【摘 要】
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为了实现对海量RDF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预处理阶段与分
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为了实现对海量RDF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,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。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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