4.57.5.3 Procesamiento de Grafos en larga escala (10 horas) [Habilidades C16]

Referencias Bibliográficas: [Low et al., 2012,Malewicz et al., 2010,Baluja et al., 2008] Tópicos
  1. Pregel: A System for Large-scale Graph Processing.
  2. Distributed GraphLab: A Framework for Machine Learning and Data Mining in the Cloud.
  3. Apache Giraph is an iterative graph processing system built for high scalability.
Objetivos de Aprendizaje
  1. Entender y explicar la arquitectura del proyecto Pregel. [Familiarizarse]
  2. Entender la arquitectura del proyecto GraphLab. [Familiarizarse]
  3. Entender la arquitectura del proyecto Giraph. [Familiarizarse]
  4. Implementar soluciones usando Pregel, GraphLab o Giraph. [Usar]



Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, Universidad de Ingeniería y Tecnología, Lima-Perú
basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM