本文選題：語義網(wǎng) + 資源描述框架　； 參考：《天津大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：隨著語義網(wǎng)的不斷發(fā)展以及開放鏈接運(yùn)動(dòng)深入展開，發(fā)布在互聯(lián)網(wǎng)上的RDF數(shù)據(jù)不僅已達(dá)到百億級三元組規(guī)模，而且呈現(xiàn)出幾何增長的趨勢。有效的管理和查詢這些RDF數(shù)據(jù)，正顯得日益重要。傳統(tǒng)的單機(jī)上針對RDF數(shù)據(jù)的SPARQL基本圖模式查詢算法，不能滿足RDF數(shù)據(jù)日益增長的需求。而基于MapReduce分布式計(jì)算模型的SPARQL基本圖模式查詢方法，不能夠充分發(fā)揮分布式計(jì)算的潛力，并行度有待提高。 針對該問題，本文提出了一種基于BSP模型的SPARQL基本圖模式算法。根據(jù)RDF數(shù)據(jù)是有向圖數(shù)據(jù)的特性以及基本圖模式的定義，把整個(gè)查詢過程分成“匹配”和“迭代”兩個(gè)階段，先匹配出每個(gè)要查詢的三元組模式，然后通過迭代讓部分解逐步逼近完全解，，最后得到查詢結(jié)果。根據(jù)本文提出的基于BSP模型的SPARQL基本圖模式算法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)SPARQL查詢機(jī)原型。該SPARQL查詢機(jī)原型的查詢引擎部分采用BSP模型分布式計(jì)算框架——HAMA實(shí)現(xiàn)。在數(shù)據(jù)持久層，該SPARQL查詢原型機(jī)中引入了基于Cassandra數(shù)據(jù)庫存儲RDF圖數(shù)據(jù)，以滿足RDF數(shù)據(jù)能夠得到有效管理和快速加載的需要。此外，還設(shè)計(jì)了針對本文提出的基于BSP模型的SPARQL基本圖模式算法的特有的緩存機(jī)制，提高查詢速度。在實(shí)驗(yàn)部分，與前人提出的基于MapReduce模型的SPARQL基本圖模式算法的查詢時(shí)間對比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于BSP模型的SPARQL基本圖模式算法查詢效率得到提升。 總的來說，本文提出的基于BSP模型的SPARQL基本圖模式算法充分利用了BSP模型的消息機(jī)制，相對前人提出的基于MapReduce模型SPARQL基本圖模式算法，在并行度上更優(yōu)。從而可以為大規(guī)模RDF數(shù)據(jù)的快速SPARQL查詢提供支持。
[Abstract]:With the development of semantic network and the deep development of open link movement , RDF data published on the Internet has not only reached 100 billion triple - tuple scale , but also presents the trend of geometric growth .

In order to solve the problem , this paper presents an algorithm based on BSP model , which is based on BSP model . The query engine is implemented by using BSP model distributed computing framework _ HAMA .

In general , the BSP model - based model based on BSP model makes full use of the BSP model ' s message mechanism , which is superior to the MapReduce model based on the MapReduce model based on the MapReduce model .

【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41;TP393.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1893667