Investigación sobre el Uso de Herramientas de Procesamiento Paralelo y Distribuido para Grafos by Eliezer Emanuel Veras Vargas https://padlet.com/eliezeremanuelvv/pg8749w2y467r5hj en-us 2024-07-29 02:32:18 UTC 2024-07-29 02:44:06 UTC hello@padlet.com https://padlet.net/icons/png/1f4bb.png Introducción eliezeremanuelvv https://padlet.com/eliezeremanuelvv/pg8749w2y467r5hj/wish/3062777222 En esta investigación, se exploran diversas herramientas de procesamiento paralelo y distribuido utilizadas para manejar grafos y los algoritmos distribuidos que facilitan su gestión. A continuación, se presentan los principales hallazgos, incluyendo enlaces, vídeos y documentos consultados, así como las referencias correspondientes.

]]> 2024-07-29 02:33:35 UTC https://padlet.com/eliezeremanuelvv/pg8749w2y467r5hj/wish/3062777222 Herramientas de Procesamiento Paralelo y Distribuido: eliezeremanuelvv https://padlet.com/eliezeremanuelvv/pg8749w2y467r5hj/wish/3062779525 Existen varias herramientas diseñadas específicamente para el procesamiento paralelo y distribuido de grafos. A continuación se describen algunas de las más destacadas:



  1. Apache Giraph: es una plataforma de procesamiento de grafos basada en Hadoop. Permite el procesamiento en paralelo de grandes grafos distribuidos. Website oficial: https://giraph.apache.org/

  2. Pregel: es un modelo de procesamiento de grafos desarrollado por Google, diseñado para ejecutar algoritmos de grafos en paralelo.

]]> 2024-07-29 02:36:56 UTC https://padlet.com/eliezeremanuelvv/pg8749w2y467r5hj/wish/3062779525 Algoritmos Distribuidos para Grafos eliezeremanuelvv https://padlet.com/eliezeremanuelvv/pg8749w2y467r5hj/wish/3062781520 Los algoritmos distribuidos son fundamentales para el procesamiento eficiente de grafos. Aquí se detallan algunos de los más utilizados:


  1. PageRank Distribuido: es un algoritmo que mide la importancia de los nodos en un grafo, utilizado ampliamente en motores de búsqueda.

  2. Algoritmo de Dijkstra Distribuido: Este algoritmo encuentra las rutas más cortas en un grafo y se adapta para su uso en sistemas distribuidos.

]]> 2024-07-29 02:39:26 UTC https://padlet.com/eliezeremanuelvv/pg8749w2y467r5hj/wish/3062781520 Referencias eliezeremanuelvv https://padlet.com/eliezeremanuelvv/pg8749w2y467r5hj/wish/3062783754

  • Apache Giraph. (s.f.). Apache Giraph - Welcome. Recuperado de https://giraph.apache.org/

  • Hortonworks. (2013). Introduction to Apache Giraph. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=G5JBOHGok1EMalewicz, G., Austern, M. H., Bik, A. J., Dehnert, J. C., Horn, I., Leiser, N., & Czajkowski, G. (2010). Pregel: a system for large-scale graph processing. Proceedings of the 2010 ACM SIGMOD International Conference on Management of data, 135-146. Recuperado de https://research.google/pubs/archive/35611.pdf

  • Google Tech Talks. (2010). Google Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=n7swtGGNQl8

    • ]]>     2024-07-29 02:42:29 UTC https://padlet.com/eliezeremanuelvv/pg8749w2y467r5hj/wish/3062783754