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使用Java客户端将数据加载到Grakn知识图中

本教程说明了如何使用 Grakn的使用数据Java Client 将CSV，JSON或XML格式的客户数据集迁移到Grakn知识图中。

我们将在本文中讨论的端将到 phone_calls. 知识图称为此知识图的模式在此处的前一篇文章中定义。

如果您已经熟悉Grakn，加载并且您需要的知识只是一个迁移示例，您会发现这个Github存储库很有用。图中如果，使用数据另一方面，客户你不熟悉的端将到技术，一定要首先完成定义模式的加载 phone_calls 知识图，使用Java数据迁移到Grakn阅读进行了详细的知识指导。

快速查看phone_calls架构

在我们开始迁移之前，图中让我们快速提醒一下 phone_calls 知识图的使用数据架构是如何形成的。

将数据迁移到Grakn

我们将概述迁移的客户发生方式。

首先，端将到我们需要与我们的Grakn键空间进行对话。为此，我们将使用 Grakn 的 Java客户端。站群服务器

我们将遍历每个数据文件，提取每个数据项并将其解析为JSON对象。

我们将每个数据项（以JSON对象的形式）传递给其对应的模板。模板返回的是用于将该项插入Grakn的Graql查询。

我们将执行每个查询以将数据加载到目标键空间 - phone_calls 。

在继续之前，请确保已安装Java 1.8并在计算机上运行 Grakn服务器。

入门

创建一个新的Maven项目

该项目使用SDK 1.8并命名 phone_calls 。我将使用IntelliJ作为IDE。

将Grakn设置为依赖关系

修改 pom.xml 以包含最新版本的Grakn（1.4.2）作为依赖项。

<？xml version =“1.0”encoding =“UTF-8”？> < project xmlns = “http://maven.apache.org/POM/4.0.0” xmlns：xsi = “http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance” xsi：schemaLocation = “http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd” > < modelVersion > 4.0.0 </ modelVersion > < groupId > ai.grakn.examples </ groupId > < artifactId > migrate-csv-to-grakn </ artifactId > < version > 1.0-SNAPSHOT </ version > < 存储库> < repository > < id >发布</ id > < url > https://oss.sonatype.org/content/repositories/releases </ url > </ repository > </ repositories > < properties > < grakn.version > 1.4.2 </ grakn.version > < maven.compiler.source > 1.7 </ maven.compiler.source > < maven.compiler.target > 1.7 </ maven.compiler.target > </ properties > < dependencies > < 依赖> < groupId > ai.grakn </ groupId > < artifactId > client-java </ artifactId > < version > $ { grakn.version} </ version > </ dependency > </ dependencies > </ project >

配置日志记录

我们希望能够配置Grakn注销的内容。为此，请修改 pom.xml 以排除 slf4j 附带 grakn 并 logback 作为依赖项添加。

<？xml version =“1.0”encoding =“UTF-8”？> < project xmlns = “http://maven.apache.org/POM/4.0.0” xmlns：xsi = “http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance” xsi：schemaLocation = “http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd” > < modelVersion > 4.0.0 </ modelVersion > <！ - ... - > < dependencies > < 依赖> < groupId > ai.grakn </ groupId > < artifactId > client-java </ artifactId > < version > $ { grakn.version} </ version > < exclusions > < 排除> < groupId > org.slf4j </ groupId > < artifactId > slf4j-simple </ artifactId > </ exclusion > </ exclusions > </ dependency > < 依赖> < groupId > ch.qos.logback </ groupId > < artifactId > logback-classic </ artifactId > < version > 1.2.3 </ version > </ dependency > </ dependencies > </ project >

