Schätzle, AlexanderPrzyjaciel-Zablocki, MartinHornung, ThomasLausen, GeorgHärder, TheoLehner, WolfgangMitschang, BernhardSchöning, HaraldSchwarz, Holger2019-01-172019-01-172011978-3-88579-274-1https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/19628Dieser Beitrag untersucht die effiziente Auswertung von SPARQL- Anfragen auf großen RDF-Datensätzen. Zum Einsatz kommt hierfür das Apache Hadoop Framework, eine bekannte Open-Source Implementierung von Google's MapReduce, das massiv parallelisierte Berechnungen auf einem verteilten System ermöglicht. Zur Auswertung von SPARQL-Anfragen mit Hadoop wird in diesem Beitrag PigSPARQL, eine Übersetzung von SPARQL nach Pig Latin, vorgestellt. Pig Latin ist eine von Yahoo! Research entworfene Sprache zur verteilten Analyse von großen Datensätzen. Pig, die Implementierung von Pig Latin für Hadoop, übersetzt ein Pig Latin-Programm in eine Folge von MapReduce-Jobs, die anschließend auf einem Hadoop-Cluster ausgeführt werden. Die Evaluation von PigSPARQL anhand eines SPARQL spezifischen Benchmarks zeigt, dass der gewählte Ansatz eine effiziente Auswertung von SPARQL-Anfragen mit Hadoop ermöglicht.enText/Conference Paper1617-5468