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

• Published in: Informacion Tecnologica Vol. 27; no. 5; pp. 171 - 180
• Main Authors: Valenzuela, Sebastián A, Vidal, Cristian L, Morales, Jenny D, López, Leopoldo P
• Format: Journal Article
• Language: Portuguese; Spanish
• Published: Centro de Informacion Tecnologica 2016; Centro de Información Tecnológica
• Subjects: Big data; ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY; Big Graph; Hadoop; Grafos; Big Data; Big Grap; Giraph; MapReduce
• ISSN: 0716-8756; 0718-0764; 0718-0764
• DOI: 10.4067/S0718-07642016000500019

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.