云环境下海量语义数据的查询策略

• 作者: 景冬梅 杨柳 胡志刚 郑美光 陈柏林
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 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）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 机械工程? 控制科学与工程
• 页码范围: 1218-1226
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 5753字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2017.05.014

摘要

为了实现对海量RDF数据的高效查询,研究RDF数据在分布式数据库HBase中的存储方法.基于MapReduce设计海量RDF数据的两阶段查询策略,将查询分为SPARQL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基于SPARQL变量关联度的查询划分算法JOVR,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MapReduce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.采用LUBM标准测试数据集对查询策略予以验证.研究结果表明:JOVR算法能够高效地实现对海量RDF数据的查询,并具有较强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	中南大学软件学院	188	1174	17.0	23.0
2	杨柳	中南大学软件学院	66	467	10.0	19.0
3	陈柏林	中南大学软件学院	10	54	4.0	7.0
4	景冬梅	中南大学软件学院	2	2	1.0	1.0
5	郑美光	中南大学软件学院	9	15	3.0	3.0