java - 我如何在TDB TripleStore中加载模型

我有一个问题问你：

我想在Jena TDB TripleStore上加载文件。
我的文件很大，大约80Mb和大约700000的三倍RDF。当我尝试加载它时，执行将停止工作或需要很长时间。

我正在使用在Web服务上运行的以下代码：

        String file = "C:\\file.nt";
        String directory;
        directory = "C:\\tdb";
        Dataset dataset = TDBFactory.createDataset(directory);

        Model model = ModelFactory.createDefaultModel();

        TDBLoader.loadModel(model, file );
        dataset.addNamedModel("http://nameFile", model);

        return model;

有时我会收到Java堆空间错误：

Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
    at org.apache.jena.riot.tokens.TokenizerText.parseToken(TokenizerText.java:170)
    at org.apache.jena.riot.tokens.TokenizerText.hasNext(TokenizerText.java:86)
    at org.apache.jena.atlas.iterator.PeekIterator.fill(PeekIterator.java:50)
    at org.apache.jena.atlas.iterator.PeekIterator.next(PeekIterator.java:92)
    at org.apache.jena.riot.lang.LangEngine.nextToken(LangEngine.java:99)
    at org.apache.jena.riot.lang.LangNTriples.parseOne(LangNTriples.java:67)
    at org.apache.jena.riot.lang.LangNTriples.runParser(LangNTriples.java:54)
    at org.apache.jena.riot.lang.LangBase.parse(LangBase.java:42)
    at org.apache.jena.riot.RDFParserRegistry$ReaderRIOTFactoryImpl$1.read(RDFParserRegistry.java:142)
    at org.apache.jena.riot.RDFDataMgr.process(RDFDataMgr.java:859)
    at org.apache.jena.riot.RDFDataMgr.read(RDFDataMgr.java:255)
    at org.apache.jena.riot.RDFDataMgr.read(RDFDataMgr.java:241)
    at org.apache.jena.riot.adapters.RDFReaderRIOT_Web.read(RDFReaderRIOT_Web.java:96)
    at com.hp.hpl.jena.rdf.model.impl.ModelCom.read(ModelCom.java:241)
    at com.hp.hpl.jena.tdb.TDBLoader.loadAnything(TDBLoader.java:294)
    at com.hp.hpl.jena.tdb.TDBLoader.loadModel(TDBLoader.java:125)
    at com.hp.hpl.jena.tdb.TDBLoader.loadModel(TDBLoader.java:119)

如何将这个文件加载到模型Jena中并将其保存在TDB中？提前致谢。

最佳答案

您需要allocate more memory for your JVM at statup。当您的资源太少时，该过程将花费太多时间执行垃圾收集，最终将失败。

例如，通过以下方式启动具有4 GB内存的JVM：

java -Xms4G -XmxG

如果您在Eclipse之类的IDE中，则可以change your run configuration以便该应用程序也具有附加的内存。

除此之外，唯一让我惊讶的变化是您正在使用内存模型进行实际的加载操作，而实际上您可以使用由TDB支持的模型。这可以帮助减轻您的内存问题，因为TDB动态地将其索引移动到磁盘。

更改：

Dataset dataset = TDBFactory.createDataset(directory);
Model model = ModelFactory.createDefaultModel();
TDBLoader.loadModel(model, file );
dataset.addNamedModel("http://nameFile", model);

对此：

Dataset dataset = TDBFactory.createDataset(directory);
Model model = dataset.getNamedModel("http://nameFile");
TDBLoader.loadModel(model, file );

现在，您的系统取决于TDB对何时将数据保留在内存中以及何时将其刷新到磁盘上做出良好决策的能力。