接下来，添加一个 logback.xml 使用以下内容调用的新文件并将其放在下面 src/main/resources 。

< configuration debug = “false” > < root level = “INFO” /> </ configuration >

创建迁移类

在 src/main 创建一个名为的新文件 Migration.java 。这是我们要编写所有代码的地方。

包括数据文件

选择以下数据格式之一并下载文件。下载四个文件中的每个文件后，源码下载将它们放在 src/main/resources/data 目录下。我们将使用它们将数据加载到我们的 phone_calls 知识图中。

随后的所有代码都将被写入 Migration.java 。

指定每个数据文件的详细信息

在此之前，我们需要一个结构来包含读取数据文件和构建Graql查询所需的详细信息。这些细节包括：

数据文件的路径，和

接收JSON对象并生成Graql插入查询的模板函数。

为此，我们创建了一个名为的新子类 Input 。

导入 mjson。杰森 ; 公共类迁移 { abstract static class Input { 字符串路径 ; public Input（String path）{ 这个。path = path ; } String getDataPath（）{ return path ;} abstract String template（Json 数据）; } }

在本文的后面，我们将看到如何 Input 创建类的实例，但在我们开始之前，让我们将 mjson 依赖项添加到文件中的 dependencies 标记中 pom.xml 。

< 依赖> < groupId > org.sharegov </ groupId > < artifactId > mjson </ artifactId > < version > 1.4.0 </ version > </ dependency >

是时候初始化了 inputs 。

下面的代码调用 initialiseInputs() 返回集合的方法 inputs 。然后，我们将使用 input 此集合中的每个元素将每个数据文件加载到Grakn中。云南idc服务商

//其他进口导入 java。util。ArrayList ; 导入 java。util。收藏 ; 公共类迁移 { 抽象静态类输入 { ...} public static void main（String [] args）{ 集合< Input > inputs = initialiseInputs（）; } static Collection < Input > initialiseInputs（）{ 集合< Input > inputs = new ArrayList <>（）; // 接下来的是回报输入 ; } }

公司的输入实例

input.getDataPath() 会回来的 data/companies 。

鉴于 company 是

{ name：“Telecom” }

input.template(company) 将返回

插入 $公司 ISA 公司拥有的名称 “电信” ;

一个人的输入实例

//进口公共类迁移 { 抽象静态类输入 { ...} public static void main（String [] args）{ ...} static Collection < Input > initialiseInputs（）{ 集合< Input > inputs = new ArrayList <>（）; 输入。add（new Input（“data / companies”）{ ...}）; 输入。add（new Input（“data / people”）{ @覆盖 public String template（Json person）{ //插入人 String graqlInsertQuery = “insert $ person isa person has phone-number” + person。at（“phone_number”）; 如果（！人。有（“FIRST_NAME” ））{ //人不是客户 graqlInsertQuery + = “has is-customer false” ; } else { //人是顾客 graqlInsertQuery + = “has is-customer true” ; graqlInsertQuery + = “有名字” + 人。at（“first_name”）; graqlInsertQuery + = “有姓氏” + 人。at（“last_name”）; graqlInsertQuery + = “有城市” + 人。在（“城市”）; graqlInsertQuery + = “有年龄” + 人。在（“年龄”）。asInteger（）; } graqlInsertQuery + = “;” ; return graqlInsertQuery ; } }）; 回报输入 ; } }

input.getDataPath() 会回来的 data/people 。

鉴于 person 是

{ phone_number：“+ 44 091 xxx” }

input.template(person) 将返回

插入 $人拥有电话- 数字 “+44 091 XXX” ;

并给予 person 被

{ 冷杉- 名称：“成龙”，最后- 名：“乔”，城市：“即墨”，年龄：77，PHONE_NUMBER：“+00 091 XXX” }

input.template(person) 将返回

插入 $人拥有电话- 数字 “+44 091 XXX” 具有第一- 名字 “成龙” 已经过去- 名字 “乔” 有城 “即墨” 具有年龄 77 ;

