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dc.contributor.authorSchätzle, Alexander
dc.contributor.authorPrzyjaciel-Zablocki, Martin
dc.contributor.authorHornung, Thomas
dc.contributor.authorLausen, Georg
dc.contributor.editorHärder, Theo
dc.contributor.editorLehner, Wolfgang
dc.contributor.editorMitschang, Bernhard
dc.contributor.editorSchöning, Harald
dc.contributor.editorSchwarz, Holger
dc.date.accessioned2019-01-17T10:36:50Z
dc.date.available2019-01-17T10:36:50Z
dc.date.issued2011
dc.identifier.isbn978-3-88579-274-1
dc.identifier.issn1617-5468
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/19628
dc.description.abstractDieser Beitrag untersucht die effiziente Auswertung von SPARQL- Anfragen auf großen RDF-Datensätzen. Zum Einsatz kommt hierfür das Apache Hadoop Framework, eine bekannte Open-Source Implementierung von Google's MapReduce, das massiv parallelisierte Berechnungen auf einem verteilten System ermöglicht. Zur Auswertung von SPARQL-Anfragen mit Hadoop wird in diesem Beitrag PigSPARQL, eine Übersetzung von SPARQL nach Pig Latin, vorgestellt. Pig Latin ist eine von Yahoo! Research entworfene Sprache zur verteilten Analyse von großen Datensätzen. Pig, die Implementierung von Pig Latin für Hadoop, übersetzt ein Pig Latin-Programm in eine Folge von MapReduce-Jobs, die anschließend auf einem Hadoop-Cluster ausgeführt werden. Die Evaluation von PigSPARQL anhand eines SPARQL spezifischen Benchmarks zeigt, dass der gewählte Ansatz eine effiziente Auswertung von SPARQL-Anfragen mit Hadoop ermöglicht.en
dc.language.isoen
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofDatenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW)
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-180
dc.titlePigSPARQL: Übersetzung von SPARQL nach Pig Latinen
dc.typeText/Conference Paper
dc.pubPlaceBonn
mci.reference.pages65-84
mci.conference.sessiontitleRegular Research Papers
mci.conference.locationKaiserslautern
mci.conference.date02.-04.03.2011


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