Entitätsabgleichjobs mit der API verwalten

Vorschau

Dieses Produkt unterliegt den Bedingungen für Pre‑GA-Angebote im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Sie können personenbezogene Daten für dieses Produkt gemäß dem Zusatz zur Verarbeitung von Cloud-Daten verarbeiten, vorbehaltlich der Verpflichtungen und Einschränkungen der Vereinbarung, die für den Zugriff auf Google Cloud gilt. Pre-GA-Produkte stehen in der vorliegenden Form zur Verfügung und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie in den Beschreibungen der Produkteinführungsphasen.

In dieser Kurzanleitung wird die Entity Reconciliation API vorgestellt. In dieser Kurzanleitung richten Sie mit der Google Cloud ConsoleGoogle Cloud Ihr Projekt und die Authentifizierung ein, erstellen Schemazuordnungsdateien und senden dann eine Anfrage an Enterprise Knowledge Graph, um eine Aufgabe zur Abgleichung von Entitäten auszuführen.

Entitätsabgleichsjob erstellen

So erstellen Sie einen Job zum Abgleichen von Entitäten:

REST

Rufen Sie die Methode projects.locations.entityReconciliationJobs.create auf, um einen einfachen Job mit einer Quelltabelle (Deduplizierung) zu erstellen.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
LOCATION: Knowledge Graph-Standort.
- Optionen: global – Globaler Endpunkt
DATASET_ID: ID des BigQuery-Datasets
TABLE_ID: ID der BigQuery-Tabelle
MAPPING_FILE_URI: Cloud Storage-Pfad zu einer Zuordnungsdatei im YAML-Format.
- Beispiel: gs://ekg-test-gcs/mapping.yml
ENTITY_TYPE: Entitätstyp für den Abgleich.

HTTP-Methode und URL:

POST https://enterpriseknowledgegraph.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs

JSON-Text der Anfrage:

{
  "inputConfig": {
    "bigqueryInputConfigs": [
      {
        "bigqueryTable": "projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/TABLE_ID",
        "gcsUri": "MAPPING_FILE_URI"
      }
    ],
    "entityType": "ENTITY_TYPE"
  },
  "outputConfig": {
    "bigqueryDataset": "projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID"
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt haben, die Sie automatisch in der gcloud-Befehlszeile anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://enterpriseknowledgegraph.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs"

PowerShell

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt haben. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://enterpriseknowledgegraph.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs/JOB_ID",
  "inputConfig": {
    "bigqueryInputConfigs": [
      {
        "bigqueryTable": "projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/TABLE_ID",
        "gcsUri": "MAPPING_FILE_URI"
      }
    ],
    "entityType": "ENTITY_TYPE"
  },
  "outputConfig": {
    "bigqueryDataset": "projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID"
  },
  "state": "JOB_STATE_RUNNING",
  "createTime": "2021-07-31T14:39:14.145568Z",
  "updateTime": "2021-07-31T14:39:14.145568Z"
}

Wenn Sie einen Job mit erweiterten Optionen und mehreren BigQuery-Tabellen erstellen möchten, verwenden Sie einen Anfragebody, der diesem Beispiel ähnelt:


{
  "inputConfig": {
    "bigqueryInputConfigs": [
      {
        "bigqueryTable": "projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/TABLE_ID",
        "gcsUri": "MAPPING_FILE_URI"
      },
      {
        "bigqueryTable": "projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/TABLE_ID",
        "gcsUri": "MAPPING_FILE_URI"
      }
    ],
    "entityType": "ENTITY_TYPE",
    "previousResultBigqueryTable": "projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/clusters_13689265293502324307"
  },
  "outputConfig": {
    "bigqueryDataset": "projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID"
  },
  "reconConfig": {
    "affinityClusteringConfig": {
      "compressionRoundCount": "2"
    },
    "options": {
      "enableGeocodingSeparation": true
    }
  }
}

Python

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Enterprise Knowledge Graph Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Enterprise Knowledge Graph Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.


from google.cloud import enterpriseknowledgegraph as ekg

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = 'YOUR_PROJECT_ID'
# location = 'YOUR_GRAPH_LOCATION'          # Values: 'global'
# input_dataset = 'YOUR_INPUT_DATASET'      # BigQuery Dataset Name
# input_table = 'YOUR_INPUT_TABLE'          # BigQuery Table Name
# mapping_file_uri = 'YOUR_MAPPING_FILE     # GCS Path. Example: gs://ekg-test-gcs/mapping.yml
# output_dataset = 'YOUR_OUTPUT_DATASET'    # BigQuery Dataset Name

# Refer to https://cloud.google.com/enterprise-knowledge-graph/docs/schema
# entity_type = ekg.InputConfig.EntityType.Person


def create_entity_reconciliation_job_sample(
    project_id: str,
    location: str,
    input_dataset: str,
    input_table: str,
    mapping_file_uri: str,
    entity_type: int,
    output_dataset: str,
) -> None:
    # Create a client
    client = ekg.EnterpriseKnowledgeGraphServiceClient()

