如何使用命令行向Apache Fuseki添加新数据集？

Question

我正在按照此Docker映像的说明进行操作,该映像描述了如何使用Apache Fuseki设置新的容器化RDF三元组.我想我可以使用Dockerfile自动执行这些数据集指令中的所有步骤,但是在"识别Fuseki中的数据集"下有一步,您可以进入GUI界面并在那里添加新数据集.由于我最终希望自动执行此过程,因此我想找到一种添加新数据集的命令行方式.它不需要任何花哨的东西,只需添加一个具有给定名称的新数据集,如"db".有没有办法做到这一点？(而且,我想,这是在docker容器中运行该命令的一种方法吗？)

Answer 1

这是你需要做的:

(1)用你的容器启动容器docker run -p 3030:3030 -it stain/jena-fuseki.

(2)找到你的容器的id $$$ docker ps.

(3)config.ttl用docker container cp config.ttl $$$:config.ttl.将文件复制到docker容器.示例config.ttl可以如下所示:

@prefix fuseki:  <http://jena.apache.org/fuseki#> .
@prefix rdf:     <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix rdfs:    <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@prefix tdb:     <http://jena.hpl.hp.com/2008/tdb#> .
@prefix ja:      <http://jena.hpl.hp.com/2005/11/Assembler#> .
@prefix :        <#> .

<#service1> rdf:type fuseki:Service ;
    fuseki:name                       "ds" ;       # http://host:port/ds
    fuseki:serviceQuery               "sparql" ;   # SPARQL query service
    fuseki:serviceQuery               "query" ;    # SPARQL query service (alt name)
    fuseki:serviceUpdate              "update" ;   # SPARQL update service
    fuseki:serviceUpload              "upload" ;   # Non-SPARQL upload service
    fuseki:serviceReadWriteGraphStore "data" ;     # SPARQL Graph store protocol (read and write)
    # A separate read-only graph store endpoint:
    fuseki:serviceReadGraphStore      "get" ;      # SPARQL Graph store protocol (read only)
    fuseki:dataset                   <#dataset> ;
    .

<#dataset> rdf:type      tdb:DatasetTDB ;
    tdb:location "DB" ;
    # Query timeout on this dataset (1s, 1000 milliseconds)
    ja:context [ ja:cxtName "arq:queryTimeout" ;  ja:cxtValue "1000" ] ;
    # Make the default graph be the union of all named graphs.
    ## tdb:unionDefaultGraph true ;
     .

(4)用你的容器提交更改docker container commit $$$ stackoverflow/jena-fuseki:latest.

(5)用:重新启动容器docker run -p 3030:3030 -it stackoverflow/jena-fuseki ./fuseki-server --config=/config.ttl.

(6)如果你现在去,http://localhost:3030你应该看到你的数据集.