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Distributed Join Query Processing for Big RDF Data

机译：用于大RDF数据的分布式加入查询处理

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The expansion of the services of the Semantic Web and the evolution of cloud computing technologies have significantly enhanced the capability of preserving and publishing information in standard open web formats, such that data can be both human-readable and machine-processable. Thissituation meets the challenge in the current big data era to effectively store, retrieve, and analyze resource description framework (RDF) data in swarms. Moreover, efficient data storage and retrieval that can scale to large amounts of possibly schema-less data have proven to be quite difficultto achieve, specifically, RDF data storage with complex and large graph patterns for representing semantic data, and SPARQL query languages. In this paper, we provide comprehensive discussion about the proposed algorithms of Join.Query processing of RDF data by considering MapReduce Frameworkin a distributed environment. Moreover, we introduced a framework for RDF query processing and the benchmark that is used for the performance evaluation. Finally, we offer an evaluation discussion on distributed join query processing for big RDF data.
机译：语义Web的服务的扩展和云计算技术的演化已经显着提高了标准开放网格式保留和发布信息的能力，使得数据可以是人类可读和机器可处理的。 ThisIsituity符合当前大数据时代的挑战，以有效地存储，检索和分析群体中的资源描述框架（RDF）数据。此外，可以证明可以缩放到大量可能模式的数据的有效数据存储和检索是非常困难的，具体地，具有复杂和大图形模式的RDF数据存储，用于表示语义数据和SPARQL查询语言。在本文中，我们通过考虑MapReduce Frameworkin A分布式环境，提供关于RDF数据的建议的算法的全面讨论。此外，我们介绍了RDF查询处理的框架和用于性能评估的基准。最后，我们提供关于大型RDF数据的分布式加入查询处理的评估讨论。

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