Processing of large volumes of distributed data is an important challenge nowadays. MapReduce along with related technologies of Hadoop ecosystem provide a good toolset for organizing distributed storage and processing of such data. There are different approaches for storing and processing knowledge graphs We consider MapReduce algorithms which can be applied on distributed knowledge graphs represented in RDF framework.
;
Обработка больших распределенных данных является одной из наиболее важных современных задач. Система Apache Hadoop вместе с подходом MapReduce представляют хороший инструментарий для решения подобных задач. Для сохранения и обработки графов знаний существует множество подходов. Здесь рассмотрен формат RDF и представлены несколько MapReduce алгоритмов для их обработк.
oai:noad.sci.am:135824
Scientific Proceedings of Shirak State University Issue A
Institute for Informatics and Automation Problems ; Институт проблем информатики иавтоматизации
Mar 3, 2021
Jul 17, 2020
20
https://noad.sci.am/publication/149353
Edition name | Date |
---|---|
Шагинян Т. А., Некоторые MAPREDUCE алгоритмы для распределеннойобработки графов знаний | Mar 3, 2021 |