Jena RDF API学习总结

Jena 简介一般来说，我们在Protege这样的编辑器里构建了本体，就会想在应用程序里使用它，这就需要一些开发接口。

用程序操作本体是很必要的，因为在很多情况下，我们要自动生成本体，靠人手通过Protege创建所有本体是不现实的。

Jena 是HP公司开发的这样一套API，似乎HP公司在本体这方面走得很靠前，其他大公司还在观望吗？可以这样说，Jena对应用程序就像Protege对我们，我们使用Protege操作本体，应用程序则是使用Jena来做同样的工作，当然这些应用程序还是得由我们来编写。

其实Protege本身也是在Jena的基础上开发的，你看如果Protege 的console里报异常的话，多半会和Jena有关。

最近出了一个Protege OWL API，相当于对Jena的包装，据说使用起来更方便，这个API就是Protege的OWL Plugin所使用的，相信作者经过OWL Plugin的开发以后，说这些话是有一定依据的。

题目是说用Jena处理OWL，其实Jena当然不只能处理OWL，就像Protege 除了能处理OWL外还能处理RDF(S)一样。

Jena最基本的使用是处理RDF(S)，但毕竟OWL已经成为W3C的推荐标准，所以对它的支持也是大势所趋。

好了，现在来点实际的，怎样用Jena读我们用Protege创建的OWL本体呢，假设你有一个OWL本体文件（.owl），里面定义了动物类（/ont/Animal，注意这并不是一个实际存在的URL，不要试图去访问它），并且它有一些实例，现在看如下代码：OntModel m = ModelFactory.createOntologyModel();File myFile = ...;m.read(new FileInputStream(myFile), "");ResIterator iter = m.listSubjectsWithProperty(RDF.type, m.getResource("http:// /ont/Animal"));while (iter.hasNext()) {Resource animal = (Resource) iter.next();System.out.println(animal.getLocalName());}和操作RDF(S)不同，com.hp.hpl.jena.ontology.OntModel是专门处理本体（Ontology）的，它是com.hp.hpl.jena.rdf.model.Model的子接口，具有Model的全部功能，同时还有一些Model没有的功能，例如listClasses()、listObjectProperties()，因为只有在本体里才有“类”和“属性”的概念。

