Abstract-Processing stora grafer har blivit en allt viktigare verksamhet inom olika områden som teknik, affärsintelligens och datavetenskap. Sociala nätverk och sökmotorer genererar vanligtvis stora grafer som kräver sofistikerade tekniker för social nätverksanalys och webbstrukturbrytning. De senaste trenderna inom grafbearbetning tenderar att använda Big Data-plattformar för parallell grafanalys. MapReduce har utvecklats som en Big Data-baserad programmeringsmodell för behandling av massiva stora datamängder. Apache Giraph, en öppen källkod implementation av Google Pregel som är baserad på Bulk Synkron parallellmodell (BSP) används för grafanalys i sociala nätverk som Facebook. Detta föreslagna arbete är att undersöka de algoritmiska effekterna av MapReduce- och BSP-modellen på grafproblem. Triangeln räkna problem i grafer betraktas som ett riktmärke och utvärderingar görs på grundval av tiden för beräkning på samma kluster, skalbarhet i förhållande till graf och kluster storlek, resursutnyttjande och strukturen av grafen. Index Terms-Graph algoritm, big data, kartreduce, bulk synkron parallell, parallell programmering.
Bearbetning dessa stora grafer behöver ofta sofistikerade tekniker för sociala nätverk analys REF.
A Review on Large Scale Graph Processing Using Big Data Based Parallel Programming Models
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}