Verwenden SPARQL UPDATELOAD, um Daten in Neptune zu importieren

Laden von Dateien direkt von Amazon S3 in Neptune mit SPARQL UPDATE LOAD

Da Neptune es Ihnen nicht erlaubt, bei der Verwendung eine IAM Rolle an Amazon S3 zu übergeben SPARQL UPDATELOAD, muss entweder der fragliche Amazon S3-Bucket öffentlich sein oder Sie müssen ein vorsigniertes Amazon S3 URL in der Abfrage verwenden. LOAD

Um eine vorsignierte Datei URL für eine Amazon S3 S3-Datei zu generieren, können Sie einen AWS CLI Befehl wie diesen verwenden:

aws s3 presign --expires-in (number of seconds) s3://(bucket name)/(path to file of data to load)

Anschließend können Sie das vorsignierte Ergebnis URL in Ihrem LOAD Befehl verwenden:

curl https://(a Neptune endpoint URL):8182/sparql \
  --data-urlencode 'update=load (pre-signed URL of the remote Amazon S3 file of data to be loaded) \
                           into graph (named graph)'

Weitere Informationen finden Sie auf der Seite zum Thema Authentifizieren von Anforderungen: Verwenden von Abfrageparametern. Die Boto3-Dokumentation zeigt, wie ein Python-Skript verwendet wird, um ein vorsigniertes zu generieren. URL

Außerdem muss der Inhaltstyp der Dateien, die geladen werden sollen, korrekt eingestellt sein.

1. Sie legen den Inhaltstyp von Dateien beim Hochladen in Amazon S3 mithilfe des Parameters -metadata wie folgt fest:

   aws s3 cp test.nt s3://bucket-name/my-plain-text-input/test.nt --metadata Content-Type=text/plain
   aws s3 cp test.rdf s3://bucket-name/my-rdf-input/test.rdf --metadata Content-Type=application/rdf+xml

2. Vergewissern Sie sich, dass die Medientyp-Informationen tatsächlich vorhanden sind. Führen Sie Folgendes aus:

   curl -v bucket-name/folder-name

   Die Ausgabe dieses Befehls sollte die Medientyp-Informationen anzeigen, die Sie beim Hochladen der Dateien festlegen.

3. Anschließend können Sie diese Dateien mit dem Befehl SPARQL UPDATE LOAD in Neptune importieren:

   curl https://your-neptune-endpoint:port/sparql \
     -d "update=LOAD <https://s3.amazonaws.com/bucket-name/my-rdf-input/test.rdf>"

Verwenden eines Webservers zum Laden von Dateien in Neptune mit SPARQL UPDATE LOAD

1. Installieren Sie einen Webserver auf einem Computer, auf dem VPC Neptune und die zu ladenden Dateien gehostet werden. Bei Verwendung von Amazon Linux könnten Sie Apache beispielsweise wie folgt installieren:

   sudo yum install httpd mod_ssl
   sudo /usr/sbin/apachectl start

2. Definieren Sie die MIME Art (en) des RDF Dateiinhalts, den Sie laden möchten. SPARQLverwendet den vom Webserver gesendeten Content-type Header, um das Eingabeformat des Inhalts zu bestimmen. Sie müssen daher die entsprechenden MIME Typen für den Webserver definieren.

   Angenommen, Sie verwenden die folgenden Dateierweiterungen zum Identifizieren von Dateiformaten:

   • .ntfürNTriples.

   • .nqfürNQuads.

   • .trig für Trig.

   • .rdffürRDF/XML.

   • .ttl für Turtle.

   • .n3 für N3.

   • .jsonldfür JSON -LD.

   Wenn Sie Apache 2 als Webserver verwenden, würden Sie die Datei /etc/mime.types bearbeiten und die folgenden Typen hinzufügen:

    text/plain nt
    application/n-quads nq
    application/trig trig
    application/rdf+xml rdf
    application/x-turtle ttl
    text/rdf+n3 n3
    application/ld+json jsonld

3. Vergewissern Sie sich, dass die Zuordnung MIME vom Typ -type funktioniert. Sobald Ihr Webserver betriebsbereit ist und Sie RDF Dateien in den Formaten Ihrer Wahl hosten, können Sie die Konfiguration testen, indem Sie von Ihrem lokalen Host eine Anfrage an den Webserver senden.

   Sie können beispielsweise eine Anfrage wie z. B. die Folgende senden:

   curl -v http://localhost:80/test.rdf

   Anschließend sollten Sie in einer detaillierten Ausgabe von curl eine Zeile ähnlich der Folgenden sehen:

   Content-Type: application/rdf+xml

   Daran ist zu erkennen, dass die Zuweisung des Inhaltstyps erfolgreich definiert wurde.

4. Sie sind jetzt bereit, Daten mit dem SPARQL UPDATE folgenden Befehl zu laden:

   curl https://your-neptune-endpoint:port/sparql \
       -d "update=LOAD <http://web_server_private_ip:80/test.rdf>"