En av de stora utmaningarna vid storskalig databehandling med MapReduce är smart beräkning av anslutningar. Sedan Semantic Web dataset publicerade i RDF har ökat snabbt under de senaste åren, skalbara gå tekniker blir en viktig fråga för SPARQL frågebehandling också. I det här dokumentet introducerar vi Map-Side Index Nested Loop Join (MAPSIN-anslutning) som kombinerar skalbara indexeringsmöjligheter för NoSQL-lagringssystem som HBase, som lider av ett otillräckligt distribuerat bearbetningslager, med MapReduce, som i sin tur inte tillhandahåller lämpliga lagringsstrukturer för effektiv storskalig anslutningsbehandling. Samtidigt som vi behåller flexibiliteten i vanligt använda reducerings-side-anslutningar, utnyttjar vi effektiviteten i map-side-anslutningar utan några ändringar i det underliggande ramverket. Vi demonstrerar de betydande fördelarna med MAPSIN i samband med bearbetningen av SPARQL:s grundläggande grafmönster på stora RDF-datamängder genom en utvärdering med referensvärdena LUBM och SP 2 Bench. För de flesta frågor, MAPSIN gå med baserat frågeutförande outperforms reduce-side gå med baserat utförande av en storleksordning.
Map-Side Index Nested Loop Join (MAPSIN gå med) REF använder indexeringen som tillhandahålls av HBase för att utföra kartsidan ansluter på data som lagras i HBase.
Cascading map-side joins over HBase for scalable join processing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}