基于spark的rdf數(shù)據(jù)top-k查詢計算研究

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7、模RDF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查詢算法，致力于減少對中間數(shù)據(jù)的排序相關的操作。此外，本文還搭建了HBase分布式存儲環(huán)境以及Spar

8、k分布式計算環(huán)境，實現(xiàn)了上述兩種實驗方案并進行了測試。實驗結果證明，SSJA算法在性能以及適用性上都優(yōu)于STA算法。關鍵詞：Spark；Top-k查詢；分布式；RDF數(shù)據(jù)IAbstractInrecentyears,th