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2018-12 - 1/1
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    :title: GraphFrames
    :date: 2018-12-29
    :keywords: spark
    :categories: références
    :rawfile: 2018/2018-12-29_graph.rst

    Les graphes sont toujours compliqués en MapReduce,
    `GraphFrames <https://graphframes.github.io/index.html>`_.
    Ca n'a pas l'air trop mal
    `A Gentle Intro To Graph Analytics With GraphFrames <https://www.jowanza.com/blog/a-gentle-intro-to-graph-analytics-with-graphframes>`_
    mais il est difficile de comprendre en quoi la solution
    se distingue d'un `neo4j <https://neo4j.com/>`_.
    En fait, je ne suis pas sûr que ce type de solution permettent
    de résoudre tous les problèmes. Le coût réseau
    `Groute performance vs. Gunrock <https://gunrock.github.io/docs/groute.html>`_
    est très important pour les graphes car il faut pouvoir accéder
    à n'importe quelle partie. Je crois plutôt à des grosses machines
    avec pas mal de coeurs et des librairies écrites en C++.
    Je m'interroge sur des trucs de ce style
    `Charm++ <http://charm.cs.illinois.edu/research/charm>`_ ou
    `Presto: Distributed Machine Learning and Graph Processing with Sparse Matrices <http://shivaram.org/publications/presto-eurosys13.pdf>`_.
    Un autre article
    `High-Level Programming Abstractions for Distributed Graph Processing <https://arxiv.org/pdf/1607.02646.pdf>`_
    à lire sans doute (ça aussi `MapReduce formulation of PageRank <http://maartenfokkinga.github.io/utwente/mmf2010e.pdf>`_)
    `Lemon <https://lemon.cs.elte.hu/trac/lemon>`_.
    J'ai trouvé ça aussi
    `teexgraph <https://github.com/franktakes/teexgraph>`_ mais
    le code n'a pas l'air terrible (double, pas float et autres défauts).
    Bref, pour les très gros graphes, la ruse
    a encore quelques beaux jours.





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