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  1. Modellierung eines digitalen Zeichenkatalogs für die Hieroglyphen des Klassischen Maya
    Ein neues Konzept zur Klassifikation von Schriftzeichen sowie der qualitativen Bewertung und Einstufung von Entzifferungshypothesen
    Author: Diehr, Franziska; Brodhun, Maximilian; Gronemeyer, Sven; Diederichs, Katja; Prager, Christian; Wagner, Elisabeth; Grube, Nikolai
    Published: 2017
    Publisher:  Universitäts- und Landesbibliothek Bonn, Bonn

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    Source: Union catalogues
    Contributor: Eibl, Maximilian (Herausgeber); Gaedke, Martin (Herausgeber)
    Language: German
    Media type: Book
    Format: Online
    Other identifier:
    hdl: 20.500.11811/1121
    Parent title: In: 10.18420/in2017_120
    In: Bonn : Gesellschaft für Informatik, 2017
    In: GI-Edition : lecture notes in informatics. Proceedings, 2017, Informatik 2017, S. 1185-1196
    Subjects: Maya-Sprache; Zeichen; Hieroglyphe; Schriftzeichen; Modellierung
    Other subjects: Digital Humanities; Digitale Epigraphie; Mayaschrift; Zeichenkatalog; Digitaler Zeichenkatalog; Maya; CIDOC CRM; Virtuelle Forschungsumgebung; TextGrid; Klassisches Maya; Ontologiebasierte Modellierung; RDF
    Scope: Online-Ressource
  2. Intelligente Information
    Author: Heuer-James, Jens-Uwe; Parson, Ulrike; Göttel, Sebastian; Ziegler, Wolfgang; Nuding, Win; Oevermann, Jan; Closs, Sissi; Tjarks-Sobhani, Marita; Hennig, Jörg; Leukert, Sven; Schaffner, Michael; Steurer, Stephan; Schober, Martin; Sapara, Jürgen; Fritz, Michael
    Published: [2017]
    Publisher:  tcworld GmbH, Stuttgart

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  3. PigSPARQL: Übersetzung von SPARQL nach Pig Latin
    Author: Schätzle, Alexander; Przyjaciel-Zablocki, Martin; Hornung, Thomas Daniel; Lausen, Georg
    Published: 2011
    Publisher:  Universität, Freiburg

    Abstract: Dieser 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... more

     

    Abstract: Dieser 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

     
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    Source: Union catalogues
    Language: German
    Media type: Book
    Format: Online
    Other identifier:
    Subjects: Hadoop; SPARQL; Abfrageverarbeitung; RDF <Informatik>; Apache Pig; Abfragesprache; Programmübersetzung; SPARQL; Übersetzung; Hadoop; SPARQL; RDF <Informatik>
    Other subjects: (local)article
    Scope: Online-Ressource
    Notes:

    Lecture Notes in Informatics, Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW) : 14. Fachtagung des GI-Fachbereichs "Datenbanken und Informationssysteme" (DBIS), 2. - 4. März 2011 in Kaiserslautern, Germany / Theo Härder... (Hrsg.). Bonn: Gesellschaft für Informatik, 2011 (GI-Edition. Proceedings ; P-180, Seiten 65-84, isbn: 978-3-88579-274-1