合同的输入实例

//进口公共类迁移 { 抽象静态类输入 { ...} public static void main（String [] args）{ ...} static Collection < Input > initialiseInputs（）{ 集合< Input > inputs = new ArrayList <>（）; 输入。add（new Input（“data / companies”）{ ...}）; 输入。add（new Input（“data / people”）{ ...}）; 输入。add（new Input（“data / contracts”）{ @覆盖 public String template（Json contract）{ //匹配公司 String graqlInsertQuery = “匹配$ company isa company has name” + contract。at（“company_name”）+ “;” ; //匹配人 graqlInsertQuery + = “$ customer isa person has phone-number” + contract。at（“person_id”）+ “;” ; //插入合同 graqlInsertQuery + = “insert（provider：$ company，customer：$ customer）isa contract;” ; return graqlInsertQuery ; } }）; 回报输入 ; } }

input.getDataPath() 会回来的 data/contracts 。

鉴于 contract 是

{ company_name：“Telecom”，person_id：“ + 00 091 xxx” }

input.template(contract) 将返回

比赛 $公司 ISA 公司拥有的名称 “电信” ; $客户 ISA 人拥有电话- 数字 “+00 091 XXX” ; insert（provider：$ company，customer：$ customer）isa contract ;

呼叫的输入实例

//进口公共类迁移 { 抽象静态类输入 { ...} public static void main（String [] args）{ ...} static Collection < Input > initialiseInputs（）{ 集合< Input > inputs = new ArrayList <>（）; 输入。add（new Input（“data / companies”）{ ...}）; 输入。add（new Input（“data / people”）{ ...}）; 输入。add（new Input（“data / contracts”）{ ...}）; 输入。add（new Input（“data / calls”）{ @覆盖 public String template（Json call）{ //匹配来电者 String graqlInsertQuery = “match $ caller isa person has phone-number” + call。at（“caller_id”）+ “;” ; //匹配被叫者 graqlInsertQuery + = “$ callee isa person has phone-number” + call。at（“callee_id”）+ “;” ; //插入电话 graqlInsertQuery + = “insert $ call（caller：$ caller，callee：$ callee）isa call;” + “$ call已经开始” + 来电。at（“started_at”）。asString（）+ “;” + “$ call has duration” + call。在（“持续时间”）。asInteger（）+ “;” ; return graqlInsertQuery ; } }）; 回报输入 ; } }

input.getDataPath() 会回来的 data/calls 。

鉴于 call 是

{ caller_id：“44 091 XXX” ，callee_id：“00 091 XXX” ，started_at：2018 - 08 - 10 T07：57：51，持续时间：148 }

input.template(call) 将返回

比赛 $呼叫者 ISA 人拥有电话- 数字 “+44 091 XXX” ; $被叫 ISA 人拥有电话- 数字 “+00 091 XXX” ; insert $ call（caller：$ caller，callee：$ callee）isa call ; $电话已经开始- 在 2018 - 08 - 10 T07：57：51 ; $电话具有持续时间 148 ;

连接和迁移

现在我们已经为每个数据文件定义了数据路径和模板，我们可以继续连接我们的 phone_calls 知识图并将数据加载到其中。

//其他进口进口 ai。grakn。GraknTxType ; 进口 ai。grakn。Keyspace ; 进口 ai。grakn。客户。Grakn ; 进口 ai。grakn。util。SimpleURI ; 导入 java。io。UnsupportedEncodingException ; 公共类迁移 { 抽象静态类输入 { ...} public static void main（String [] args）{ 集合< Input > inputs = initialiseInputs（）; connectAndMigrate（输入）; } static void connectAndMigrate（Collection < Input > inputs）{ SimpleURI localGrakn = new SimpleURI（“localhost”，48555）; Keyspace keyspace = Keyspace。of（“phone_calls”）; Grakn grakn = new Grakn（localGrakn）; Grakn。会话会话 = grakn。session（keyspace）; 输入。forEach（输入 - > { 系统。出。的println（“[由加载” + 输入。getDataPath（）+ “]成Grakn ...”）; 尝试 { loadDataIntoGrakn（输入，会话）; } catch（UnsupportedEncodingException e）{ e。printStackTrace（）; } }）; 会议。close（）; } static Collection < Input > initialiseInputs（）{ ...} static void loadDataIntoGrakn（输入输入，Grakn。会话会话）抛出 UnsupportedEncodingException { ...} }

