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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Semantic Flow Processing with Events and Facts
Organization Unit
Authors
  • Pascal Muther
Supervisors
  • Abraham Bernstein
  • Shen Gao
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Number of Pages 80
Date 2014
Abstract Text The combination of the semantic web with stream data opens new possibilities for information retrieval. This thesis develops a system for processing Linked Data streams – Linked Esper. It takes TEF-SPARQL as input query, which handles both event and derived facts. The syntax of the TEF-SPARQL grammar is improved and implemented in this project. The Linked Esper compiles the input query into runnable statements of a stream engine – Esper. Aside from the local execution mode, it also offers a distributed execution mode, which enables scalable processing of large amounts of data. In local as well as in distributed execution mode, different optimization algorithms are applied which improves the overall performances as shown by the experiment results.The evaluation reveals that: first, Linked Esper can handle the most important query features of TEF-SPARQL. Second, it compiles input query to a optimized query plan and then to a distributed execution plan. The results also show that the optimized plan achieves a higher throughput. In addition, partitioning the data flow graph based on optimization algorithms as well as parallelization increases the efficiency of Linked Esper.
Zusammenfassung Die Kombination von Semantic Web mit Datenströmen eröffnet neue Möglichkeiten in der Wissensgewinnung. In dieser Arbeit wird ein System für das Verarbeiten von Linked Data Datenströmen entwickelt – Linked Esper. Es ermöglicht auch die Ableitung und Verarbeitung von temporären Fakten. Die Syntax von TEF-SPARQL wird formal definiert und dient als Eingabesprache für Linked Esper. Linked Esper ist sowohl lokal als auch verteilt ausführbar und ist daher ein Werkzeug um auch grosse Datenmengen verarbeiten zu können. Im lokalen sowie auch im verteilten Modus werden Prozessoptimierungsalgorithmen angewendet, welche die Leistung des Systems erhöhen. Die Evaluation zeigt, dass durch die Verteilung auf verschiedene ausführende Systeme ein erhöhter Datendurchsatz erreicht werden kann. Eine optimale Partitionierung des Datenflussgraphen und Parallelisierung erhöht die Effizienz von Linked Esper.
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