La excentricidad de un nodo en un grafo se define como la longitud de un camino más corto más largo que comienza en ese nodo. La distribución de excentricidad en todos los nodos es una propiedad descriptiva relevante del grafo, y sus valores extremos permiten la derivación de medidas como el radio, diámetro, centro y periferia del grafo. Este artículo describe dos nuevos métodos para calcular la distribución de excentricidad de grandes grafos como redes sociales, grafos web, redes biológicas y redes de enrutamiento. Primero proponemos un algoritmo exacto basado en límites inferiores y superiores de excentricidad, que logra mejoras significativas en velocidad en comparación con el algoritmo directo al calcular tanto los valores extremos de la distribución como la distribución completa de excentricidad. El segundo algoritmo que describimos es una estrategia híbrida que combina el enfoque exacto con una técnica eficiente de muestreo para obtener una mejora aún mayor en el cálculo de toda la distribución de excentricidad. Realizamos un extenso conjunto de experimentos en varios grafos grandes para medir y comparar el rendimiento de nuestros algoritmos, y demostramos cómo podemos calcular eficientemente la distribución de excentricidad de varios grafos del mundo real.