connectAndMigrate(Collection<Input> inputs) 是启动数据迁移到 phone_calls 知识图中的唯一方法。

此方法发生以下情况：

grakn 创建 Grakn实例，连接到我们在本地运行的服务器 localhost:48555 。

session 创建 A ，连接到键空间 phone_calls 。

对于集合中的每个 input 对象 inputs ，我们称之为 loadDataIntoGrakn(input, session) 。这将负责将 input 对象中指定的数据加载到我们的键空间中。

最后 session 关闭了。

将数据加载到phone_calls

现在我们已经 session 连接到 phone_calls 键空间，我们可以继续将数据实际加载到我们的知识图中。

//进口公共类迁移 { 抽象静态类输入 { ...} public static void main（String [] args）{ 集合< Input > inputs = initialiseInputs（）; connectAndMigrate（输入）; } static Collection < Input > initialiseInputs（）{ ...} static void connectAndMigrate（Collection < Input > inputs）{ ...} static void loadDataIntoGrakn（输入输入，Grakn。会话会话）抛出 UnsupportedEncodingException { ArrayList < Json > items = parseDataToJson（输入）; 物品。forEach（item - > { Grakn。交易 tx = 会话。交易（GraknTxType。WRITE）; String graqlInsertQuery = input。模板（项目）; 系统。出。println（“执行Graql查询：” + graqlInsertQuery）; tx。graql（）。解析（graqlInsertQuery）。execute（）; tx。commit（）; tx。close（）; }）; 系统。出。的println（“\ nInserted” + 项目。大小（）+ “由项目[” + 输入。getDataPath（）+ “]。到Grakn \ n”个）; } static ArrayList < Json > parseDataToJson（输入输入）抛出 UnsupportedEncodingException { ...} }

为了将每个文件中的数据加载到Grakn中，我们需要：

检索一个 ArrayList JSON对象，每个对象代表一个数据项。为此，我们呼吁 parseDataToJson(input) ，和

对于每个JSON对象 items ：a）创建事务 tx ，b）构造 graqlInsertQuery 使用相应的 template ，c）运行 query ，d） commit 事务和e） close 事务。

有关创建和提交事务的注意事项： 为避免内存不足，建议在单个事务中创建和提交每个查询。但是，为了更快地迁移大型数据集，每次查询都会发生一次，其中是保证在单个事务上运行的最大查询数。

现在我们已经完成了上述所有操作，我们已准备好读取每个文件并将每个数据项解析为JSON对象。这些JSON对象将被传递给 template 每个 Input 对象上的方法。

我们要编写实现 parseDataToJson(input) 。

DataFormat特定实现

parseDataToJson(input) 根据数据文件的格式，实现会有所不同。

但无论数据格式是什么，我们都需要正确的设置来逐行读取文件。为此，我们将使用 InputStreamReader 。

//其他进口导入 java。io。InputStreamReader ; 导入 java。io。读者 ; 公共类迁移 { 抽象静态类输入 { ...} public static void main（String [] args）{ ...} static void connectAndMigrate（Collection < Input > inputs）{ ...} static Collection < Input > initialiseInputs（）{ ...} static void loadDataIntoGrakn（输入输入，Grakn。会话会话）抛出 UnsupportedEncodingException { ...} public static Reader getReader（String relativePath）throws UnsupportedEncodingException { 返回新的InputStreamReader（迁移。类。getClassLoader（）。的getResourceAsStream（relativePath），“UTF-8”）; } }

