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使用Java API的JENA TDB加载进度的问题

我想知道使用Java API时是否可以获得加载速度信息。

我必须加载“大”文件(很少gb)的代码是这样的:

try (InputStream in = new FileInputStream(arguments.input)) {
            RDFParser.create()
                    .source(in)
                    .lang(lang)
                    .errorHandler(ErrorHandlerFactory.errorHandlerStrict)
                    .base("http://example.com/")
                    .streamManager()
                    .parse(model);
        }

加载似乎可以正常工作,但是我对速度,解析的三元组数等一无所知。是否有办法每隔n-triples或n-seconds获得一次此类统计信息?我没有使用tdbloader2,因为此代码是更大程序的一部分。

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垚tutu 2019-12-04 16:17:43 707 分享 版权
阿里云 AI 助理回答

在Java中直接获取文件加载速度或解析进度信息并不直接内置在标准库中,但你可以通过一些编程技巧来实现这一需求。对于你的情况,可以考虑以下方法来监控和报告加载过程中的统计信息:

  1. 使用计时器:在开始加载之前记录系统时间,然后在加载完成后再次记录时间,通过两者之差计算出总耗时。这将给你一个总体的加载速度。

  2. 分块读取与计数:如果你希望更细粒度地了解加载进度,可以考虑分块读取文件内容,每读取一定数量的字节或解析一定数量的三元组后,记录当前时间和已处理的数量,从而估算速度和剩余时间。这需要你对RDFParser的使用方式进行一定的调整,看看是否支持按块读取或者是否有回调机制可以在解析每个三元组后执行某些操作。

  3. 自定义ErrorHandler或监听器:查看你使用的RDF解析库是否支持自定义错误处理器或提供某种形式的事件监听机制。如果有的话,你可以尝试实现一个自定义的监听器,在每次解析完一个三元组后更新计数器,并根据需要输出或记录信息。

  4. 多线程/异步处理:虽然这不直接帮助测量速度,但使用多线程或异步处理可以提高大文件的加载效率,并且在另一个线程中定期检查并报告主加载线程的进度。

示例代码思路(未直接针对你的库,需根据实际API调整):

long startTime = System.currentTimeMillis();
int count = 0;

try (InputStream in = new FileInputStream(arguments.input)) {
    RDFParser.create()
            .source(in)
            // 如果有合适的API允许的话,这里可以尝试添加自定义的处理逻辑或监听器
            // .onTripleParsed((triple) -> { count++; if(count % N == 0) logProgress(count, startTime); })
            .lang(lang)
            .errorHandler(ErrorHandlerFactory.errorHandlerStrict)
            .base("http://example.com/")
            .streamManager()
            .parse(model);
} finally {
    long endTime = System.currentTimeMillis();
    logOverallStats(endTime - startTime, count);
}

// 辅助函数示例
void logProgress(int currentCount, long startTime) {
    long elapsedTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
    System.out.printf("Processed %d triples, elapsed time: %dms%n", currentCount, elapsedTime);
}

void logOverallStats(long totalTimeMillis, int totalTriples) {
    System.out.printf("Total triples processed: %d, Total time: %dms, Average speed: %.2f triples/sec%n",
            totalTriples, totalTimeMillis, (totalTriples * 1000.0) / totalTimeMillis);
}

请注意,上述代码片段是基于假设的,具体实现细节会根据你所使用的RDF解析库的具体API而有所不同。如果该库没有直接提供监听三元组解析的接口,可能需要更深入地研究其文档或源码,甚至考虑向项目贡献者询问是否有扩展点可以利用。

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