【摘 要】
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采用分布式来实现SPARQL(Simple Protocol and RDF Query Language)查询是解决海量RDF(Resource Description Framework)查询的一种新思路。目前实现的基于Hadoop的RDF查询都
【基金项目】
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福州大学科技发展基金资助项目(2013-XQ-32);空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室开放研究基金项目(201006);2011年福建省科技拥军基金项目(JG2011005);福建省自然科学基金项目(2012J01168)资助
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采用分布式来实现SPARQL(Simple Protocol and RDF Query Language)查询是解决海量RDF(Resource Description Framework)查询的一种新思路。目前实现的基于Hadoop的RDF查询都要启用多个MapReduce来完成任务,浪费时间。为了克服此缺点,提出MRQJ(using MapReduce to query and join)算法,用以实现SPARQL的分布式查询。该算法分为连接计划生成与SPARQL查询执行两个部分:连接计划生成采用贪心策略,生成最优的连接方案;在SPARQL查询执行中只需结合一次MapReduce计算即可得到查询结果。在LUBM数据集上进行的测试实验表明:在查询语句较为复杂的情况下,MRQJ方法的查询效率具有明显的优势。
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