解析CSV

我们将使用 Univocity CSV Parser 来解析我们的 .csv 文件。让我们为它添加依赖项。我们需要在 dependencies 标签中添加以下内容 pom.xml 。

< 依赖> < groupId > com.univocity </ groupId > < artifactId > univocity-parsers </ artifactId > < version > 2.7.6 </ version > </ dependency >

完成后，我们将编写 parseDataToJson(input) 解析 .csv 文件的实现。

//其他进口进口 com。不公平。解析器。csv。CsvParser ; 进口 com。不公平。解析器。csv。CsvParserSettings ; 公共类迁移 { 抽象静态类输入 { ...} public static void main（String [] args）{ ...} static void connectAndMigrate（Collection < Input > inputs）{ ...} static Collection < Input > initialiseInputs（）{ ...} static void loadDataIntoGrakn（输入输入，Grakn。会话会话）抛出 UnsupportedEncodingException { ...} static ArrayList < Json > parseDataToJson（输入输入）抛出 UnsupportedEncodingException { ArrayList < Json > items = new ArrayList <>（）; CsvParserSettings settings = new CsvParserSettings（）; 设置。setLineSeparatorDetectionEnabled（true）; CsvParser 解析器 = 新的 CsvParser（设置）; 解析器。beginParsing（getReader（输入。getDataPath（）+ “的.csv” ））; String [] columns = parser。parseNext（）; String [] row ; 而（（行 = 分析器。parseNext（））！= 空）{ Json item = Json。object（）; 对于（诠释我 = 0 ; 我 < 行。长度 ; 我++）{ 项目。set（columns [ i ]，row [ i ]）; } 物品。add（item）; } 返回的项目 ; } public static Reader getReader（String relativePath）throws UnsupportedEncodingException { 返回新的InputStreamReader（迁移。类。getClassLoader（）。的getResourceAsStream（relativePath），“UTF-8”）; } }

除了这个实现，我们还需要进行一次更改。

鉴于CSV文件的性质，生成的JSON对象将把 .csv 文件的所有列作为其键，即使该值不存在，它也将被视为一个 null 。

出于这个原因，我们需要在 person template 的 input 实例方法中更改一行。

if (! person.has("first_name")) { ...}

变

if (person.at("first_name").isNull()) { ...} 。

阅读JSON

我们将使用 Gson的JsonReader 来读取我们的 .json 文件。让我们为它添加依赖项。我们需要在 dependencies 标签中添加以下内容 pom.xml 。

< 依赖> < groupId > com.google.code.gson </ groupId > < artifactId > gson </ artifactId > < version > 2.7 </ version > </ dependency >

完成后，我们将编写 parseDataToJson(input) 用于读取 .json 文件的实现。

//其他进口进口 com。谷歌。gson。流。JsonReader ; 公共类迁移 { 抽象静态类输入 { ...} public static void main（String [] args）{ ...} static void connectAndMigrate（Collection < Input > inputs）{ ...} static Collection < Input > initialiseInputs（）{ ...} static void loadDataIntoGrakn（输入输入，Grakn。会话会话）抛出 UnsupportedEncodingException { ...} static ArrayList < Json > parseDataToJson（输入输入）抛出 IOException { ArrayList < Json > items = new ArrayList <>（）; JsonReader jsonReader = 新 JsonReader（getReader（输入。getDataPath（）+ “上传.json” ））; jsonReader。beginArray（）; 而（jsonReader。hasNext（））{ jsonReader。beginObject（）; Json item = Json。object（）; 而（jsonReader。hasNext（））{ String key = jsonReader。nextName（）; 开关（jsonReader。PEEK（））{ 案例 STRING：项目。集（键，jsonReader。nextString（））; 打破 ; 案件编号：项目。集（键，jsonReader。nextInt（））; 打破 ; } } jsonReader。endObject（）; 物品。add（item）; } jsonReader。endArray（）; 返回的项目 ; } public static Reader getReader（String relativePath）throws UnsupportedEncodingException { 返回新的InputStreamReader（迁移。类。getClassLoader（）。的getResourceAsStream（relativePath），“UTF-8”）; } }

