Primitive per l'Analisi di Grandi Grafi in MapReduce

I grafi sono strutture utilizzate in ogni ambito. Per l’analisi di grafi sempre più grandi è necessario sviluppare degli algoritmi paralleli. MapReduce è un modello di computazione che permette di sviluppare in modo semplice algoritmi efficienti che utilizzino un cluster di macchine. In questo lavoro di tesi svilupperemo algoritmi per il calcolo del diametro di un grafo e per il calcolo della centrality di un nodo, approfondendo in particolare l’utilizzo di tecniche di clustering