作者：胡志刚; 景冬梅; 陈柏林; 杨柳并行处理语义信息查询策略mapreducesparql海量rdf
摘要：为了实现对海量RDF（resource description framework）数据的高效查询,研究了RDF三元组在分布式数据库HBase 中的存储方法,基于MapReduce 设计了海量RDF数据的两阶段查询策略,将查询分为SPARQL（simple protocol and RDF query language）预处理阶段与分布式查询执行阶段.SPARQL预处理阶段设计实现了基于SPARQL变量关联度的查询划分算法JOVR（joinonvariablerelation）,通过计算SPARQL查询语句中变量的关联度确定连接变量的连接顺序,根据连接变量将SPARQL子句连接操作划分到最小数量的Map-Reduce任务中;分布式查询执行阶段执行SPARQL预处理阶段划分的MapReduce任务,实现对海量RDF数据的并行查询.在LUBM标准测试数据集中的实验表明,JOVR算法能够高效地实现对海量RDF数据的查询,并具有良好的稳定性与可扩展性.
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