解析XML

我们将使用Java的内置 StAX 来解析我们的 .xml 文件。

要解析XML数据，我们需要知道目标标记的名称。这需要在 Input 类中声明并在构造每个 input 对象时指定。

//进口公共类 XmlMigration { abstract static class Input { 字符串路径 ; 串选择 ; public Input（String path，String selector）{ 这个。path = path ; 这个。selector = selector ; } String getDataPath（）{ return path ;} String getSelector（）{ return selector ;} abstract String template（Json 数据）; } public static void main（String [] args）{ ...} static void connectAndMigrate（Collection < Input > inputs）{ ...} static Collection < Input > initialiseInputs（）{ 集合< Input > inputs = new ArrayList <>（）; 输入。add（new Input（“data / companies”，“company”）{ ...}）; 输入。添加（新输入（“数据/人”，“人”）{ ...}）; 输入。add（new Input（“data / contracts”，“contract”）{ ...}）; 输入。add（new Input（“data / calls”，“call”）{ ...}）; 回报输入 ; } static void loadDataIntoGrakn（输入输入，Grakn。会话会话）抛出 UnsupportedEncodingException，XMLStreamException { ...} public static Reader getReader（String relativePath）throws UnsupportedEncodingException { ...} }

现在用于 parseDataToJson(input) 解析 .xml 文件的实现。

//其他进口导入 javax。xml。流。XMLInputFactory ; 导入 javax。xml。流。XMLStreamConstants ; 导入 javax。xml。流。XMLStreamException ; 导入 javax。xml。流。XMLStreamReader ; 公共类 XmlMigration { abstract static class Input { 字符串路径 ; 串选择 ; public Input（String path，String selector）{ 这个。path = path ; 这个。selector = selector ; } String getDataPath（）{ return path ;} String getSelector（）{ return selector ;} abstract String template（Json 数据）; } public static void main（String [] args）{ ...} static void connectAndMigrate（Collection < Input > inputs）{ ...} static Collection < Input > initialiseInputs（）{ 集合< Input > inputs = new ArrayList <>（）; 输入。add（new Input（“data / companies”，“company”）{ ...}）; 输入。添加（新输入（“数据/人”，“人”）{ ...}）; 输入。add（new Input（“data / contracts”，“contract”）{ ...}）; 输入。add（new Input（“data / calls”，“call”）{ ...}）; 回报输入 ; } static void loadDataIntoGrakn（输入输入，Grakn。会话会话）抛出 UnsupportedEncodingException，XMLStreamException { ...} static ArrayList < Json > parseDataToJson（输入输入）抛出 UnsupportedEncodingException，XMLStreamException { ArrayList < Json > items = new ArrayList <>（）; XMLStreamReader r = XMLInputFactory。newInstance（）。createXMLStreamReader（getReader（输入。getDataPath（）+ “的.xml” ））; 字符串键 ; String value = null ; Boolean inSelector = false ; Json item = null ; 而（[R 。hasNext（））{ int event = r。next（）; 开关（事件）{ case XMLStreamConstants。START_ELEMENT：如果（ř。号·getLocalName（）。等于（输入。getSelector（）））{ inSelector = true ; item = Json。object（）; } 打破 ; case XMLStreamConstants。字符： value = r。getText（）; 打破 ; case XMLStreamConstants。END_ELEMENT： key = r。getLocalName（）; 如果（inSelector && ！关键。平等（输入。getSelector（）））{ 项目。set（key，value）; } 如果（键。等于（输入。getSelector（）））{ inSelector = false ; 物品。add（item）; } 打破 ; } } 返回的项目 ; } public static Reader getReader（String relativePath）throws UnsupportedEncodingException { ...} }

