發(fā)布時(shí)間：2018-08-11 10:43

【摘要】：隨著資源描述框架(resource description framework,RDF)數(shù)據(jù)量的快速增長,利用分布式的方法來存儲(chǔ)和管理大規(guī)模RDF數(shù)據(jù)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)海量RDF數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和查詢,研究了RDF三元組在分布式平臺(tái)Hadoop中的存儲(chǔ)和查詢方法,提出了一種新的基于Hadoop的RDF數(shù)據(jù)處理優(yōu)化方法,通過采用基于HBase混合式數(shù)據(jù)布局方法以及引入MapReduce連接查詢的I/O代價(jià)模型來對(duì)海量RDF數(shù)據(jù)的查詢進(jìn)行優(yōu)化。在LUBM標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該方法能夠在保證空間效率的前提下,有效地提高復(fù)雜查詢的效率。
[Abstract]:With the rapid growth of the data volume of resource description framework (resource description framework), using distributed methods to store and manage large-scale RDF data has become a hot research topic. In order to efficiently store and query massive RDF data, the storage and query methods of RDF triples in distributed platform Hadoop are studied, and a new RDF data processing optimization method based on Hadoop is proposed. Based on HBase hybrid data layout method and I / O cost model of MapReduce join query, the query of mass RDF data is optimized. Experiments on the LUBM standard test data set show that the proposed method can effectively improve the efficiency of complex queries on the premise of ensuring spatial efficiency.
【作者單位】： 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：中南大學(xué)高校教師研究基金資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2176771