【摘要】： 隨著Web數(shù)據(jù)和各種網(wǎng)絡(luò)資源劇增以及語義網(wǎng)的興起與發(fā)展,海量RDF(Resource Description Framework,資源描述框架)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)已成為當(dāng)前Web數(shù)據(jù)存儲(chǔ)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。作者在深入學(xué)習(xí)和研究了當(dāng)前流行的若干分布式存儲(chǔ)框架后,提出了海量RDF數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)的一種解決方案,并在linux集群上實(shí)現(xiàn)了高效、協(xié)作地海量RDF數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。 首先,作者在深入對(duì)比分析了若干種分布式存儲(chǔ)框架之后,結(jié)合本項(xiàng)目的特點(diǎn),選定了開源存儲(chǔ)框架Hbase (Hadoop DataBase, Hadoop數(shù)據(jù)庫),實(shí)現(xiàn)了把海量稀疏的RDF數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)在一個(gè)Hbase表中,這樣不僅解決了傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的低效率聯(lián)合查詢問題,并且我們還可以在分布式平臺(tái)上使用MapReduce并行算法加快處理速度。 其次,論文剖析了開源框架Hadoop分布式數(shù)據(jù)平臺(tái)以及語義網(wǎng)基礎(chǔ)框架Jena,并依托于此框架完成RDF/XML文檔的解析和RDF模型的創(chuàng)建、以及一些模型的語義分析,作者幾乎重寫了Jena所有存儲(chǔ)方面的底層代碼,使得把數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)遷移到分布式平臺(tái),還重寫了Jena模型解析和查詢的部分代碼,使其能充分發(fā)揮分布式處理的強(qiáng)大作用。加快查詢效率和處理速度,這也為快速發(fā)展語義網(wǎng)奠定了基礎(chǔ)。 最后作者總結(jié)了整個(gè)項(xiàng)目的研究結(jié)果,結(jié)合自己的研究方向,提出了將來的研究目標(biāo)和展望。
【學(xué)位授予單位】：西安建筑科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TP333

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 程西;數(shù)字油田中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];西北大學(xué);2011年

2 劉燕;基于Map/Reduce框架的分布式日志分析系統(tǒng)的研究及應(yīng)用[D];東北師范大學(xué);2011年

3 郭志恒;云計(jì)算環(huán)境下GML空間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)索引機(jī)制研究[D];江西理工大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：2640040