基于Hadoop平台的语义数据查询策略研究

• 作者: 景冬梅 杨柳 胡志刚 陈柏林
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 并行处理 语义信息查询策略 MapReduce SPARQL 海量RDF
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 948-958
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 字数: 6482字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1509010

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（join on variable relation），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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡志刚	中南大学软件工程学院	188	1174	17.0	23.0
2	杨柳	中南大学软件工程学院	66	467	10.0	19.0
3	陈柏林	中南大学软件工程学院	10	54	4.0	7.0
4	景冬梅	中南大学软件工程学院	2	2	1.0	1.0