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Task Processing Unit für d:swarm

Die Task Processing Unit geht von folgenden Annahmen aus:

  • Es gibt innerhalb der D:SWARM-Plattform ein Projekt, welches "repräsentativ" ein Mapping für eine größere Menge von Quelldateien konfiguriert.
  • Die im Prozess erzeugten Resources und Data Models zu den Quellen werden nach - erfolgreicher aber auch nach nicht erfolgreicher - Transformation aus der Plattform gelöscht (verhindert "Aufblähen" der Listen im Bereich "Data" des WebUI).

Konfiguration eines Proezesses

Für die Konfiguration eines Prozesses müssen folgende Parameter in der config.properties angepasst werden:

project.name=CrossRef

# resources
resource.watchfolder=data/sources
resource.preprocessing=true

# preprocessing for xml files
preprocessing.xslt=xslt/cdata.xsl
preprocessing.folder=data/tmp

# prototype project
prototype.dataModelID=bbd368e8-b75c-0e64-b96a-ab812a700b4f
prototype.projectID=819f2f6e-98ed-90e2-372e-71a0a1eec786
prototype.outputDataModelID=DataModel-cf998267-392a-4d87-a33a-88dd1bffb016

# results
results.persistInDMP=false
results.persistInFolder=true
results.folder=data/results

Ausführen eines Prozesses

$JAVA_HOME/jre/bin/java -cp TaskProcessingUnit-1.0-SNAPSHOT-onejar.jar de.tu_dortmund.ub.data.dswarm.TaskProcessingUnit -conf=conf/config.properties

Algorithmus

Gegeben

  • uuid des Datenmodells zum "Prototyp"-Projekts
  • uuid des "Prototyp"-Projekts
  • uuid des Zielschemas

Aufgabe

Transformiere jede Datei aus einem definierten Quellverzeichnis mittels des Mappings eines ausgewählten "Prototyp"-Projekts in das ausgewählte Zielschema und speichere die Resultate in ein definiertes Zielverzeichnis

Verfahren

1. Schritt: Erzeuge für jede Quelldatei eine InputDataModell

  • (a) Upload der Datei via POST {engine.dswarm.api}/resources/; ggf. vorher Preprocessing
  • (b) Ermitteln der ID zur Ressource zum Datenmodells zum "Prototyp"-Projekts via GET {engine.dswarm.api}/datamodels/{uuid des Datenmodels zum "Prototyp"-Projekt}
  • (c) Lese die Konfiguration der Ressource zum Datenmodells zum "Prototyp"-Projekts via GET {engine.dswarm.api}/resources/{uuid der "Prototyp"-Ressource}/configurations
  • (d) Konfiguration der Datei mit angepassten Daten via POST {engine.dswarm.api}/resources/{uuid der neuen Ressource}/configurations
  • (e) Definition des Datenmodells via POST {engine.dswarm.api}/datamodels

2. Schritt: Erzeuge für jede Quelldatei ein Task

  • (a) Hole aus dem ausgwählten "Prototyp"-Projekt die Informationen zum Mapping
  • (b) hole die Konfiguration zum InputDataModell mittels GET {engine.dswarm.api}/datamodels/{uuid}
  • (c) Hole die Konfiguration zum ausgewählten Zielschema mittels GET {engine.dswarm.api}/datamodels/{uuid}
  • (d) Baue den Task zusammen

Task JSON:

{
  "name" : "my task",
  "description" : "my task description",
  "job" : {
    "mappings" : [[[[INSERT HERE THE MAPPINGS ARRAY FROM YOUR PROJECT]]]],
    "uuid" : "[[[[INSERT HERE A UUID]]]]"
  },
  "input_data_model" : [[[[INSERT HERE THE INPUT DATA MODEL RETRIEVED FROM THE DATA MODELS ENDPOINT]]]],
  "output_data_model" : [[[[INSERT HERE THE OUTPUT DATA MODEL ((OPTIONALLY) RETRIEVED FROM THE DATA MODELS ENDPOINT)]]]]
}

3. Schritt: Führe den Task mittels POST {engine.dswarm.api}/tasks?persist={result.persistInDMP} aus

4. Schritt: Verarbeite ggf. das Ergebnis-JSON (falls result.persistInFolder=true)