    # The full resource name of the location
    # e.g. projects/{project_id}/locations/{location}
    parent = client.common_location_path(project=project_id, location=location)

    # Input Parameters
    input_config = ekg.InputConfig(
        bigquery_input_configs=[
            ekg.BigQueryInputConfig(
                bigquery_table=client.table_path(
                    project=project_id, dataset=input_dataset, table=input_table
                ),
                gcs_uri=mapping_file_uri,
            )
        ],
        entity_type=entity_type,
    )

    # Output Parameters
    output_config = ekg.OutputConfig(
        bigquery_dataset=client.dataset_path(project=project_id, dataset=output_dataset)
    )

    entity_reconciliation_job = ekg.EntityReconciliationJob(
        input_config=input_config, output_config=output_config
    )

    # Initialize request argument(s)
    request = ekg.CreateEntityReconciliationJobRequest(
        parent=parent, entity_reconciliation_job=entity_reconciliation_job
    )

    # Make the request
    response = client.create_entity_reconciliation_job(request=request)

    print(f"Job: {response.name}")
    print(
        f"Input Table: {response.input_config.bigquery_input_configs[0].bigquery_table}"
    )
    print(f"Output Dataset: {response.output_config.bigquery_dataset}")
    print(f"State: {response.state.name}")

Entitätsabgleichjob abrufen

REST

Rufen Sie die Methode projects.locations.entityReconciliationJobs.get auf, um den Jobstatus über die API abzurufen.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
LOCATION: Knowledge Graph-Standort.
- Optionen: global – Globaler Endpunkt
JOB_ID: ID des Jobs zum Abgleich von Entitäten.
- Beispiel: 2628838070002699773

HTTP-Methode und URL:

GET https://enterpriseknowledgegraph.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs/JOB_ID

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://enterpriseknowledgegraph.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs/JOB_ID"

PowerShell

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt haben. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://enterpriseknowledgegraph.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs/JOB_ID" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs/JOB_ID",
  "inputConfig": {
    "bigqueryInputConfigs": [
      {
        "bigqueryTable": "projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/TABLE_ID",
        "gcsUri": "MAPPING_FILE_URI"
      }
    ],
    "entityType": "ENTITY_TYPE"
  },
  "outputConfig": {
    "bigqueryDataset": "projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID"
  },
  "state": "JOB_STATE_SUCCEEDED",
  "createTime": "2021-07-31T14:39:14.145568Z",
  "updateTime": "2021-07-31T14:39:14.145568Z"
}

Python

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Enterprise Knowledge Graph Python API.


from google.cloud import enterpriseknowledgegraph as ekg

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = 'YOUR_PROJECT_ID'
# location = 'YOUR_GRAPH_LOCATION'  # Values: 'global'
# job_id = 'YOUR_JOB_ID'            # Entity Reconciliation Job ID


def get_entity_reconciliation_job_sample(
    project_id: str, location: str, job_id: str
) -> None:
    # Create a client
    client = ekg.EnterpriseKnowledgeGraphServiceClient()

    # The full resource name of the job
    # e.g. projects/{project_id}/locations/{location}/entityReconciliationJobs/{entity_reconciliation_job}
    name = client.entity_reconciliation_job_path(
        project=project_id, location=location, entity_reconciliation_job=job_id
    )

    # Initialize request argument(s)
    request = ekg.GetEntityReconciliationJobRequest(name=name)

    # Make the request
    response = client.get_entity_reconciliation_job(request=request)

    print(f"Job: {response.name}")
    print(
        f"Input Table: {response.input_config.bigquery_input_configs[0].bigquery_table}"
    )
    print(f"Output Dataset: {response.output_config.bigquery_dataset}")
    print(f"State: {response.state.name}")

Entitätsabgleichjobs auflisten

REST

Rufen Sie die Methode projects.locations.entityReconciliationJobs.list auf, um alle Jobs aus der API abzurufen.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
LOCATION: Knowledge Graph-Standort.
- Optionen: global – Globaler Endpunkt

HTTP-Methode und URL:

GET https://enterpriseknowledgegraph.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://enterpriseknowledgegraph.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs"

PowerShell

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt haben. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://enterpriseknowledgegraph.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "entityReconciliationJobs": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs/JOB_ID",
      "inputConfig": {
        "bigqueryInputConfigs": [
          {
            "bigqueryTable": "projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/TABLE_ID",
            "gcsUri": "MAPPING_FILE_URI"
          }
        ],
        "entityType": "ENTITY_TYPE"
      },
      "outputConfig": {
        "bigqueryDataset": "projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID"
      },
      "state": "JOB_STATE_SUCCEEDED",
      "createTime": "2021-07-31T14:39:14.145568Z",
      "updateTime": "2021-07-31T14:39:14.145568Z"
    }
  ],
  "nextPageToken": ""
}

Python

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Enterprise Knowledge Graph Python API.


from google.cloud import enterpriseknowledgegraph as ekg

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = 'YOUR_PROJECT_ID'
# location = 'YOUR_GRAPH_LOCATION'  # Values: 'global'


def list_entity_reconciliation_jobs_sample(project_id: str, location: str) -> None:
    # Create a client
    client = ekg.EnterpriseKnowledgeGraphServiceClient()

