad en Grafos o Redes: Centralidad de Grado, Cercanía e Intermediación con Python

# data[].attributes.body
La detección de comunidades es el proceso de identificar subgrafos densamente conectados dentro de un grafo más grande. Es útil en diversas aplicaciones, como la identificación de grupos sociales en redes sociales.

Herramientas de Procesamiento de Grafos (chatgpt.com)

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Universitat Politècnica de València - UPV

# data[].attributes.attachment_link.title
Gephi: detección de comunidades | 8/8 | UPV

# data[].attributes.body
Apache Hadoop. (n.d.). Retrieved from https://hadoop.apache.org/

Spark Programming Guide. (n.d.). Retrieved from https://spark.apache.org/docs/latest/

Google Pregel. (2010). Retrieved from https://cs.stanford.edu/people/ureil/Pregel.pdf

Wikipedia. (n.d.). Centrality. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/Centrality

Wikipedia. (n.d.). Dijkstra's Algorithm. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/Dijkstra%27s_algorithm

Wikipedia. (n.d.). Community Structure. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/Community_structure

Wikipedia. (n.d.). PageRank. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/PageRank

Wikipedia. (n.d.). Belief Propagation. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/Belief_propagation

Wikipedia. (n.d.). MapReduce. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/MapReduce

# data[].attributes.body
PageRank es un algoritmo desarrollado por Google para medir la importancia de las páginas web. Utiliza un enfoque basado en grafos donde las páginas web son nodos y los enlaces son aristas.

PageRank - Wikipedia, la enciclopedia libre

# data[].attributes.attachment_link.title
PAGE RANK | El algoritmo matemático que hizo a GOOGLE dominar el mundo

# data[].attributes.body
El algoritmo de Belief Propagation es un método para realizar inferencia en grafos probabilísticos. Se utiliza en aplicaciones como la decodificación de códigos de corrección de errores y la inferencia en modelos gráficos.

Algoritmo de propagación de creencias - Wikipedia, la enciclopedia libre

# data[].attributes.body
MapReduce es un modelo de programación desarrollado por Google para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Divide el trabajo en dos etapas: el paso de mapeo y el paso de reducción, permitiendo el procesamiento paralelo y distribuido.

MapReduce - Wikipedia, la enciclopedia libre