Hadoop学习总结HDFS相关HDFS写数据的流程⾸先由客户端向NameNode服务发起写数据请求NameNode收到请求后会进⾏基本验证验证类容包括对请求上传的路径进⾏合法验证对请求的⽤户进⾏权限验证验证没有问题后，NameNode会响应客户端允许上传接下来客户端会对⽂件按照blocksize⼤⼩进⾏切块，切完后依次以块为单位上传此时客户端会请求上传第⼀个块信息服务端接到上传请求后会依据HDFS默认机架感知原理，返回3台存放数据块副本的DataNode机器客户端收到机器列表后会依据⽹络拓扑原理找到其中⼀台机器进⾏传输通道的建⽴然后依次和三台机器进⾏串⾏连接这样的连接主要是为了减轻客户端本地IO的压⼒当通道建⽴成功后，客户端会通过HDFS的FSOutputStream流对象进⾏数据传输数据传输的最⼩单位为packet传输过程中每台DataNode服务器串⾏连接，依次将数据传递最后⼀个数据块被传输完成后相当于⼀次写⼊结束，如果还有数据块要传输，那就接着传输第⼆个数据块HDFS读数据的流程和写数据⼀样，由客户端向NameNode发出请求NameNode收到请求后会进⾏⽂件下载路径的合法性以及权限验证如果验证没问题，就会给客户端返回⽬标⽂件的元数据信息信息中包含⽬标⽂件数据块对应的DataNode的位置信息然后客户端根据具体的DataNode位置信息结合就近原则⽹络拓扑原理找到离⾃⼰最近的⼀台服务器对数据进⾏访问和下载最后通过HDFS提供的FSInputStream对象将数据读取到本地如果有多个块信息就会请求多次DataNode直到⽬标⽂件的全部数据被下载HDFS的架构及每个服务的作⽤HDFS是Ｈadoop架构中负责完成数据分布式存储管理的⽂件系统⾮⾼可⽤集群⼯作时会启动三个服务，分别是NameNode、DataNode以及SecondaryNameNode其中NameNode是HDFS的中⼼服务，主要维护管理⽂件系统中的⽂件的元数据信息DataNode主要负责存储⽂件的真实数据块信息DataNode的数据块信息中也包含⼀些关于当前数据块的元数据信息，如检验值，数据长度，时间戳等在⾮⾼可⽤HDFS集群中，NameNode和DataNode可以理解为是⼀对多的关系⼆者在集群中也要保存通信，通常默认3秒钟会检测⼀下⼼跳最后SecondaryNameNode的⼯作很单⼀，就是为了给NameNode的元数据映像⽂件和编辑⽇志进⾏合并，并⾃⼰也保留⼀份元数据信息，以防NameNode元数据丢失后有恢复的保障HDFS中如何实现元数据的维护NameNode的元数据信息是通过fsimage⽂件 + edits编辑⽇志来维护的当NameNode启动的时候fsimage⽂件和edits编辑⽇志的内容会被加载到内存中进⾏合并形成最新的元数据信息当我们对元数据进⾏操作的时候，考虑到直接修改⽂件的低效性，⽽不会直接修改fsimage⽂件⽽是会往edits编辑⽇志⽂件中追加操作记录当满⾜⼀定条件时，会让Secondary NameNode来完成fsimage⽂件和edits编辑⽇志⽂件的合并Secondary NameNode⾸先会让NameNode停⽌对正在使⽤的edits编辑⽇志⽂件的使⽤，并重新⽣成⼀个新的edits编辑⽇志⽂件接着把NameNode的fsimage⽂件和已停⽌的edits⽂件拷贝到本地在内存中将edits编辑⽇志⽂件的操作记录合并到fsimage⽂件中形成⼀个最新的fsimage⽂件最后会将这个最新的fsimage⽂件推送给NameNode并⾃⼰也备份⼀份NN和DN的关系，以及DN的⼯作流程从数据结构上看，就是⼀对多的关系⼀个HDFS集群中只能有⼀个NameNode⽤于维护元数据信息，同时会有多个DataNode⽤于存储真实的数据块当HDFS集群启动的时候，会⾸先进⼊到安全模式下在安全模式下我们只能对数据进⾏读取不能进⾏任何写操作此时集群的每⼀台DataNode会向NameNode注册⾃⼰注册成功后DataNode会上报⾃⼰的数据块详细信息当数据块汇报满⾜最⼩副本条件后，会⾃动退出安全模式此后DataNode和NameNode每三秒会通信⼀次，如果NameNode检测到DataNode没有响应，会继续检测⼀直到10分30秒后还没有检测到，就确定当前的DataNode不可⽤MapReduce相关⼿写MR的⼤概流程和规范MR程序的结构可以分为3部分，⼀是程序的执⾏⼊⼝，通常简称为驱动类驱动类主要编写MR作业的提交流程以及⾃定义的⼀些配置项⼆是Map阶段核⼼类，需要⾃定义并继承Mappper类，重写Mapper中的map⽅法在map⽅法中编写⾃⼰的业