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J-GLOBAL ID：200902259229752745   整理番号：08A0925385

MapReduceにおけるRDF-DB処理に適したデータ分散格納方法の提案

Data Storing Methods for RDF Database Processing Using MapReduce

著者 (5件)： 谷村勇輔 (産業技術総合研) ,  的野晃整 (産業技術総合研) ,  小島功 (産業技術総合研) ,  田中良夫 (産業技術総合研) ,  関口智嗣 (産業技術総合研)
資料名： 情報処理学会研究報告  (IPSJ SIG Technical Reports)
巻： 2008  号： 74(HPC-116)  ページ： 223-228  発行年： 2008年07月29日 
JST資料番号： Z0031B  ISSN： 0919-6072  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ユビキタスコンピューティングの世界で用いられる“ucode”を管理するシステムにRDF-DB(RDF database)を利用するには,スケーラブルなRDF-DBを構築する技術の確立が必要である。そこで,我々はRDF-DBのバックエンドに分散ストレージとMapReduceフレームワークを用いた並列データ処理を利用することで,膨大なデータに対する多数の問合せに対応したシステムの構築を試みている。本稿では,まずMapReduceを実装するHadoopにおいて,データベースの結合演算を行うプログラムの性能を評価した。次に,HadoopとRDF-DBのそれぞれの特徴に基づき,データベースの基本的なデータ格納手法であるVertical Partitioning,Horizontal Partitioning,Sortingをもとに,MapReduceフレームワークにおけるRDF-DBに適したデータの分散格納方法を提案する。そして,約274万のトリプルに対して,2または3組のpredicateを選択条件とし,subjectに対する結合演算を行う問合せを用いて評価実験を行った。これらを通じて,最終的に構築しようとしているシステムの設計を行う上での基本的な知見を得た。(著者抄録)

シソーラス用語： ユビキタスコンピューティング ,  *データベース ,  スケーラビリティ【計算機】 ,  *並列処理 ,  データ処理 ,  *質問処理 ,  関係代数 ,  性能評価 ,  実験 ,  システム設計
準シソーラス用語： 結合演算 ,  評価実験 ,  並列データ処理

分類 (2件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

引用文献 (8件)：

• T-Engine Forum. ユビキタスIDアーキテクチャ. http://www.t-engine.org/japanese/archives/UID-C00002-0.00.24.pdf.910-S002-0.00.24/UID-CO00002-0.00.24
• World Wide Web Consortium (W3C) Recommendation. Resource Description Framework (RDF). http://www.w3.org/RDF/. 2004
• GHEMAWAT, Sanjav. The Google File System. 19th ACM Symposium on Operating System Principles, 2003. 2003
• DEAN, Jeffrey. MapReduce : Simplified Data Processing on Large Clusters. 6th Symposium on Operating System Design and Implementation (OSDI'04). 2004
• Hadoop. http://hadoop.apache.org/

タイトルに関連する用語 (4件)： MapReduce ,  RDF ,  Db ,  提案