グラフ問題とバルク同期並列の常識をGiraphで体得
グラフ問題に特化したバルク同期並列「Pregel」 「Pregel」はグラフ問題に特化したソリューションとしてグーグル社で開発され、「Bulk Synchronous Parallel（BSP、バルク同期並列）」の概念を用います。PregelでSSSP問題をどのように解決できるかを見ていきます。 BSPの概念 BSPは並列アルゴリズムを実行するための計算モデルで、「superstep」という処理単位を繰り返し実施し、分散環境で問題を解決する概念です。 処理の流れ Pregelの考えで、SSSP問題を解決する際の都市間でのデータ授受の流れ（BSPの各superstepにおける処理）を示します（分散環境では、各都市の処理は異なったプロセッサで処理され、スケーラブルな構成になります）。
MapReduce以外の分散処理基盤BSP, Piccolo, Sparkの紹介 - Preferred Networks Research & Development
どうも，実は今年から開発チームにjoinしていた中川です．可愛い犬の写真がなかったので，可愛いマスコットの画像を貼っておきます． 最近MapReduceとかその実装であるHadoopとかをよく聞くようになりました．これはつまり，それだけ大量のデータをなんとか処理したいという要望があるからだと思います．しかし当たり前ですが，MapReduceは銀の弾丸ではありません． ということで，最近気になっているMapReduceとは違ったアプローチを取っている分散処理基盤について，社内のTechTalkで話した内容を簡単にまとめて紹介したいと思います． Bulk Sychronous Parallel このアルゴリズム自体は1990年に誕生したものです．長いのでBSPと書きます．さて，グラフから最短経路を求める時，MapReduceは使えるでしょうか？このような論文が出るくらいですから出来ないことはあ
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