本文選題：語義網(wǎng)　切入點(diǎn)：RDF　出處：《北京工業(yè)大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)上數(shù)據(jù)規(guī)模的日益增長，人們準(zhǔn)確、快速、全面獲取信息變得越來越困難，語義網(wǎng)(Semantic Web)通過對互聯(lián)網(wǎng)增加語義支持，使機(jī)器能夠理解數(shù)據(jù)的含義，幫助人們快速獲取信息資源。RDF(Resource Description Framework,資源描述框架)是語義網(wǎng)中數(shù)據(jù)交換的標(biāo)準(zhǔn)，它以主語,謂詞,賓語三元組的形式描述語義信息。隨著語義網(wǎng)技術(shù)的不斷完善與廣泛應(yīng)用，RDF數(shù)據(jù)規(guī)模也在急劇增加，海量RDF數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)給RDF的管理帶來巨大挑戰(zhàn)，構(gòu)建可擴(kuò)展的RDF存儲和查詢系統(tǒng)成為語義網(wǎng)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。 MapReduce是近年來新興的海量數(shù)據(jù)處理技術(shù)，Hadoop是MapReduce開源實(shí)現(xiàn)工具，基于Hadoop平臺研究海量數(shù)據(jù)處理問題被廣泛關(guān)注；HBase(HadoopDatabase)，是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，和Hadoop MapReduce有著完善的集成機(jī)制。通過研究RDF存儲和查詢的原理以及HBase的特點(diǎn)，分析HBase存儲RDF的優(yōu)勢，給出了一個(gè)基于HBase的RDF存儲系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，并實(shí)現(xiàn)了RDF存儲原型系統(tǒng)，主要包括以下內(nèi)容： 1.根據(jù)RDF存儲和查詢的特點(diǎn)，，結(jié)合HBase自身的索引機(jī)制以及行健(HBase RowKey)按字典排序的特性，設(shè)計(jì)了RDF在HBase上的存儲模式。 2.針對海量RDF數(shù)據(jù)的加載問題，給出了一種基于MapReduce的并行加載算法，實(shí)現(xiàn)將RDF數(shù)據(jù)快速加載到HBase的功能。 3.根據(jù)RDF在HBase上的存儲模式，設(shè)計(jì)了三元組模式查詢響應(yīng)策略；采用MapReduce迭代實(shí)現(xiàn)基本圖模式查詢的并行處理，給出了一種以HBase Region為數(shù)據(jù)源的MapReduce并行連接(join)方法。 通過構(gòu)建基于HBase的RDF存儲原型系統(tǒng)，采用基準(zhǔn)測試工具對系統(tǒng)的加載性能和查詢性能進(jìn)行了測試和分析，試驗(yàn)表明基于HBase實(shí)現(xiàn)海量RDF數(shù)據(jù)的存儲和查詢系統(tǒng)是一種有效的可選方案。
[Abstract]:With the increasing scale of data on the Internet, it is becoming more and more difficult for people to obtain information accurately, quickly and comprehensively. The semantic Web adds semantic support to the Internet to enable machines to understand the meaning of data. RDF Resource Description Framework (Resource description Framework) is the standard of data exchange in the semantic Web. With the continuous improvement and wide application of semantic Web technology, the scale of RDF data is increasing rapidly, and the emergence of massive RDF data brings great challenges to the management of RDF. The construction of extensible RDF storage and query systems has become a research hotspot in the semantic web. MapReduce is a newly emerging mass data processing technology in recent years. Hadoop is an open source MapReduce implementation tool. The research of mass data processing based on Hadoop platform has been widely concerned. It is a high reliability, high performance, column oriented, scalable distributed storage system. It has perfect integration mechanism with Hadoop MapReduce. By studying the principle of RDF storage and query and the characteristics of HBase, this paper analyzes the advantages of HBase storage RDF, presents a RDF storage system design scheme based on HBase, and implements the RDF storage prototype system. It mainly includes the following:. 1. According to the characteristics of RDF storage and query, combined with the index mechanism of HBase and the dictionary-sorting property of HBase, the storage mode of RDF on HBase is designed. 2. Aiming at the loading problem of massive RDF data, a parallel loading algorithm based on MapReduce is presented, which can load RDF data into HBase quickly. 3. According to the storage mode of RDF on HBase, the query response strategy of triple schema is designed, the parallel processing of basic graph schema query is realized by MapReduce iteration, and a MapReduce parallel join method based on HBase Region is presented. By constructing the RDF storage prototype system based on HBase, the loading performance and query performance of the system are tested and analyzed by using the benchmark tool. The experiment shows that the storage and query system of massive RDF data based on HBase is an effective alternative.
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP333

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本文編號：1662536