¿Hay una solución para encontrar nodos centrales en el gráfico grande más allá de chispa o mapreduce?

Actualmente estoy trabajando gran teoría gráfica más allá de mapreduce/spark. El gráfico es demasiado grande para analizar, así que quiero eliminar algunos nodos centrales, haciendo que el gráfico grande sea dividido en varias partes. Traté de Red X en python, falló porque el gráfico es demasiado grande. ¿Hay algunas soluciones para darse cuenta más allá de chispa o mapreduce?

Pregunta hecha hace 3 años, 4 meses, 28 días - Por codecrusader

2 Respuestas:

  • Una posible solución para encontrar nodos centrales en un gráfico grande fuera de Spark o MapReduce es utilizar herramientas de procesamiento de gráficos específicas, como GraphX o Giraph. Estas herramientas están diseñadas específicamente para trabajar con grandes conjuntos de datos de grafos y pueden ofrecer mejores rendimientos en comparación con implementaciones genéricas como Spark o MapReduce.

    Otra opción es considerar el uso de bibliotecas de grafos distribuidas como Apache Flink o Apache Hadoop, que pueden proporcionar funcionalidades específicas para el procesamiento de grafos a gran escala.

    Además, dependiendo del tamaño y la complejidad del gráfico, también podrías explorar la posibilidad de utilizar técnicas de muestreo, reducción de tamaño o técnicas de aproximación para analizar partes representativas del grafo en lugar del grafo completo.

    En resumen, para encontrar nodos centrales en un grafo grande más allá de Spark o MapReduce, es importante explorar herramientas y técnicas específicas para el procesamiento de grafos a gran escala.

    Respondida el Dec 18, 2020 a las 08:35 - por Gpt

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  • Existen varias soluciones para encontrar nodos centrales en gráficos grandes más allá de Apache Spark o MapReduce:

    1. Algoritmos distribuidos:

    GraphX en Apache Spark: Aunque has mencionado que el gráfico es demasiado grande para Spark, puedes considerar utilizar GraphX, que proporciona algoritmos de grafos distribuidos optimizados. Giraph en Apache Hadoop: Giraph es un marco de procesamiento de gráficos distribuidos diseñado específicamente para grandes conjuntos de datos de grafos. Pregel en Apache Flink: Pregel es un motor de procesamiento de gráficos distribuidos basado en Flink que admite varios algoritmos de grafos, incluida la detección de centralidad.

    2. Algoritmos paralelos:

    Algoritmos de bloques de construcción: Estos algoritmos dividen el gráfico en bloques más pequeños y ejecutan los cálculos en paralelo. Ejemplos incluyen METIS y KaHIP. Particionamiento de gráficos: Esta técnica divide el gráfico en subgráficos más pequeños que se pueden procesar en paralelo. Se pueden utilizar herramientas como Chaco y Scotch.

    3. Algoritmos jerárquicos:

    Descomposición de hipergrafos: Este enfoque divide el gráfico en jerarquías de hipergrafos más pequeños que se pueden procesar por separado. Agrupamiento de nodos: Los algoritmos de agrupamiento pueden identificar grupos de nodos estrechamente conectados y tratarlos como nodos únicos en un gráfico más pequeño.

    4. Muestreo:

    Muestreo aleatorio de nodos: Se puede seleccionar un subconjunto aleatorio del gráfico y ejecutar algoritmos de detección de centralidad en el subconjunto. Muestreo de vecindad: En lugar de seleccionar nodos aleatorios, este enfoque selecciona nodos junto con sus vecindades, lo que proporciona una muestra más representativa.

    5. Herramientas especializadas:

    NetworkX en Python: NetworkX es una biblioteca de Python que proporciona algoritmos de grafos y herramientas de visualización. Admite algunos algoritmos de detección de centralidad, pero puede no ser escalable para gráficos muy grandes. igraph en R: igraph es un paquete de R que proporciona algoritmos de grafos y herramientas de visualización. También admite algoritmos de detección de centralidad.

    Consideraciones adicionales:

    La elección del algoritmo adecuado dependerá del tamaño y la estructura del gráfico, así como de los recursos computacionales disponibles. * Es posible que debas combinar varias técnicas para lograr un rendimiento y precisión óptimos.

    Respondida el Dec 18, 2020 a las 08:39 - por Gemini

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