Data Integration Connector
Installation und Konfiguration
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Mindbreeze GmbH, A-4020 Linz, 2020.
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Installation
Vor der Installation des Data Integration Connector Plugins muss sichergestellt werden, dass der Mindbreeze Server bereits installiert ist und dieser Connector auch in der Mindbreeze Lizenz inkludiert ist.
Erstellen eines „Data Integration Prozesses“
Sie können den Data Integration Connector in Verbindung mit Talend Open Studio verwenden, um selbst Datenquellen anzubinden. Talend Open Studio steht unter https://www.talend.com/products/data-integration/data-integration-open-studio/ zum Download zur Verfügung.
Der Data Integration Connector enthält Komponenten für Talend Open Studio, die getrennt installiert werden müssen. Entpacken Sie die Datei components.zip aus dem Data Integration Connector Installationspaket in ein beliebiges Verzeichnis (z.B. C:\custom-talend-components).
Legen Sie nach der Installation von Talend Open Studio ein neues Projekt an.
Öffnen Sie im Menü von Talend Open Studio Window -> Preferences
Wählen Sie Talend -> Components aus und geben Sie im Feld „User component folder“ das Verzeichnis an, in das Sie die Komponenten entpackt haben.
Wechseln Sie nun zu den Import/Export Einstellungen, und aktivieren Sie die Option „Add classpath jar in exported jobs“
Jetzt können Sie einen neuen Job anlegen. Fügen Sie Datenquellen nach Ihren Bedürfnissen hinzu. Genauere Information zum Arbeiten mit Talend Open Studio erhalten Sie in der Dokumentation zu Talend Open Studio.
Als Ziel einer Verarbeitungskette muss immer die Komponente namens "MindbreezeIndexOutput" stehen.
In neueren Versionen von Talend Open Studio kann es vorkommen, dass Abhängigkeiten der MindbreezeComponents nicht automatisch erkannt werden:
In diesem Fall müssen die JARs manuell ausgewählt werden:
- Click auf Button Install..
- Click auf jedes
-Symbol - Zurordnen des gleichnahmigen JARs im Ordner MindbreezeIndexOutput
Beachten Sie weiters, dass für die korrekte Funktionsweise dieser Komponente folgende Felder im Schema definiert sein müssen, alle vom Typ "String":
- key
- title
- extension
- categoryClass
Zusätzlich können auch noch folgende optionalen Felder für die Weiterverarbeitung im Mindbreeze Index verwendet werden:
- acl (Liste von "String"-Werten) in folgendem Format: "TestUser1||GRANT"
- date (Typ "Date")
- modificationDate (Typ "Date")
- content (Typ "String")
Sollten weitere Felder im Schema definiert sein, so werden diese als Metadaten übernommen. Es ist auch möglich, Annotationen in folgendem Format zu definieren:
- val1|||mes:annotated|||categoryclass=cc1|||value=v1
"val1" wird in diesem Beispiel mit der categoryClass "cc1" und dem Wert "v1" zu einer Annotation.
Sämtliche Felder vom Typ "Liste" werden zu Listen von Metadaten, alle anderen Felder automatisch zum Typ "String" konvertiert.
Testen und exportieren des „Data Integration Prozesses“
Testen mit Logging
Sobald Sie den Job fertig konfiguriert haben, können Sie den Job ausführen, um die Funktionsweise zu testen. Die Daten werden nicht an einen Index gesendet, sondern in Talend Open Studio ausgegeben.
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Testen als Pusher
Sie können den Job auch so testen, sodass die Daten direkt in Mindbreeze indiziert werden, ohne den Job vorher exportieren zu müssen. Dazu müssen Sie zuerst einen neuen Index in Mindbreeze InSpire erstellen. Klicken Sie auf das „Indices“-Tab und danach auf das „Add new index“-Symbol.
Klicken Sie anschließend auf die Schaltfläche „Save“, um die Änderungen zu speichern. Folgendes Pop-Up wird von Ihrem Browser angezeigt, welches Sie mit „OK“ bestätigen müssen:
Den nächsten Schritt müssen Sie wieder im Talend Open Studio ausführen. Wählen Sie im Designer Ihre verwendete „MindbreezeIndexOutput“-Komponente aus und wählen Sie „Use as Pusher“ aus.
Folgende Felder müssen konfiguriert werden:
Category | die Category |
Category Instance | die Category Instance |
InSpire Base URL | die URL, die zu Ihrer Mindbreeze InSpire-Installation führt |
Filter Pipeline ID | der Port des Filter-Service, standardmäßig 23400 |
Index ID | der Port des Index-Service, den Sie vorher konfiguriert haben |
Node ID | die Node ID (auch im vorher angelegten Index zu finden) |
Inspire Generation | folgende Möglichkeiten stehen zur Auswahl:
|
Username | der Username, der zum Indizieren verwendet wird. Ist ihre Appliance G6, muss „inspireapi“ verwendet werden. Haben Sie eine G7-Appliance, können Sie beliebige Benutzer verwenden, welche die Rolle „“ haben. Für weitere Information siehe https://help.mindbreeze.com/de/index.php?topic=doc/Konfiguration---Backend-Credentials/index.htm. |
Password | das Passwort des Benutzers, OHNE Anführungszeichen |
Haben Sie bei Inspire Generation das Optionsfeld G7 ausgewählt, stehen Ihnen weitere Optionen zur Verfügung:
Client ID | die Client ID des OAuth2 Clients in Keycloak (standardmäßig mindbreeze-inspire-public) |
Client Secret | standardmäßig leer und für den Client mindbreeze-inspire-public nicht notwendig |
Use external Auth URL | verwende Sie diese Option, wenn Sie ein externes Keycloak verwenden |
External Auth URL | die URL des externen Keycloaks, bei dem man sich den Bearer-Token abholen kann; normalerweise {base-url}/realms/{realm-name}/protocol/openid-connect/token |
Export
Sollte der Funktionstest problemlos verlaufen, ist es noch notwendig, den Job zu exportieren. Dies lässt sich mittels Klick auf das Kontextmenü des jeweiligen Jobs erledigen:
Wichtig ist hierbei, dass das generierte ZIP-File auch entpackt wird.
Die für die Konfiguration von Fabasoft Mindbreeze Enterprise notwendige "Main-Class" kann in dem generierten Batch-File nachgesehen werden.
Konfiguration von Mindbreeze
Klicken Sie auf das „Indices“-Tab und danach auf das „Add new index“-Symbol, um einen neuen Index zu erstellen.
Geben Sie den Indexpfad ein, z.B. „C:\Index“. Passen Sie gegebenenfalls den Display Name des Index Service und des zugehörigen Filter Service an
Fügen Sie eine neue Datenquelle mit dem Symbol “Add new custom source” rechts unten ein.
Zur Konfiguration des Crawler müssen Sie das Job-Verzeichnis in „Directory of Job“ und die Java-Klasse des Jobs in „Main Class“ eintragen.
Wenn die Option „Delete Unprocessed Documents“ aktiviert ist, werden nicht-prozessierte Dokumente vom Index gelöscht, wenn das Crawling erfolgreich war. „Erfolgreich“ heißt, dass der exportierte Talend-Job mit Exit-Code 0 beendet wurde.