海量RDF很难在单台机器上进行管理和查询RDF数据。针对该问题,提出一种基于Spark的SPARQL查询方法SSQ,将SPARQL查询转化为Spark分布式平台上的RDD操作。将数据图及查询图进行有效划分,增加并行度且减少分区间通信开销。通过谓词索引减小搜索空间,并优化连接,减少匹配次数,提高查询效率。在Spark集群上实现算法,在合成数据集LUBM上进行测试并与现有方法进行比较。结果表明该算法能够快速执行复杂SPARQL查询,并具有良好的可扩展性。
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