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M��thode de Partitionnement pour le traitement distribu�� et parall��le de donn��es XML.

Malla, Noor 21 September 2012 (has links) (PDF)
Durant cette derni��re d��cennie, la diffusion du format XML pour repr��senter les donn��es g��n��r��es par et ��chang��es sur le Web a ��t�� accompagn��e par la mise en ��uvre de nombreux moteurs d'��valuation de requ��tes et de mises �� jour XQuery. Parmi ces moteurs, les syst��mes " m��moire centrale " (Main-memory Systems) jouent un r��le tr��s important dans de nombreuses applications. La gestion et l'int��gration de ces syst��mes dans des environnements de programmation sont tr��s faciles. Cependant, ces syst��mes ont des probl��mes de passage �� l'��chelle puisqu'ils requi��rent le chargement complet des documents en m��moire centrale avant traitement.Cette th��se pr��sente une technique de partitionnement des documents XML qui permet aux moteurs " m��moire principale " d'��valuer des expressions XQuery (requ��tes et mises �� jour) pour des documents de tr��s grandes tailles. Cette m��thode de partitionnement s'applique �� une classe de requ��tes et mises �� jour pertinentes et fr��quentes, dites requ��tes et mises �� jour it��ratives.Cette th��se propose une technique d'analyse statique pour reconna��tre les expressions " it��ratives ". Cette analyse statique est bas��e sur l'extraction de chemins �� partir de l'expression XQuery, sans utilisation d'information suppl��mentaire sur le sch��ma. Des algorithmes sont sp��cifi��s, utilisant les chemins extraits par l'��tape pr��c��dente, pour partitionner les documents en entr��e en plusieurs parties, de sorte que la requ��te ou la mise �� jour peut ��tre ��valu��e sur chaque partie s��par��ment afin de calculer le r��sultat final par simple concat��nation des r��sultats obtenus pour chaque partie. Ces algorithmes sont mis en ��uvre en " streaming " et leur efficacit�� est valid��e exp��rimentalement.En plus, cette m��thode de partitionnement est caract��ris��e ��galement par le fait qu'elle peut ��tre facilement impl��ment��e en utilisant le paradigme MapReduce, permettant ainsi d'��valuer une requ��te ou une mise �� jour en parall��le sur les donn��es partitionn��es.

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