Descripción: Framework de software de código abierto para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos.

Uso en Grafos: Utiliza el modelo MapReduce, que puede ser adaptado para realizar operaciones en grafos como el cálculo de caminos más cortos y PageRank.

Descripción: Framework para el aprendizaje de máquina distribuido.

Uso en Grafos: Optimizado para algoritmos de grafos y ofrece una API intuitiva para la programación de tareas relacionadas con grafos.

Descripción: Implementación de Pregel en Hadoop.

Uso en Grafos: Permite el procesamiento distribuido de grandes grafos y es utilizado para algoritmos como el cálculo de componentes conectados y PageRank.

Descripción: Motor de análisis unificado para procesamiento de datos a gran escala.

Uso en Grafos: Incluye GraphX, una API para el procesamiento paralelo de grafos. Permite ejecutar algoritmos de grafos sobre datos distribuidos.

Descripción: Algoritmo que mide la importancia de los nodos en un grafo.

Uso Distribuido: Puede ser implementado en Hadoop y Spark para procesar grafos web a gran escala.

Descripción: Algoritmo para encontrar el camino más corto entre nodos en un grafo.

Uso Distribuido: Puede ser ejecutado en plataformas de procesamiento distribuido como Pregel y Spark para aplicaciones en redes de transporte y comunicación.