SPARQL Query Processing in Distributed In-Memory System

작바랄 바트셀렘; 이완곤; 김강필; 박영택

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자료유형: 학술저널

저자정보: 작바랄 바트셀렘 (숭실대학교) 이완곤 (숭실대학교) 김강필 (숭실대학교) 박영택 (숭실대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.9

발행연도: 2015.9

수록면: 1,109 - 1,116 (8page)

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본 논문에서는 functional 프로그래밍과 분산 메모리 환경인 Spark를 통해 SPARQL 질의문 처리의 오버헤드를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 최근 몇 년간 시멘팁웹의 RDF 온톨로지 데이터는 폭발적으로 증가하고 있기 때문에, 대용량 온톨로지 데이터에 대한 질의문을 효율적으로 처리할 수 있는 방법이 주요 쟁점으로 떠오르고 있다. SPARQL 질의문 처리에 대한 기존의 연구들은 하둡의 맵리듀스 프레임워크에 초점을 맞추고 있다. 그러나 하둡은 분산 파일 처리를 기반의 작업을 수행하므로 성능 저하가 발생할 수 있다. 따라서 질의문 처리 속도를 향상 시키기 위해 본 논문에서는 분산 메모리 시스템을 통해 질의문을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 SPARQL 질의어 사이의 Binding 값을 Propagation하기 위해서 Spark의 Join방식, Functional 프로그램의 Map, Filter 방식, Spark의 캐시 기능을 활용 하는 방식을 제안하고 있다. 본 논문의 실험 결과는 다른 기법들과 비교하여 높은 성능을 얻었다. 특히 현재 가장 빠른 성능을 보이는 SPARQL 질의 엔진인 Sempala와 유사하다는 결과를 얻었다.

#SPARQL #Ontology #Spark #MapReduce

참고문헌 (15)

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[인터넷자원] - Apache Spark / / Retrieved from

[학술대회논문] - M. Zaharia / 2010 / Spark : Cluster Computing with Working Sets / Proc. of the 2nd USENIX conference : 10 ~ 10

[학술대회논문] - M. Zaharia / 2012 / Resilient Distributed Datasets : A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing / Proc. of the NSDI : 2 ~

[인터넷자원] - / / Cloudera Impala

[학술대회논문] - K. Rohloff / 2010 / High-performance, massively scalable distributed systems using the mapreduce software framework: The shard triplestore / International Workshop on Programming Support Innovations for Emerging Distributed Applications

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