务逻辑代码将数据处理后利⽤context上下⽂对象的写出落盘三是Reduce阶段的核⼼类，同时也需要继承Hadoop提供的Reducer类并重写reduce⽅法在reduce⽅法中编写⾃⼰的业务逻辑代码，处理完数据后通过context上下⽂对象将数据写出，这也就是最终的结果⽂件如何实现Hadoop的序列化，Hadoop的序列化和Java的序列化有什么区别⾸先，序列化是把内存中的Java对象转化成⼆进制字节码，反序列化是将⼆进制字节码转化成Java对象通常我们在对Java对象进⾏磁盘持久化写⼊或将Java对象作为数据进⾏⽹络传输的时候需要进⾏序列化相反如果要将数据从磁盘读出并转化成Java对象需要进⾏反序列化实现Hadoop中的序列化需要让JavaBean对象实现Writable接⼝，并重写wirte()⽅法和readFields()⽅法其中wirte()是序列化⽅法，readFields()⽅法是反序列化⽅法Hadoop序列化和Java序列化的区别在于，java序列化更重量级Java序列化后的结果不仅仅⽣成⼆进制字节码⽂件，同时还会针对当前Java对象⽣成对应的检验信息以及集成体系结构这样的话，⽆形中我们需要维护更多的数据但是Hadoop序列化不会产⽣除了Java对象内部属性外的任何信息，整体内容更加简洁紧凑，读写速度相应也会提升很多，这也符合⼤数据的处理背景MR程序的执⾏流程MR程序执⾏先从InputFormat类说起，由InputFormat负责数据读⼊，并在内部实现切⽚每个切⽚的数据对应⽣成⼀个MapTask任务MapTask中按照⽂件的⾏逐⾏数据进⾏处理，每⼀⾏数据会调⽤⼀次我们⾃定义的Mapper类的map⽅法map⽅法内部实现具体的业务逻辑，处理完数据会通过context对象将数据写出到磁盘，接下来ReduceTask会开始执⾏⾸先ReduceTask会将MapTask处理完的数据结果拷贝过来每组相同key的values会调⽤⼀次我们⾃定义Reducer类的reduce⽅法当数据处理完成后，会通过context对象将数据结果写出到磁盘上InputFormat负责数据写份时候要进⾏切⽚，为什么切⽚⼤⼩默认是128M⾸先切⽚⼤⼩是可以通过修改配置参数来改变的，但默认情况下是和切块blocksize⼤⼩⼀致这样做的⽬的就是为了在读取数据的时候正好能⼀次性读取⼀个块的数据，避免了在集群环境下发⽣跨机器读取的情况如果跨机器读取会造成额外的⽹络IO，不利于MR程序执⾏效率的提升描述⼀下切⽚的逻辑MR中的切⽚是发⽣在数据读⼊的阶段中，所以我们要关注InputFormat的实现通过追溯源码，在InputFormat这个抽象类中有⼀个getSplits()，这个⽅法就是实现切⽚的具体逻辑⾸先关注两个变量，分别是minSize和maxSize，默认情况minSize = 1,maxSize = Long.MAX_VALUE源码中声明了⼀个集合List splits = new ArrayList()，⽤于装载将来的切⽚对象并返回接下来根据提交的job信息获取到当前要进⾏切⽚的⽂件详情⾸先判断当前⽂件是否可以进⾏切分，这⼀步主要考虑到⼀些不⽀持切分的压缩⽂件不能进⾏切⽚操作，否则就破坏了数据的完整性如果当前⽂件可以切⽚的话，就要计算切⽚的⼤⼩切⽚的⼤⼩⼀共需要三个因⼦，分别是minSize、maxSize、blocksize最后通过Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize))，计算逻辑获取到切⽚的⼤⼩默认情况下切⽚⼤⼩和数据块⼤⼩⼀致如果想要改变切⽚的⼤⼩可以通过修改mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize（把切⽚调⼤）、mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize（把切⽚调⼩）两个参数实现获取到切⽚⼤⼩后继续往下执⾏，在最终完成切⽚之前还有⼀个关键判断就是判断剩余⽂件是否要进⾏切⽚CombineTextInputFormat机制是怎么实现的CombineTextInoutFormat是InputFormat的⼀个实现类，主要⽤于解决⼩⽂件场景⼤概思路是先在Job提交中指定使⽤InputFormat的实现类为CombineTextInputFormat接下来的切⽚过程中会先把当前⽂件的⼤⼩和设置的切⽚的最⼤值进⾏⽐较如果⼩于最⼤值，就单独划分成⼀块如果⼤于切⽚的最⼤值并⼩于两倍的切⽚的最⼤值，就把当前⽂件⼀分为⼆划分成两块以此类推逐个对