2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著語義網(wǎng)的不斷發(fā)展以及開放鏈接運動深入展開,發(fā)布在互聯(lián)網(wǎng)上的RDF數(shù)據(jù)不僅已達到百億級三元組規(guī)模,而且呈現(xiàn)出幾何增長的趨勢。有效的管理和查詢這些RDF數(shù)據(jù),正顯得日益重要。傳統(tǒng)的單機上針對RDF數(shù)據(jù)的SPARQL基本圖模式查詢算法,不能滿足RDF數(shù)據(jù)日益增長的需求。而基于MapReduce分布式計算模型的SPARQL基本圖模式查詢方法,不能夠充分發(fā)揮分布式計算的潛力,并行度有待提高。
  針對該問題,本文提出了一種基于BSP模型

2、的SPARQL基本圖模式算法。根據(jù)RDF數(shù)據(jù)是有向圖數(shù)據(jù)的特性以及基本圖模式的定義,把整個查詢過程分成“匹配”和“迭代”兩個階段,先匹配出每個要查詢的三元組模式,然后通過迭代讓部分解逐步逼近完全解,最后得到查詢結(jié)果。根據(jù)本文提出的基于BSP模型的SPARQL基本圖模式算法,設計并實現(xiàn)了一個SPARQL查詢機原型。該SPARQL查詢機原型的查詢引擎部分采用BSP模型分布式計算框架——HAMA實現(xiàn)。在數(shù)據(jù)持久層,該SPARQL查詢原型機中引

3、入了基于Cassandra數(shù)據(jù)庫存儲RDF圖數(shù)據(jù),以滿足RDF數(shù)據(jù)能夠得到有效管理和快速加載的需要。此外,還設計了針對本文提出的基于BSP模型的SPARQL基本圖模式算法的特有的緩存機制,提高查詢速度。在實驗部分,與前人提出的基于MapReduce模型的SPARQL基本圖模式算法的查詢時間對比實驗。實驗結(jié)果表明,本文提出的基于BSP模型的SPARQL基本圖模式算法查詢效率得到提升。
  總的來說,本文提出的基于BSP模型的SPAR

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