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文檔簡介
1、近年來，語義Web發(fā)展迅猛，RDF數(shù)據(jù)也得了廣泛的支持與研究。隨著RDF數(shù)據(jù)的規(guī)模越來越大，傳統(tǒng)的集中式環(huán)境下針對RDF數(shù)據(jù)的查詢研究越來越無法適應數(shù)據(jù)查詢領域的需求，特別是針對RDF數(shù)據(jù)的top-k查詢。隨著分布式領域的逐步發(fā)展，具有海量存儲能力以及并行計算能力的分布式系統(tǒng)逐漸成為解決這類問題的研究熱點。而Spark分布式系統(tǒng)恰恰是其中的佼佼者。
本文基于Spark分布式計算系統(tǒng)以及HBase分布式存儲系統(tǒng)，對應用于大規(guī)模R
2、DF數(shù)據(jù)存儲以及top-k查詢算法進行了設計與研究。本文分析了傳統(tǒng)RDF數(shù)據(jù)存儲模式的優(yōu)缺點，設計并實現(xiàn)了適用于top-k查詢的基于HBase存儲特點的RDF存儲索引結構?；谶@種存儲模式并借鑒于傳統(tǒng)top-k查詢處理技術的特點，提出了一種分布式系統(tǒng)下的top-k查詢方案STA查詢算法，致力于減少算法運行過程中RDF數(shù)據(jù)的連接操作。在此基礎上并根據(jù)Spark分布式系統(tǒng)數(shù)據(jù)的處理特點，本文改進STA算法提出了一種新的查詢方案SSJA查詢算
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