⽂件进⾏处理，这个过程称之为虚拟过程最后⽣成真正的切⽚的时候，根据虚拟好的⽂件进⾏合并只要合并后⽂件⼤⼩不超过最开始设置好的切⽚的最⼤值那就继续追加合并直到达到设置好的切⽚的最⼤值此时就会产⽣⼀个切⽚，对应⽣成⼀个MapTaskShuffle机制流程当MapTask执⾏完map()⽅法后通过context对象写数据的时候开始执⾏shuffle过程⾸先数据先从map端写⼊到环形缓冲区内写出的数据会根据分区规则进⼊到指定的分区，并且同时在内存中进⾏区内排序环形缓冲区默认⼤⼩为100M当数据写⼊的容量达到缓冲区⼤⼩的80%，数据开始向磁盘溢写如果数据很多的情况下，可能发⽣N次溢写这样在磁盘上就会产⽣多个溢写⽂件，并保证每个溢写⽂件中区内是有序的到此shuffle过程在Map端就完成了接着Map端输出的数据会作为Reduce端的数数据再次进⾏汇总操作此时ReduceTask任务会把每⼀个MapTask中计算完的相同的分区的数据拷贝到ReduceTask的内存中，如果内存放不下，开始写⼊磁盘再接着就是对数据进⾏归并排序，排序完还要根据相同的key进⾏分组将来⼀组相同的key对应的values调⽤⼀次reduce⽅法，如果有多个分区就会产⽣多个ReduceTask来处理，处理的逻辑都⼀样MR程序中由谁来决定分区的数量，哪个阶段环节会开始往分区中写数据在Job提交的时候可以设置ReduceTask的数量ReduceTask的数量决定分区的编号默认有多少ReduceTask任务就会产⽣多少个分区在Map阶段的map⽅法中通过context.wirte()往外写数据的时候其实就是在往指定的分区中写数据了阐述MR中实现分区的思路默认情况下不指定分区数量就会有⼀个分区如果要指定分区，可以通过在Job提交的时候指定ReduceTask的数量来指定分区的数量从Map端处理完数据后，数据就会被溢写到指定的分区中决定kv数据究竟写到哪个分区中是通过Hadoop提供的Partitioner对象控制的Partitioner对象默认实现HashPartitioner类它的规则就是⽤当前写出数据的key和ReduceTask的数量做取余操作，得到的结果就是当前数据要写⼊的分区的编号除此之外，我们也可以⾃定义分区器对象需要继承Hadoop提供的Partitioner对象，然后重写getPartitioner()⽅法在该⽅法中根据⾃⼰的业务实现分区编号的返回最后再将我们⾃定义的分区器对象设置到Job提交的代码中覆盖默认的分区规则Hadoop中实现排序的两种⽅案分别是什么第⼀种⽅式是直接让参与⽐较的对象实现WritableComparable接⼝并指定泛型接下来实现CompareTo()⽅法，在该⽅法中实现⽐较规则即可第⼆种⽅式是⾃定义⽐较器对象，需要继承WritableComparator类，重写它的compare⽅法在构造器中调⽤⽗类对当前的要参与⽐较的对象进⾏实例化当前要参与⽐较的对象必须要实现WritableComparable接⼝最后在Job提交代码中将⾃定义的⽐较器对象设置到Job中就可以了编写MR的时候什么情况下使⽤Combiner，实现的具体流程是什么Combiner在MR中是⼀个可选流程，通常也是⼀种优化⼿段当我们执⾏完Map阶段的计算后数据量⽐较⼤，kv组合过多这样在Reduce阶段执⾏的时候会造成拷贝⼤量的数据以及汇总更多的数据为了减轻Reduce的压⼒，此时可以选择在Map阶段进⾏Combiner操作，将⼀些汇总⼯作提前进⾏OutputFormat⾃定义实现流程OutputFormat是MR中最后⼀个流程，它主要负责数据最终结果的写出如果对最终输出结果⽂件的名称或者输出路径有个性化需求，就可以通过⾃定义OutputFormat来实现⾸先⾃定义⼀个OutputFormat类，然后继承OutputFormat重写OutputFormat的getRecordWriter()⽅法，在该⽅法中返回RecordWriter对象由于RecordWriter是Hadoop内部对象，如果我们想实现⾃⼰的逻辑，还得⾃定义⼀个RecordWriter类，然后继承RecordWriter类重写该类中的write()⽅法和close()⽅法MR实现MapJoin的思路，MapJoin的局限性是什么Mapjoin解决了数据倾斜给Reduce阶段带来的问题⾸先MapJoin的前提就是我们需要join的两个⽂件⼀个是⼤⽂件，⼀个是⼩⽂件在此前提下，我们可以将⼩的⽂件提前缓存到内存中，然后让Map端直接处理⼤⽂件每处理⼀⾏数据就根据当前的关联字段到内存中获取想要的数据，然后将结果写出。

