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申请/专利权人：北京海致科技集团有限公司
摘要：本发明提供了一种基于spark的知识图谱关系数据增量计算方法、装置，方法包括如下步骤：根据时间数据的id信息，找出新增以及更新的事件数据；通过新增以及更新的事件数据，根据关系提取时的条件，获取会产生新增关系数据的关联数据；将关联数据去重后，则为能够产生新增关系数据的条件；将关联数据与全部事件数据对比，生成需要增量计算的事件数据；利用关系数据计算方法计算出新增的关系数据；将新增的关系数据与旧的关系数据合并，得到最新的关系数据。本发明提供的基于spark的知识图谱关系数据增量计算方法、装置，对新增数据提取关键数据，在事件数据中提取能够产生增量关系的中间数据，再通过关系的清洗，完成关系的增量计算，优化用户的关系计算。
主权项：1.一种基于spark的知识图谱关系数据增量计算方法，其特征在于，包括如下步骤：根据时间数据的id信息，找出新增以及更新的事件数据；通过新增以及更新的事件数据，根据关系提取时的条件，获取会产生新增关系数据的关联数据；将所述关联数据去重后，则为能够产生新增关系数据的条件；将关联数据与全部事件数据对比，当关联数据量小于预设值时，将关联数据落盘后，触发sparksql的broadcastjoin，生成需要增量计算的事件数据；利用关系数据计算方法计算出新增的关系数据；将新增的关系数据与旧的关系数据合并，得到最新的关系数据，其中，利用关系数据计算方法计算出新增的关系数据包括：利用hive窗口规范函数；使用PARTITIONBY与ORDERBY语句，使用一个或者多个数据类型的分区或者排序列；满足包含相同条件、偏移条件、交集条件关系的提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京海致科技集团有限公司 一种基于spark的知识图谱关系数据增量计算方法和装置
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