    # The full resource name of the location
    # e.g. projects/{project_id}/locations/{location}
    parent = client.common_location_path(project=project_id, location=location)

    # Initialize request argument(s)
    request = ekg.ListEntityReconciliationJobsRequest(parent=parent)

    # Make the request
    pager = client.list_entity_reconciliation_jobs(request=request)

    for response in pager:
        print(f"Job: {response.name}")
        print(
            f"Input Table: {response.input_config.bigquery_input_configs[0].bigquery_table}"
        )
        print(f"Output Dataset: {response.output_config.bigquery_dataset}")
        print(f"State: {response.state.name}\n")

Entitätsabgleichjob abbrechen

REST

Rufen Sie zum Beenden eines laufenden Jobs über die API die Methode projects.locations.entityReconciliationJobs.cancel auf.

Enterprise Knowledge Graph beendet den Job so schnell wie möglich. Beachten Sie, dass das Abbrechen eines Jobs auf Best-Effort-Basis erfolgt. Der Erfolg des Befehls cancel ist nicht garantiert.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
LOCATION: Knowledge Graph-Standort.
- Optionen: global – Globaler Endpunkt
JOB_ID: ID des Jobs zum Abgleich von Entitäten.
- Beispiel: 2628838070002699773

HTTP-Methode und URL:

POST https://enterpriseknowledgegraph.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs/JOB_ID:cancel

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d "" \
     "https://enterpriseknowledgegraph.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs/JOB_ID:cancel"

PowerShell

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt haben. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://enterpriseknowledgegraph.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs/JOB_ID:cancel" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten einen erfolgreichen Statuscode (2xx) und eine leere Antwort als Ausgabe erhalten.

Python

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Enterprise Knowledge Graph Python API.


from google.cloud import enterpriseknowledgegraph as ekg

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = 'YOUR_PROJECT_ID'
# location = 'YOUR_GRAPH_LOCATION'  # Values: 'global'
# job_id = 'YOUR_JOB_ID'            # Entity Reconciliation Job ID


def cancel_entity_reconciliation_job_sample(
    project_id: str, location: str, job_id: str
) -> None:
    # Create a client
    client = ekg.EnterpriseKnowledgeGraphServiceClient()

    # The full resource name of the job
    # e.g. projects/{project_id}/locations/{location}/entityReconciliationJobs/{entity_reconciliation_job}
    name = client.entity_reconciliation_job_path(
        project=project_id, location=location, entity_reconciliation_job=job_id
    )

    # Initialize request argument(s)
    request = ekg.CancelEntityReconciliationJobRequest(name=name)

    # Make the request
    client.cancel_entity_reconciliation_job(request=request)

    print(f"Job: {name} successfully cancelled")

Entitätsabgleichjob löschen

REST

Wenn Sie einen abgeschlossenen oder fehlgeschlagenen Job mit der API entfernen möchten, rufen Sie die Methode projects.locations.entityReconciliationJobs.delete auf.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
LOCATION: Knowledge Graph-Standort.
- Optionen: global – Globaler Endpunkt
JOB_ID: ID des Jobs zum Abgleich von Entitäten.
- Beispiel: 2628838070002699773

HTTP-Methode und URL:

DELETE https://enterpriseknowledgegraph.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs/JOB_ID

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://enterpriseknowledgegraph.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs/JOB_ID"

PowerShell

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt haben. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://enterpriseknowledgegraph.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entityReconciliationJobs/JOB_ID" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten einen erfolgreichen Statuscode (2xx) und eine leere Antwort als Ausgabe erhalten.

Python

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Enterprise Knowledge Graph Python API.


from google.cloud import enterpriseknowledgegraph as ekg

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = 'YOUR_PROJECT_ID'
# location = 'YOUR_GRAPH_LOCATION'  # Values: 'global'
# job_id = 'YOUR_JOB_ID'            # Entity Reconciliation Job ID


def delete_entity_reconciliation_job_sample(
    project_id: str, location: str, job_id: str
) -> None:
    # Create a client
    client = ekg.EnterpriseKnowledgeGraphServiceClient()

    # The full resource name of the job
    # e.g. projects/{project_id}/locations/{location}/entityReconciliationJobs/{entity_reconciliation_job}
    name = client.entity_reconciliation_job_path(
        project=project_id, location=location, entity_reconciliation_job=job_id
    )

    # Initialize request argument(s)
    request = ekg.DeleteEntityReconciliationJobRequest(name=name)

    # Make the request
    client.delete_entity_reconciliation_job(request=request)

    print(f"Job: {name} successfully deleted")

Entitätsabgleichjobs mit der API verwalten Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

Entitätsabgleichsjob erstellen

REST

curl

PowerShell

Python

Entitätsabgleichjob abrufen

REST

curl

PowerShell

Python

Entitätsabgleichjobs auflisten

REST

curl

PowerShell

Python

Entitätsabgleichjob abbrechen

REST

curl

PowerShell

Python

Entitätsabgleichjob löschen

REST

curl

PowerShell

Python

Entitätsabgleichjobs mit der API verwalten