Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

ניהול משימות של התאמת ישויות באמצעות ה-API

תצוגה מקדימה

השימוש במוצר הזה כפוף לתנאי השימוש במוצרים בגרסת טרום-GA, שמפורטים בחלק "תנאים כלליים לשירות" בתנאים הספציפיים של השירות. אתם יכולים להשתמש במוצר הזה כדי לעבד מידע אישי כמו שמפורט בנספח לעיבוד נתונים ב-Cloud, בכפוף למחויבויות ולהגבלות שמפורטות בהסכם שמעניק לכם גישה ל-Google Cloud. השימוש במוצרים בגרסת טרום-GA הוא "כפי שהם" (As is), ויכול להיות שהתמיכה בהם תהיה מוגבלת. מידע נוסף זמין בקטע תיאור שלבי ההשקה.

במדריך למתחילים הזה נסביר איך משתמשים ב-Entity Reconciliation API. במדריך למתחילים הזה נשתמש במסוף Google Cloud כדי להגדיר את פרויקטGoogle Cloud האימות, ליצור קובצי מיפוי סכמות, ואז לשלוח בקשה ל-Enterprise Knowledge Graph כדי להריץ משימת התאמת ישויות.

יצירת משימת התאמה של ישויות

כדי ליצור משימת התאמה בין ישויות:

REST

כדי ליצור עבודה פשוטה עם טבלת מקור אחת (ביטול כפילויות), קוראים לשיטה projects.locations.entityReconciliationJobs.create.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .
‫LOCATION: מיקום ב-Knowledge Graph.
- אפשרויות: global – נקודת קצה גלובלית
‫DATASET_ID: מזהה של מערך נתונים ב-BigQuery
‫TABLE_ID: מזהה הטבלה ב-BigQuery
‫MAPPING_FILE_URI: הנתיב ב-Cloud Storage לקובץ מיפוי בפורמט YAML.
- לדוגמה: gs://ekg-test-gcs/mapping.yml
‫ENTITY_TYPE: סוג הישות לצורך התאמה.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

גוף בקשת JSON:

{
  "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"
  }
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login, או באמצעות Cloud Shell שמחבר אתכם אוטומטית ל-CLI של gcloud. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

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

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$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

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

{
  "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"
}

כדי ליצור משימה עם אפשרויות מתקדמות וכמה טבלאות BigQuery, משתמשים בגוף בקשה שדומה לדוגמה הזו:


{
  "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

מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Enterprise Knowledge Graph Python API.

כדי לבצע אימות ב-Enterprise Knowledge Graph, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.


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}")

קבלת משימת התאמה של ישות

REST

כדי לאחזר את סטטוס העבודה מה-API, צריך להפעיל את השיטה projects.locations.entityReconciliationJobs.get.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .
‫LOCATION: מיקום ב-Knowledge Graph.
- אפשרויות: global – נקודת קצה גלובלית
‫JOB_ID: מזהה משימת התאמה בין ישויות.
- לדוגמה: 2628838070002699773

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

כדי לשלוח את הבקשה אתם צריכים לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

מריצים את הפקודה הבאה:

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

מריצים את הפקודה הבאה:

$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

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

{
  "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

מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של 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}")

הצגת רשימה של משימות התאמה של ישויות

REST

כדי לאחזר את כל המשרות מה-API, צריך להפעיל את השיטה projects.locations.entityReconciliationJobs.list.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .
‫LOCATION: מיקום ב-Knowledge Graph.
- אפשרויות: global – נקודת קצה גלובלית

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

כדי לשלוח את הבקשה אתם צריכים לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

מריצים את הפקודה הבאה:

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

PowerShell

מריצים את הפקודה הבאה:

$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

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

{
  "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

מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של 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")

ביטול של משימת התאמה של ישות

REST

כדי להפסיק עבודה שפועלת מ-API, צריך להפעיל את השיטה projects.locations.entityReconciliationJobs.cancel.

‫Enterprise Knowledge Graph מפסיק את העבודה בהזדמנות הראשונה. חשוב לדעת שביטול עבודה מתבצע על בסיס האפשרות הטובה ביותר. הצלחת הפקודה cancel לא מובטחת.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .
‫LOCATION: מיקום ב-Knowledge Graph.
- אפשרויות: global – נקודת קצה גלובלית
‫JOB_ID: מזהה משימת התאמה בין ישויות.
- לדוגמה: 2628838070002699773

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

כדי לשלוח את הבקשה אתם צריכים לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

מריצים את הפקודה הבאה:

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

מריצים את הפקודה הבאה:

$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

אמורים לקבל קוד סטטוס של הצלחה (2xx) ותגובה ריקה.

Python

מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של 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")

מחיקה של משימת התאמה של ישות

REST

כדי להסיר משימה שהושלמה או נכשלה באמצעות ה-API, צריך להפעיל את method‏ projects.locations.entityReconciliationJobs.delete.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .
‫LOCATION: מיקום ב-Knowledge Graph.
- אפשרויות: global – נקודת קצה גלובלית
‫JOB_ID: מזהה משימת התאמה בין ישויות.
- לדוגמה: 2628838070002699773

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

כדי לשלוח את הבקשה אתם צריכים לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

מריצים את הפקודה הבאה:

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

מריצים את הפקודה הבאה:

$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

אמורים לקבל קוד סטטוס של הצלחה (2xx) ותגובה ריקה.

Python

מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של 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")

ניהול משימות של התאמת ישויות באמצעות ה-API קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

יצירת משימת התאמה של ישויות

REST

curl

PowerShell

Python

קבלת משימת התאמה של ישות

REST

curl

PowerShell

Python

הצגת רשימה של משימות התאמה של ישויות

REST

curl

PowerShell

Python

ביטול של משימת התאמה של ישות

REST

curl

PowerShell

Python

מחיקה של משימת התאמה של ישות

REST

curl

PowerShell

Python

ניהול משימות של התאמת ישויות באמצעות ה-API