Spark GraphX上的SPARQL查询处理算法

邱慧; 邹兆年

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Spark GraphX上的SPARQL查询处理算法

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资源描述框架(resource description framework,RDF)由于其表示的灵活性和天然的图数据模型而变得越来越流行.与此同时,RDF数据的数据量也在以惊人的速度增长.由于数据量的增长,在单机上存储和查询RDF数据变得越来越不方便,从而激发了分布式存储查询的需求.学术界在分布式存储查询系统,例如Hadoop、Spark上已经做了大量的工作.基于Hadoop的分布式存储查询方式的主要缺点是中间结果需要被写回磁盘,从而产生大量的I/O操作.提出了一种新的在Spark GraphX上进行SPARQL查询评估的方法SQX,将RDF数据视为一个带标签的属性图,提出了一种新的查询计划生成方案并且通过图并行的方式实现SPARQL查询评估.SQX采用了一种"查询树匹配"+"结果过滤"的方法.针对每一个SPARQL查询,产生相应的查询树和约束条件.在每一轮的超级步中,查询树中的多条边可以被并行处理,对迭代执行完毕后的结果进行过滤,满足约束条件的将作为最终的结果.实验结果表明,算法能够有效处理SPARQL查询并且具有良好的可扩展性.

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来源
《计算机科学与探索》 |2018年第9期|1361-1371|共11页
作者
邱慧; 邹兆年;
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作者单位

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;

哈尔滨 150001;

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;

哈尔滨 150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
属性图; SPARQL查询; Spark GraphX; 查询树;

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