Procesamiento Paralelo y Distribuido de Grafos by Marle Ramirez https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme en-us 2024-07-26 04:39:58 UTC 2024-07-29 04:03:58 UTC hello@padlet.com Apache Hadoop alexaramirez1052 https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062061576 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


]]> 2024-07-26 21:40:35 UTC https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062061576 Apache Spark alexaramirez1052 https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062061577 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)

]]> 2024-07-26 21:40:35 UTC https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062061577 Pregel alexaramirez1052 https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062061578 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)

]]> 2024-07-26 21:40:35 UTC https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062061578 Centralidad alexaramirez1052 https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062830105 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

]]> 2024-07-29 03:52:42 UTC https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062830105 Detección de comunidades alexaramirez1052 https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062831979 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)

]]> 2024-07-29 03:55:38 UTC https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062831979 alexaramirez1052 https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062832180

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    PageRank - Wikipedia, la enciclopedia libre

    ]]>     2024-07-29 03:58:00 UTC https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062833506     Algoritmo de Belief Propagation alexaramirez1052 https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062834501 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

    ]]>     2024-07-29 03:59:41 UTC https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062834501     MapReduce alexaramirez1052 https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062836556 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

    ]]>     2024-07-29 04:02:52 UTC https://padlet.com/alexaramirez1052/wgsntiq3nujz3qme/wish/3062836556