はじめに

前回の記事では、Amazon Neptune を構築して SPARQL でクエリーをしてみました。今回の記事では、インターネットに公開されている RDF データを Neptune クラスタにインポートする手順を確認していきましょう。

Amazon Neptune には Loader コマンドが用意されており、S3 Bucket に格納されたデータを Neptune にインポートできます。概要図はこんな感じです。

URL : https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/neptune/latest/userguide/bulk-load.html

対応しているファイルは、次の4つの形式です。

N -Triples (ntriples) from the specification at https://www.w3.org/TR/n-triples/
N-Quads (nquads) from the specification at https://www.w3.org/TR/n-quads/
RDF/XML (rdfxml) from the specification at https://www.w3.org/TR/rdf-syntax-grammar/
Turtle (turtle) from the specification at https://www.w3.org/TR/turtle/

また、エンコードは UTF8 となっていることが必要です。詳細は次の Document に書かれています。

URL : https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/neptune/latest/userguide/bulk-load-tutorial-format-rdf.html

それでは、データのインポートしていきましょう。

RDF ファイルをダウンロードして S3 に格納

次の URL で公開されている RDF データセットをダウンロードします。

curl -O http://rdf.geospecies.org/geospecies.rdf.gz

S3 Bucket を適当に作成して、ダウンロードしてきたファイルを格納しました。

IAM Role の作成

Neptune が S3 にアクセスするための IAM Role を作成していきます。Create Role を押します。

Custom Trust Policy を選択して、ポリシーに次の文字列を入れます

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Sid": "",
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Service": [
          "rds.amazonaws.com"
        ]
      },
      "Action": "sts:AssumeRole"
    }
  ]
}

AmazonS3ReadOnlyAccess を選択して Next を押します

Role 名などを入力します

Create を押します

作成されました

Neptune に IAM Role を紐づける

Neptune クラスタを選択して、Manage IAM roles を選択します。

作成した IAM Role を選択して、Done を押します。

S3 Endpoint(Gateway型) を作成

Neptune が S3 にアクセスするために、S3 Endpoint Gateway が必要です。記事の環境では既に設定済みなので、詳細な手順は省略します。

設定する内容

VPC Endpoint の S3 用のものを作成
Route Table に反映

Neptune に Loader でインポートする

S3 Bucket にアップロードした RDF データセットを、インポートしていきましょう。Neptune クラスタと同じ VPC に居る EC2 インスタンスで、以下のコマンドを実行します。

curl -X POST \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    https://neptune-test.cluster-chuxmuzmrpgx.ap-northeast-1.neptune.amazonaws.com:8182/loader -d '
    {
      "source" : "s3://neptune-loader-test01/geospecies.rdf.gz", 
      "format" : "rdfxml",
      "iamRoleArn" : "arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/Neptune-S3-Role",
      "region" : "ap-northeast-1",
      "failOnError" : "FALSE",
      "parallelism" : "HIGH"
    }'

実行例

Status : 200 がレスポンスとして帰ってくる

{
    "status" : "200 OK",
    "payload" : {
        "loadId" : "2943d79e-dfba-4aa4-8ab7-4c2e21029234"
    }
}

進行状況の確認

curl -G 'https://neptune-test.cluster-chuxmuzmrpgx.ap-northeast-1.neptune.amazonaws.com:8182/loader/2943d79e-dfba-4aa4-8ab7-4c2e21029234'

実行例 : ロード中の状態です。status が LOAD_IN_PROGRESSとなっています

{
    "status" : "200 OK",
    "payload" : {
        "feedCount" : [
            {
                "LOAD_IN_PROGRESS" : 1
            }
        ],
        "overallStatus" : {
            "fullUri" : "s3://neptune-loader-test01/geospecies.rdf.gz",
            "runNumber" : 1,
            "retryNumber" : 0,
            "status" : "LOAD_IN_PROGRESS",
            "totalTimeSpent" : 130,
            "startTime" : 1646489330,
            "totalRecords" : 1350000,
            "totalDuplicates" : 0,
            "parsingErrors" : 0,
            "datatypeMismatchErrors" : 0,
            "insertErrors" : 0
        }
    }
}

ロード完了の状態です。status が LOAD_COMPLETED となっています

{
    "status" : "200 OK",
    "payload" : {
        "feedCount" : [
            {
                "LOAD_COMPLETED" : 1
            }
        ],
        "overallStatus" : {
            "fullUri" : "s3://neptune-loader-test01/geospecies.rdf.gz",
            "runNumber" : 1,
            "retryNumber" : 0,
            "status" : "LOAD_COMPLETED",
            "totalTimeSpent" : 199,
            "startTime" : 1646489330,
            "totalRecords" : 2201532,
            "totalDuplicates" : 0,
            "parsingErrors" : 0,
            "datatypeMismatchErrors" : 0,
            "insertErrors" : 0
        }
    }
}

Neptune Workbench でクエリー確認

前回の手順で作成した Jupyter Notebook にある Neptune Workbench で SPARQL クエリーでインポートしたデータを確認しましょう。

以下のコマンドを実行して、すべてのデータの中から 10 件取得します。

%%sparql

SELECT ?s ?p ?o WHERE {?s ?p ?o} LIMIT 10

次に以下のクエリーを実行します。(このクエリーの意味が何を指しているのか、調べきれませんでした・・・すいません、時間があれば調べたいと思います)

%%sparql

PREFIX geospecies: <http://rdf.geospecies.org/ont/geospecies#>
SELECT DISTINCT ?kingdom ?commonName WHERE{

  ?node geospecies:hasKingdomName ?kingdom;
  a geospecies:KingdomConcept;
  geospecies:hasCommonName ?commonName .

}

同様に次のクエリーを実行します

%%sparql

PREFIX geospecies: <http://rdf.geospecies.org/ont/geospecies#>
SELECT DISTINCT ?commonName WHERE{

  ?node geospecies:hasFamilyName ?familyName;
  geospecies:hasCommonName ?commonName;
  FILTER regex(?familyName, "Strigidae") .    
} LIMIT 10

参考URL