Les algorithmes de graphes parallbles surle Cloud ComPuting

Abstract

Cloud computing est un nouveau modéle informatique qui consiste d, proposer les services informatiques sous forme de services h la demande, accessibles de n'importe oti, n'importe quarrd et par n'importe qui, et qu'on paie selon la consommation. Gré,ce dL cette technologie le traitement des grands ensembles de données (big data) devient trbs facile et plus rapide.Aujourd'hui, les graphes sont devenus omniprésents. Ils sont utilisés pour repr6senter lesdonn6es et les relations existantes entre ces donn6es, par exemple : Ie web, r6seaux sociauxetc. Cela produit des big graphe, donc il devient difficile de les traiter efficacement sur uneseule machine, ce qui conduit A l'exploitation et l'utilisation des architectures parallbles etles paradigmes de traitement distribu6.Récemment, des nouveaux paradigmes de traitement parallble de big graphes ont 6t6propos6s, tels que Pregel de Google et son impl6mentation open source Giraph. Actuellement,Giraph qui se base sur le modble BSP de calcul distribu6 est congu pour Ie traitement de biggraphes h travers des clusters des machines'L'objectif de ce travail est d'adapter, implémenter et tester des aigorithmes séquentielsde coloration des graphes dans un environnement distribué Hadoop/Giraph et comparer lesrésultats obtenus avec autres travaux. Les r6sultats obtenus montrent que les algorithmes proposés renvoient un nombre chromatique trbs petit par rapport aux algorithmes existantsous Giraph