知识图谱数据管理系统设计王丽娟;龚渊博【摘要】文章在考察了大量图数据库的基础上,综合了分布式、扩展性、可用性、查询语言、容错性、存储后端、一致性等因素,并充分结合知识图谱数据自身所具有的特点,选取了当前流行的图数据库系统Titan作为底层存储,并对其进行进一步深入的研究,在此基础上实现了一个知识图谱数据管理系统.此系统能对知识图谱数据进行管理,包括数据的导入、数据的查询以及数据的修改,能支持billion数据量的存储,以及图上的基本操作,这些操作响应时间都在秒级.【期刊名称】《电脑与信息技术》【年(卷),期】2017(025)001【总页数】3页(P63-65)【关键词】大数据;大图;知识图谱;图数据库【作者】王丽娟;龚渊博【作者单位】徐州工业职业技术学院,徐州221114;东北大学沈阳110819【正文语种】中文【中图分类】TP311.13;TP392知识图谱是一种知识数据的管理方式，通过语义检索技术获取并有机整合多源数据，用于提高搜索引擎的质量。

知识图谱本质上是一种语义网络。

关系型数据库，毫无疑问，是软件应用历史上最成功的一个。

但是，当基于关系型数据库的应用取得成功，访问量大幅增加的时候，关系型数据库就会遇到扩展性问题。

本文将应用图数据库存储知识图谱数据，而非关系型数据库。

图数据库是一种NoSql数据库。

本文实现的系统，对以后进行搜索引擎的优化有着积极的意义。

对知识图谱数据管理的深入探究，能为以后搜索引擎、机器学习、推理以及人工智能等各个领域提供帮助。

在图数据库方面，能为今后的社交网络、电子商务、云计算等技术的发展提供一定帮助。

1.1 RDF简介RDF很好的符合图模型结构，图模型符合RDF的语义结构。

每条RDF语句是一个三元组＜主体（subject），谓词（predicate），客体（object）〉。

映射关系如图1所示。

1.2 图数据库图数据库与关系型数据库的一个明显的区别是使用边来连接各个节点，而不是外键。

hdfs的javaapi操作实验报告总结本次实验主要是通过Java API对Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行操作，通过编写Java程序实现对文件的读写等基本操作。

对于初学者来说，这是一项非常有意义和必要的实验。

下面是本次实验的总结。

一、实验目的1. 掌握HDFS基本概念和工作原理。

2. 掌握Java操作HDFS的基本方法和技巧。

3. 学会使用Hadoop命令行工具和Java API操作HDFS。

二、实验环境1. Windows 10操作系统。

2. JDK 1.8以上版本。

3. Hadoop 2.7.7版本。

4. Eclipse集成开发环境。

三、实验步骤1. 配置Hadoop的环境变量，并启动Hadoop服务。

2. 在Eclipse中创建Java项目，并导入Hadoop组件。

3. 使用Java API创建HDFS文件系统，并实现对文件的基本操作，如写入和读取等。

4. 运行Java程序进行测试，并查看文件的读写结果。

四、实验心得1. 在实验过程中，我们需要先了解HDFS的基本概念和工作原理，掌握Hadoop 命令行工具的使用方法，才能编写Java程序操作HDFS。

2. 实验中使用的Java API主要包括HDFS的Configuration、FileSystem、FSDataInputStream和FSDataOutputStream等类。

