Ejemplos de Aplicabilidad de Giraph y Hadoop para el Procesamiento de Grandes Grafos

Este artículo presenta una comparativa del rendimiento de las herramientas Hadoop y Giraph para de procesamiento de grandes volúmenes de información o Big Data con el fin mostrar su utilidad para el procesamiento de Big Graph. El análisis y procesamiento de grandes volúmenes de información represent...

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Autores principales:	Valenzuela,Sebastián A, Vidal,Cristian L, Morales,Jenny D, López,Leopoldo P
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Centro de Información Tecnológica 2016
Materias:	Hadoop Giraph Grafos MapReduce Big Data Big Graph
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642016000500019
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spelling	oai:scielo:S0718-076420160005000192016-11-02Ejemplos de Aplicabilidad de Giraph y Hadoop para el Procesamiento de Grandes GrafosValenzuela,Sebastián AVidal,Cristian LMorales,Jenny DLópez,Leopoldo P Hadoop Giraph Grafos MapReduce Big Data Big Graph Este artículo presenta una comparativa del rendimiento de las herramientas Hadoop y Giraph para de procesamiento de grandes volúmenes de información o Big Data con el fin mostrar su utilidad para el procesamiento de Big Graph. El análisis y procesamiento de grandes volúmenes de información representa un verdadero desafío en la actualidad. Ya existen metodologías y herramientas libres para el procesamiento de Big Data como las mencionadas: Hadoop para el procesamiento de grandes volúmenes de datos, principalmente no estructurados, y Giraph para el procesamiento de grandes grafos o Big Graph. En esta comparativa, este trabajo presenta un análisis del costo en tiempo de ejecución práctico de la implementación del algoritmo PageRank, el cual permite clasificar páginas Web según su relevancia, y de algoritmos para encontrar un árbol de expansión mínima en un grafo. Los experimentos muestran que el uso de Giraph para el procesamiento de Big Graph reduce el tiempo de ejecución en un 25% respecto a los resultados con el uso de Hadoop.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.27 n.5 20162016-01-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642016000500019es10.4067/S0718-07642016000500019
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description	Este artículo presenta una comparativa del rendimiento de las herramientas Hadoop y Giraph para de procesamiento de grandes volúmenes de información o Big Data con el fin mostrar su utilidad para el procesamiento de Big Graph. El análisis y procesamiento de grandes volúmenes de información representa un verdadero desafío en la actualidad. Ya existen metodologías y herramientas libres para el procesamiento de Big Data como las mencionadas: Hadoop para el procesamiento de grandes volúmenes de datos, principalmente no estructurados, y Giraph para el procesamiento de grandes grafos o Big Graph. En esta comparativa, este trabajo presenta un análisis del costo en tiempo de ejecución práctico de la implementación del algoritmo PageRank, el cual permite clasificar páginas Web según su relevancia, y de algoritmos para encontrar un árbol de expansión mínima en un grafo. Los experimentos muestran que el uso de Giraph para el procesamiento de Big Graph reduce el tiempo de ejecución en un 25% respecto a los resultados con el uso de Hadoop.
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