把它放在一起

以下是我们 Migrate.java 将CSV数据加载到Grakn中的样子，并在这里找到 JSON 和 XML 文件的样子。

包 ai。grakn。例子 ; 进口 ai。grakn。GraknTxType ; 进口 ai。grakn。Keyspace ; 进口 ai。grakn。客户。Grakn ; 进口 ai。grakn。util。SimpleURI ; / ** *用于CSV，TSV和固定宽度文件的快速可靠的基于Java的解析器的集合 * @see <a href="https://www.univocity.com/pages/univocity_parsers_documentation"> univocity </a> * / 进口 com。不公平。解析器。csv。CsvParser ; 进口 com。不公平。解析器。csv。CsvParserSettings ; / ** *适用于Java的精简JSON库， * @see <a href="https://bolerio.github.io/mjson/"> mjson </a> * / 导入 mjson。杰森 ; 导入 java。io。InputStreamReader ; 导入 java。io。读者 ; 导入 java。io。UnsupportedEncodingException ; 导入 java。util。ArrayList ; 导入 java。util。收藏 ; 公共课 CsvMigration { / ** *表示将输入文件链接到自己的模板函数的Input对象， *用于将Json对象映射到Graql查询字符串 * / abstract static class Input { 字符串路径 ; public Input（String path）{ 这个。path = path ; } String getDataPath（）{ return path ;} abstract String template（Json 数据）; } / ** * 1.创建Grakn实例 * 2.创建到目标键空间的会话 * 3.初始化输入列表，每个输入包含解析数据所需的详细信息 * 4.将csv数据加载到每个文件的Grakn * 5.结束会议 * / public static void main（String [] args）{ 集合< Input > inputs = initialiseInputs（）; connectAndMigrate（输入）; } static void connectAndMigrate（Collection < Input > inputs）{ SimpleURI localGrakn = new SimpleURI（“localhost”，48555）; Grakn grakn = new Grakn（localGrakn）; Keyspace keyspace = Keyspace。of（“phone_calls”）; Grakn。会话会话 = grakn。session（keyspace）; 输入。forEach（输入 - > { 系统。出。的println（“[由加载” + 输入。getDataPath（）+ “]成Grakn ...”）; 尝试 { loadDataIntoGrakn（输入，会话）; } catch（UnsupportedEncodingException e）{ e。printStackTrace（）; } }）; 会议。close（）; } static Collection < Input > initialiseInputs（）{ 集合< Input > inputs = new ArrayList <>（）; //定义用于构建公司Graql插入查询的模板输入。add（new Input（“data / companies”）{ @覆盖 public String template（Json company）{ 返回 “插入$ company isa company has name” + 公司。at（“name”）+ “;” ; } }）; //定义用于构造人Graql插入查询的模板输入。add（new Input（“data / people”）{ @覆盖 public String template（Json person）{ //插入人 String graqlInsertQuery = “insert $ person isa person has phone-number” + person。at（“phone_number”）; 如果（个人。在（“FIRST_NAME” ）。参考isNull（））{ //人不是客户 graqlInsertQuery + = “has is-customer false” ; } else { //人是顾客 graqlInsertQuery + = “has is-customer true” ; graqlInsertQuery + = “有名字” + 人。at（“first_name”）; graqlInsertQuery + = “有姓氏” + 人。at（“last_name”）; graqlInsertQuery + = “有城市” + 人。在（“城市”）; graqlInsertQuery + = “有年龄” + 人。在（“年龄”）。asInteger（）; } graqlInsertQuery + = “;” ; return graqlInsertQuery ; } }）; //定义用于构造合同的模板Graql插入查询输入。add（new Input（“data / contracts”）{ @覆盖 public String template（Json contract）{ //匹配公司 String graqlInsertQuery = “匹配$ company isa company has name” + contract。