【摘 要】
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随着资源描述框架（Resource Description Framework,RDF）成为描述知识图谱、图数据等数据资源的统一描述标准,RDF数据的规模急剧增加。在单机上查询大规模RDF数据性能受限,难以满足用户的需求。因此,分布式处理大规模RDF数据成为研究的热点。分布式处理RDF数据首先面临的挑战是如何合理均衡地将数据分发到各计算节点上。广泛使用的集中式划分所能处理的图数据规模有限,不能处理
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随着资源描述框架（Resource Description Framework,RDF）成为描述知识图谱、图数据等数据资源的统一描述标准,RDF数据的规模急剧增加。在单机上查询大规模RDF数据性能受限,难以满足用户的需求。因此,分布式处理大规模RDF数据成为研究的热点。分布式处理RDF数据首先面临的挑战是如何合理均衡地将数据分发到各计算节点上。广泛使用的集中式划分所能处理的图数据规模有限,不能处理RDF大图。其次,由于RDF图的强关联性,需要考虑在保证平衡划分的同时提升查询效率,从而高效地查询分布在各节点上的各RDF子图数据。针对集中式划分方法的性能瓶颈,提出一种基于随机游走的分布式图划分方法。首先,该方法通过本地进行分区状态更新,以交换不同分区之间顶点信息的方式代替边的实际转移,减少了划分过程中的通信开销。其次,针对不同的分区访问同一条边时会产生冲突的问题,提出通过计算顶点之间的近似随机游走值来确定边的最佳目标分区的方法,实现对分区的边界的动态调整,提升划分质量。针对查询优化的问题,提出了保证中间结果完整性的查询分解方法及面向中间结果削减的连接处理方法,减少了分布式查询中的网络通信开销,进而缩短查询处理时间。实验表明,基于随机游走的分布式图划分方法拥有良好的可扩展性。相较于已有的RDF划分方法,该算法在数据划分及查询方面都表现出更好的性能。在数据划分方面,在十亿规模的数据上相比其它算法划分速度提升了12.8%,并且数据冗余率不超过145%。在数据查询性能方面,就自动化构建的数据集LUBM而言,综合多个查询的时间与对比划分算法比较减少了5%以上。
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