3. 在编写Java程序时，需要给出正确的HDFS地址和文件名，否则会出现错误。

4. 在代码编写过程中，需要注意异常处理和关闭文件流等问题。

5. 实验的结果显示，通过Java程序操作HDFS文件系统，可以实现对文件的读写等基本操作。

综上所述，通过这次实验，我深刻认识到Hadoop在大数据领域的重要性和应用价值，也掌握了基本的操作方法和技巧。

当然，这只是一个入门实验，还需要不断深入学习和实践，才能更好地掌握Hadoop技术，为实际应用做好准备。

1、OntModel ontModel = ModelFactory.createOntologyModel();Jena通过model包中的ModelFactory创建本体模型，ModelFactory是Jena提供用来创建各种模型的类，在类中定义了具体实现模型的成员数据以及创建模型的二十多种方法。

该语句不含参数，应用默认设置创建一个本体模型ontModel，也就是说：它使用OWL语言、基于内存，支持RDFS推理。

可以通过创建时应用模型类别（OntModelSpec）参数创建不同的模型，以实现不同语言不同类型不同推理层次的本体操作。

例如，下面的语句创建了一个使用DAML语言内存本体模型。

直观地讲，内存模型就是只在程序运行时存在的模型，它没有将数据写回磁盘文件或者数据库表。

OntModel ontModel = ModelFactory.createOntologyModel( OntModelSpec.DAML_MEM );更多类型设置可以参照OntModelSpec类中的数据成员的说明。

2、ontModel.read("file:D:/temp/Creatrue/Creature.owl");读取的方法是调用Jena OntoModel提供的Read方法。

Read方法也有很多重载，上面调用的方法以文件的绝对路径作为参数。

其他的方法声明如下read( String url );read( Reader reader, String base );read( InputStream reader, String base );read( String url, String lang );read( Reader reader, String base, String Lang );read( InputStream reader, String base, String Lang );3、OntModel m = ModelFactory.createOntologyModel();OntDocumentManager dm = m.getDocumentManager();创建一个文档管理器并将它与以创建的本体模型关联。

Jena文档《An Introduction to RDF and the Jena RDF API》的中文版入门经典材料RDF和Jena RDF API入门________________________________________前言本文是一篇对W3C的资源描述框架(RDF)和Jena(一个Java的RDFAPI)的教程性介绍。

本文是为那些不熟悉RDF的，以及那些通过建立原形可以达到最好学习效果的，或是因为其他原因希望能快速操作Jena的程序员而写的。

我们假设读者在阅读本文前已具有一定的XML和Java知识。

如果读者在没有理解RDF数据模型的基础上就迅速进入操作阶段，往往会导致失败和失望。

然而，如果光学习数据模型又是十分枯燥乏味的，并常常会导致曲折的形而上学的难题。

更好的学习办法是在理解数据模型的同时练习操作它。

可以先学习一点数据模型再动手试一试。

然后在学习一点再试一试。

这样一来就能达到理论实践相结合的效果。

数据模型本身十分简单，所以学习过程不会太长。

RDF具有XML的语法，所以许多熟悉XML的人就会认为以XML语法的形式来思考RDF。

然而，这是不对的。

RDF应该以它数据模型的形式来被理解。

RDF数据可是用XML来表示，但是理解数据模型的重要性更在理解此语法重要性之上。

JenaAPI的一个运行例子，包括本教程中所有例子的工作源代码都可以在/semweb/下载。

________________________________________目录1.导言2.陈述Statements3.RDF写操作4.RDF读操作5.6.JenaRDF包7.操纵模型8.查询模型9.对模型的操作10.容器Containers11.关于Literals和数据类型的更多探讨12.术语表________________________________________导言资源描述框架是(RDF)是描述资源的一项标准(在技术上是W3C的推荐标准)。