at（“company_name”）+ “;” ; //匹配人 graqlInsertQuery + = “$ customer isa person has phone-number” + contract。at（“person_id”）+ “;” ; //插入合同 graqlInsertQuery + = “insert（provider：$ company，customer：$ customer）isa contract;” ; return graqlInsertQuery ; } }）; //定义用于构造调用Graql插入查询的模板输入。add（new Input（“data / calls”）{ @覆盖 public String template（Json call）{ //匹配来电者 String graqlInsertQuery = “match $ caller isa person has phone-number” + call。at（“caller_id”）+ “;” ; //匹配被叫者 graqlInsertQuery + = “$ callee isa person has phone-number” + call。at（“callee_id”）+ “;” ; //插入电话 graqlInsertQuery + = “insert $ call（caller：$ caller，callee：$ callee）isa call;” + “$ call已经开始” + 来电。at（“started_at”）。asString（）+ “;” + “$ call has duration” + call。在（“持续时间”）。asInteger（）+ “;” ; return graqlInsertQuery ; } }）; 回报输入 ; } / ** *将csv数据加载到我们的Grakn phone_calls键空间： * 1.将数据项作为json对象列表获取 * 2.对于每个json对象 * 一个。创建Grakn事务 * b。构造相应的Graql插入查询 * C。运行查询 * d。提交交易 * e。关闭交易 * * @param输入包含解析数据所需的详细信息 * @param会话将创建一个事务 * @throws UnsupportedEncodingException * / static void loadDataIntoGrakn（输入输入，Grakn。会话会话）抛出 UnsupportedEncodingException { ArrayList < Json > items = parseDataToJson（输入）; // 1 物品。forEach（item - > { Grakn。交易 tx = 会话。交易（GraknTxType。WRITE）; // 2a String graqlInsertQuery = input。模板（项目）; // 2b 系统。出。println（“执行Graql查询：” + graqlInsertQuery）; tx。graql（）。解析（graqlInsertQuery）。execute（）; // 2c tx。commit（）; // 2d tx。close（）; // 2e }）; 系统。出。的println（“\ nInserted” + 项目。大小（）+ “由项目[” + 输入。getDataPath（）+ “]。到Grakn \ n”个）; } / ** * 1.通过流读取csv文件 * 2.将每行解析为json对象 * 3.将json对象添加到项列表中 * * @param输入用于获取数据文件的路径，减去格式 * @return json对象列表 * @throws UnsupportedEncodingException * / static ArrayList < Json > parseDataToJson（输入输入）抛出 UnsupportedEncodingException { ArrayList < Json > items = new ArrayList <>（）; CsvParserSettings settings = new CsvParserSettings（）; 设置。setLineSeparatorDetectionEnabled（true）; CsvParser 解析器 = 新的 CsvParser（设置）; 解析器。beginParsing（getReader（输入。getDataPath（）+ “的.csv” ））; // 1 String [] columns = parser。parseNext（）; String [] row ; 而（（行 = 分析器。parseNext（））！= 空）{ Json item = Json。object（）; 对于（诠释我 = 0 ; 我 < 行。长度 ; 我++）{ 项目。set（columns [ i ]，row [ i ]）; // 2 } 物品。add（item）; // 3 } 返回的项目 ; } public static Reader getReader（String relativePath）throws UnsupportedEncodingException { 返回新的InputStreamReader（CsvMigration。类。getClassLoader（）。的getResourceAsStream（relativePath），“UTF-8”）; } }

加载时间

运行 main 方法，坐下来，放松并观察日志，同时数据开始涌入Grakn。

回顾一下

我们从设置项目和定位数据文件开始。

接下来，我们继续设置迁移机制，该机制独立于数据格式。

然后，我们了解了如何将具有不同数据格式的文件解析为JSON对象。

最后，我们运行了使用给定 main 方法触发 connectAndMigrate 方法的方法 inputs 。这将数据加载到我们的Grakn知识图中。