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학술저널
저자정보
김태경 (서울대학교) 김기성 (서울대학교) 김형주 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제39권 제4호
발행연도
2012.8
수록면
246 - 254 (9page)

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최근, 분산 병렬 프레임워크인 맵리듀스를 이용한 SPARQL 질의 처리에 대한 연구가 진행되고 있다. 맵리듀스를 이용해 SPARQL 질의 처리를 하기 위해서는 여러 맵리듀스 잡이 필요하며, 이로 인해 많은 비용이 들게 된다. 최근의 연구들은 대부분 이 맵리듀스 잡의 개수를 줄이는데 초점을 맞추고 있다. 본 논문은 SPARQL 질의 처리시에 맵리듀스 잡의 개수를 줄이기 위한 두 가지 서로 다른 기법을 혼용 할 것을 제안한다. 우리가 적용한 기법은 서로 관련이 없는 조인 키들을 동시에 하나의 맵리듀스 잡에서 수행하는 비상충 조인과 중복을 이용해서 여러 개의 조인 키를 한번에 조인하는 멀티웨이 조인 기법이다. 이 두 가지 기법을 혼용함으로써, 기존에 제안된 기법보다 적은 수의 맵리듀스 잡을 이용해 질의를 처리 할 수 있다. 또한, 이로 인해 발생하는 트리플 패턴 그룹화 문제에 대한 그리디 알고리즘을 제안한다. 우리는 대용량 RDF 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존 연구보다 맵리듀스 잡의 개수를 줄일 수 있으며, 질의 처리 성능을 향상시킴을 보인다.
#맵리듀스 #SPARQL #RDF #중복기반 조인 #멀티웨이 조인 #MapReduce #Duplication-based join #Multi-way join

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 배경 지식
4. HadoopRDF 개괄
5. 중복 조인을 이용한 SPARQL 질의 처리
6. 실험
7. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (17)

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1. [인터넷자원] - G. Klyne / / Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstract Syntax google schola 2. [인터넷자원] - / / SPARQL Query Language for RDF google schola 3. [학술대회논문] - J. Dean / 2004 / MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters / Proc. of the 6th conference on Symposium on Operation System Design & Implementation : 137 ~ 150 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - M. Husain / 2011 / Heuristics Based Query Processing for Large RDF Graphs Using Cloud Computing / IEEE TKDE 23 : 1312 ~ 1327 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - F. N. Afrati / 2011 / Optimizing Multiway Joins in a Map-Reduce Environment / IEEE TKDE 23 : 1282 ~ 1298 google schola

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