Mapreduce kullanarak RDFS üzerinde dağıtık çıkarsama

Günümüzde teknoloji çağında büyük veriler üzerinde işlemlerin gerçekleştirilebilmesi gerekmektedir. Bu verilerin ölçeklenebilir bir şekilde gerçekleştirilebilmesi için en önemli çözüm yolu dağıtık ve paralel hesaplama yöntemidir. MapReduce, büyük veri kümeleri üzerinde ve çok sayıda bilgisayarı birlikte kullanarak gerekli işlemleri dağıtık ve paralel olarak gerçekleştiren bir programlama modelidir. Öte yandan RDFS veri kümelerinin dosya boyutu ve karmaşıklığı giderek artmaktadır. Bu da RDFS çıkarsama işlemlerinde performans sıkıntılarına neden olmaktadır. Bunun çözümü için büyük veri çözümleri kullanılabilir. RDFS çıkarsama sonucu oluşan çıktılar başka bir çıkarsama işlemi için girdi olabilir böylece eldeki büyük veriler için çıkarsama yapılırken veriler giderek büyür. Bu çalışmada Hadoop üzerinde kullanılan paralel ve dağıtık çalıştırma teknolojileri MapReduce, Hive ve Pig kullanarak dağıtık RDFS çıkarsama işlemi gerçekleştirip, performanslarını gözlemleyeceğiz. Ayrıca doküman indeksleme yöntemi kullanarak performans artışı sağlamayı amaçlamaktayız. Bunun içinde MapReduce ve indeksleme yaklaşımları kullanılarak efektif ve dikkate değer bir şekilde çıkarsama işleminin gerçekleştirebileceği gösterilmektedir. Deneysel çalışmalar Dbpedia ve Freebase veri kümeleri üzerinde gerçekleştirilmiştir.