Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/50710
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorวิวัฒน์ วัฒนาวุฒิen_US
dc.contributor.authorจุฑามาศ กะวิเศษen_US
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์en_US
dc.date.accessioned2016-12-02T02:02:33Z-
dc.date.available2016-12-02T02:02:33Z-
dc.date.issued2558en_US
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/50710-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2558en_US
dc.description.abstractข้อมูลอาร์ดีเอฟที่ถูกเก็บไว้ในรูปแบบของเอ็กซ์เอ็มแอลหรือระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์โดยในปัจจุบันเป็นที่นิยมนำมาประยุกต์ใช้ในการเก็บข้อมูลต่างๆ ที่มีขนาดใหญ่มากๆ อย่างไรก็ตามเมื่อข้อมูลมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น ส่งผลให้เซตของข้อมูลมีขนาดใหญ่ขึ้นตามไปด้วย ดังนั้นทางเลือกในการจัดการข้อมูลและการค้นหาข้อมูลอาร์ดีเอฟ หรือข้อมูลที่มีความเชื่อมโยงกันที่เรียกว่าลิงค์เดต้าคือ การใช้อัลกอริทึมของแมปรีดิวซ์ บนกรอบการทำงานของฮาดูป วิทยานิพนธ์นี้จึงนำเสนอการดำเนินการถ่ายโอนข้อมูลและการค้นหาข้อมูลอาร์ดีเอฟจากฮาดูปคลัสเตอร์ เพื่อวัดประสิทธิภาพด้านเวลาในการเข้าถึงข้อมูลและค้นหาข้อมูลบนฮาดูป โดยข้อมูลอาร์ดีเอฟขนาดใหญ่ที่ใช้ในการทดลองจะถูกแปลงให้อยู่ในรูปของเอ็นทริปเปิ้ล และถูกถ่ายโอนเข้าไปยังฮาดูปคลัสเตอร์ซึ่งเป็นแหล่งเก็บข้อมูลของฮาดูปซึ่งอาศัยหลักการของเอชดีเอฟเอส ในการแบ่งข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อจัดเก็บเข้าสู่ระบบ การค้นหาข้อมูลอาร์ดีเอฟในระบบโดยใช้สปาร์เคิล ซึ่งจะถูกแปลงให้อยู่ในรูปแบบของการสอบถามแบบเอ็นทริปเปิ้ล ที่เรียกว่า เบสิคกราฟแพทเทิร์น ด้วยจีน่าอัลจีบร้า เพื่อส่งเข้าไปประมวลผลในอัลกอริทึมของแมปรีดิวซ์ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์สุดท้ายที่ตรงกับความต้องการของการค้นหาข้อมูลen_US
dc.description.abstractalternativeAn RDF graph is typically stored in an XML file or a relational database. However, when it becomes a large RDF graph, an alternative way to handle the storing and query RDF graph or linked data is to use the MapReduce algorithm and Hadoop framework. In this thesis, we propose a supporting tool far data transfer and query on big RDF graph. We aim to reduce the access time and query response time by using Hadoop Framework. The RDF/XML or linked data are converted into a huge set of N-triples and they are uploaded onto Hadoop and stored in data nodes of Hadoop Distributed File System (HDFS). The query of RDF graph in SPARQL is analyzed and converted into a specific N-triple format as to search the answer using Jena Algebra. The MapReduce algorithm is developed to relevantly manipulate the RDF graph.en_US
dc.language.isothen_US
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.titleการพัฒนาการถ่ายโอนและสอบถามข้อมูลในรูปแบบอาร์ดีเอฟบนกรอบการทำงานฮาดูปen_US
dc.title.alternativeA DEVELOPMENT OF RDF DATA TRANSFER AND QUERY ON HADOOP FRAMEWORKen_US
dc.typeThesisen_US
dc.degree.nameวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตen_US
dc.degree.levelปริญญาโทen_US
dc.degree.disciplineวิศวกรรมซอฟต์แวร์en_US
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.email.advisorWiwat.V@Chula.ac.th,wiwatv@gmail.com,wiwat@chula.ac.then_US
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
5570970021.pdf2.72 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.