知识图谱学习与实践（6）——从结构化数据进⾏知识抽取（D2RQ介绍）1 概述D2RQ，含义是把关系型数据库当作虚拟的RDF图数据库进⾏访问。

D2RQ平台是⼀个将关系型数据库当作虚拟的、只读的RDF图数据库进⾏访问的系统。

提供了基于RDF访问关系数据库的内容，⽽⽆需复制这个数据库将其以RDF的形式进⾏保存。

D2RQ有以下功能：使⽤SPARQL查询⾮RDF数据库；在Web上，将数据库内容当作链接数据进⾏访问；以RDF形式创建⼀个⾃定义的数据库，加载成RDF存储；使⽤Apache Jena API访问⾮RDF数据库的信息。

D2RQ是⼀个开源软件，基于Apache协议发布，源代码在Github上。

D2RQ平台的组成l D2RQ映射语⾔，⼀种声明的映射语⾔，⽤于描述本体和关系数据模型之间的关系。

l D2RA引擎，⼀种服务于Jena语义⽹⼯具库插件，使⽤映射重写对数据库的SQL访问的Jena API调⽤，并且将查询结果传递给框架⾼层。

l D2R服务器，⼀个提供调试⽤的链接数据视图和HTML视图的HTTP服务器，还提供了⼀个SPARQL协议endpoint数据接⼝。

2 D2RQ映射语⾔D2RQ是⼀种声明式语⾔，描述了关系型数据库规则和RDFS词汇或OWL本体之间的关系。

D2RQ本⾝是⼀个符合Trutle语法的RDF⽂档，映射是⽤在D2RQ命名空间下的术语表⽰的，D2RQ命名空间是映射定义了⼀个虚拟RDF图，包括数据库的信息。

和SQL视图概念类似，除了虚拟的数据结构是⼀个RDF图⽽不是虚拟的关系表。

这个虚拟的RDF图能够以多种⽅式访问，取决于映射的实现形式。

D2RQ平台提供了SPARQL访问，⼀个链接数据服务器，⼀个RDF数据集⽣成器，⼀个简单的HTML界⾯和Jena API访问D2RQ映射数据库。

下图显⽰了⼀个D2RQ映射实例的结构数据库映射为RDF术语，显⽰在右侧的，使⽤d2rq:ClassMaps and d2rq:PropertyBridges。

Jena 2 推理支持这节文档描述了目前在jena 2里可用的推理支持。

它包括一个大致的推理API的大纲，还包括在jena 2中提供的具体规则引擎的细节以及对RDFS和OWL推理的配置的细节。

我们在这里没有介绍所有API的细节：请参考jena2 javadoc来获得API的所有细节。

注意，这是这个文档的一个最初的版本，可能会出现一些错误以及不一致的地方，所以欢迎您的反馈。

目录：1. 推理支持概述2. 推理API3. RDFS推理机4. OWL 推理机5. DAML 支持6. The transitive reasoner7. 一般目的的规则引擎8. 扩展推理支持9. 未来推理支持概述设计Jena2 推理子系统是用来允许一系列推理引擎或reasoner被插入（be plugged into）Jena。

