基于hadoop的xml关键字查询算法研究

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3、．结碱心哉纖套分类号：学校代码：10165密级：学号：201311001129硕士学位论文基于Hadoop的XML关键字查询算法研究作者姓名：李泉霖学科、专业：计算机科学与技术研究方向：数据挖掘导师姓名：张永副教授2016年6月辽宁师范大学硕士学位论文摘要可扩展标记语言(eXtensibleMarkupLanguage,XML)，是基于标准广义标记语言，用于定义语义标记的一套规则。它已经在数据挖掘、数据库系统等诸多应用领域发挥了重要的作用。XML正在成为数据管理与存储的重要技术。为了能从海量XML数据中提取用户所需要的信息，许多XML数据查询方法应运而生，使得XML数据查

4、询成为相关领域的一个研究热点。云计算是一种可以实现程序并行化的编程模型，简单来说就是可以将大规模数据分布存储在由大量机器组成的集群中，同时集群本身可以由大量成本较低的计算机组成，而不用购置高配置的机器，这很大程度上是一种资源的节约。Hadoop作为一种主流的云计算平台被人们广泛关注，其自身方便而简洁的特点，使得用户编写代码能够得心应手。它的这种明显的优势使得大规模XML关键字查询所面临的问题得到解决。本文针对XML关键字查询相关算法进行了深入研究，并用Hadoop作为计算平台，提出将查询算法并行化的方案，主要研究工作如下：(1)针对目前XML关键字查询算法存在的问题，本文根据

5、Dewey编码分布特点提出了一种智能分组方案，在查询开始之前对Dewey码集合中的元素进行分组。该分组方案在基于索引搜索算法的基础上设计，并提出了智能分组索引查询算法(IntelligentIndexedLookupEager,IILE)。对比实验的结果表明，提出的智能分组索引查询算法获得了较高的执行效率。(2)考虑到目前海量数据在单机上的运行时间过长的问题和大规模数据的处理要求，以及Hadoop环境对数据的分块机制，本文进一步分析了IILE算法的特点，提出了一个基于SLCA分解规律与合并规律的属性，该属性有利于将算法进行分布式计算，并在此基础上提出了一种XML关键字并行化查

6、询方案。该方案基于MapReduce编程模型设计和实现。实验结果表明，对于大规模的XML关键字查询，提出的并行化方案在Hadoop平台下具有较高的执行效率。关键字：云计算；可扩展标记语言；关键字查询；智能分组；MapReduceI基于Hadoop的XML关键字查询算法研究XMLkeywordsearchalgorithmbasedonHadoopAbstractExtensiblemarkuplanguage(XML),basedonstandardgeneralizedmarkuplanguage,isasetofrulesfordefiningsemanticmarkup

7、.IthasplayedamoreandmoreimportantroleintheWebprogramming.XMLisbecomingthecoretechnologyofelectroniccommerceoperationanddatamanagement.InordertoextracttheinformationfromthemassiveXMLdata,manyXMLdataquerymethodshaveemerged,whichmakestheXMLdataquerybecomeah