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J-GLOBAL ID：201702214639003587   整理番号：17A1771836

大規模RDFデータ分析のためのSPARQLを用いた頂点中心グラフ処理の結合【Powered by NICT】

Combining Vertex-Centric Graph Processing with SPARQL for Large-Scale RDF Data Analytics

著者 (4件)： Abdelaziz Ibrahim (King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal, Saudi Arabia) ,  Harbi Razen (Saudi Aramco, Thuwal, Saudi Arabia) ,  Salihoglu Semih (University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada) ,  Kalnis Panos (King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems  (IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems)
巻： 28  号： 12  ページ： 3374-3388  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0882A  ISSN： 1045-9219  CODEN： ITDSEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代の応用は,一般的なグラフ計算と構造質問を組み合わせたRDFグラフ上の洗練された分析を必要とする。既存のシステムは宣言的SPARQL質問,または一般的な図形処理であり,いずれもなくを支持した。Spartex,複雑なRDF分析のための多目的フレームワークを導入することによってギャップを埋める。Spartexがシームレスに一般的なグラフアルゴリズム(例えば,PageRank,最短経路など)を組み合わせたSPARQL質問をSPARQL拡張した。Spartexは既存のバーテックス中心図形処理フレームワークに基づいて,Graphlabまたはプレゲルである。SPARQL質問を解釈し,それら内蔵オプティマイザを用いて効率的に実行する頂点中心プログラムとして一般的なSPARQL演算子を実装した。添加では,基礎となる頂点中心フレームワークに実装された任意のグラフアルゴリズムは,Spartexで十分可能となった。ここでは,提案フレームワークは,複雑なRDFデータ分析プログラムの有意に実行を単純化して,種々のシナリオを提示した。Spartexはエッジの十億データセットにスケールすることを示し,著者らの中核的なSPARQLエンジンが最先端の特殊化したRDFエンジンと少なくとも同程度に速いことを示した。SPARQLを用いた一般的な図形処理を組み合わせた複雑な解析的作業では,Spartexは既存の代替法よりも速い大きさの順で最小であった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 簡素化 ,  *図形処理 ,  データ解析
準シソーラス用語： 最短経路 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算理論  (JB02000A) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  RDF ,  データ分析 ,  SPARQL ,  頂点 ,  グラフ