这样的引擎被用来获取额外的rdf 断言，这些断言是从一些带有任何可选的本体信息base rdf 以及和reasoner一起的公理和规则得到的。

这个机制的主要的应用是支持使用RDFS和OWL语言，这些语言允许从实例数据和类描述中推断出额外的事实。

然而，这种机制被设计得非常一般，特别是，它包括一个可以用于许多RDF处理或转换任务的一般的规则引擎。

我们尽量使用术语inference指获取额外信息的抽象过程，用术语reasoner来指执行任务的一个具体的代码对象。

这样的应用是任意的，所以，如果我们将像reasoning和inference engine 的术语弄混淆了，请原谅我们。

全部的推理机制可用下图来描述：应用程序一般通过使用ModelFactory获得推理机制，将一个数据集和一些reasoner联系起来来创建一个新的Model。

对新创建的Model的查询不仅返回在原始数据中出现的陈述，还将返回那些由reasoner执行的使用规则和其他推理机制得来的陈述。

正如图中所述，推理机制实际上是在Graph SPI的水平之上执行的，所以，任何不同的Model 接口都可以被构造成一个推理Graph。

API认证审核通过后心得体会我在今年3月的时候通过了基础认证， 4月份的时候通过了专业认证， 5月份的时候通过了高级认证，终于将所有的API证书都拿到手了。

当初我之所以这么拼命的考证书，是因为我想给自己带来更多的机遇。

今天终于有一个机会可以派上用场了，但是让我没有想到的是，我们公司竟然这么“不靠谱”。

刚开始的时候，还有两位程序员帮忙，现在都走了，只剩下我一个人了。

虽然我的认证比较多，但是现在我的工作非常清闲，几乎每天的工作就是写写api认证审核申请的材料，每次都要整理十几页的材料，光是整理这些材料就占据了我的大部分时间，搞得我现在每天晚上的睡眠时间只有3个小时左右。

本来我以为公司很快就会发现我的错误，然后对我进行惩罚的，但是已经过去半个月了，公司一点动静都没有。

下面我来分享一下我的心得体会吧：首先，我觉得认证的时候一定要保证自己填的信息全面、正确。

我一开始就犯了一个非常严重的错误，将证件号码填错了，导致我被拒绝了两次，真是得不偿失啊！接着，如果有能力的话，尽量把认证提前。

我当时的证书是5月份考完的，公司也是6月份才发的offer，这中间相隔了3个月，我等于在这段时间里一直在做基础认证的事情，浪费了很多时间，所以我建议大家尽量提前一点认证，免得到时候又有很多的麻烦。

最后，如果发生审核未通过，千万不要放弃。

像我，我明明已经被拒绝了好几次，当时都已经想打退堂鼓了，但是看到其他的同事证书都没有通过，还在不断地努力，所以我也想再试试，毕竟我的证书还是挺多的，每一个都挺难考的，所以我不敢轻易放弃。

后来我想，虽然我的认证数量比较多，但是被拒绝的原因肯定不只是我的问题，既然这样的话，为什么不再多尝试一下呢？结果我第八次申请的时候，终于成功了。

看来还是自己的努力最重要，不管是什么方法，只要你能坚持下去，那么终究会有收获的。

接着，就要适当地调整自己的工作计划。

我现在的工作量比之前少了很多，我觉得这是我最值得庆幸的一件事情。

hadoop学习心得Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。

在学习Hadoop的过程中，我深刻体味到了它的强大功能和灵便性。

以下是我对Hadoop学习的心得体味。

首先，Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。

HDFS是一个可靠性高、可扩展性好的分布式文件系统，它将大规模数据集分散存储在多个计算节点上，实现了数据的冗余备份和高效的并行读写。

MapReduce是一种编程模型，用于将大规模数据集分解为小的数据块，并在分布式计算集群上进行并行处理。

通过将计算任务分发到不同的计算节点上，MapReduce能够高效地处理大规模数据集。

其次，Hadoop生态系统提供了许多与Hadoop集成的工具和框架，如Hive、Pig、HBase和Spark等。

这些工具和框架扩展了Hadoop的功能，使得我们能够更方便地进行数据分析和处理。

例如，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了类似于SQL的查询语言，使得我们能够以简单的方式进行数据查询和分析。

Pig是一个用于数据分析的高级编程语言，它提供了一套简化的操作符，使得我们能够更轻松地进行数据转换和处理。

HBase是一个分布式的、可扩展的NoSQL数据库，它提供了高速的随机读写能力，适合于存储海量的结构化数据。

Spark是一个快速而通用的集群计算系统，它提供了丰富的API，支持多种编程语言，并能够在内存中高效地进行数据处理。

再次，通过实践和项目应用，我发现Hadoop在大数据处理方面具有许多优势。

首先，Hadoop能够处理海量的数据，能够轻松地处理TB级别甚至PB级别的数据集。

其次，Hadoop具有高可靠性和容错性。

由于数据存储在多个计算节点上，并且备份了多个副本，即使某个节点发生故障，数据仍然可靠地保留在其他节点上。

此外，Hadoop还具有高扩展性和高性能。

我们可以根据需求增加计算节点的数量，从而实现更高的计算能力和处理速度。