کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6935272 | 868599 | 2014 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Toward a data scalable solution for facilitating discovery of science resources
ترجمه فارسی عنوان
به سوی یک راه حل مقیاس پذیر داده برای تسهیل کشف منابع علمی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
اطلاعات فشرده، فراداده علم، پایگاه داده گراف، مقیاس پذیری، معناشناسی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Data-intensive science simultaneously derives from and creates the need for large quantities of data. As such, scientists increasingly need to discover and analyze new datasets from diverse sources. Beyond the sheer volume of data, issues posed by the resultant data heterogeneity are often overlooked. We postulate that heterogeneity challenges can be solved (at least in part) with the adoption of the Resource Description Framework (RDF), a graph-based data model. In turn, this requires scalable graph query systems for discovering and analyzing data. Consequently, we investigate GEMS, a graph engine for large-scale clusters. We describe the features of GEMS that make it suitable for answering graph queries and scaling to larger quantities of data. We evaluate GEMS' ability to answer real science-based queries over real-world, curated, science metadata. We also demonstrate GEMS' ability to scale to larger datasets using a benchmark.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Parallel Computing - Volume 40, Issue 10, December 2014, Pages 682-696
Journal: Parallel Computing - Volume 40, Issue 10, December 2014, Pages 682-696
نویسندگان
Jesse Weaver, Vito Giovanni Castellana, Alessandro Morari, Antonino Tumeo, Sumit Purohit, Alan Chappell, David Haglin, Oreste Villa, Sutanay Choudhury, Karen Schuchardt, John Feo,