mlcpを使用

mlcpによる読み込み

MarkLogic Content Pump（mlcp）は、MarkLogicが提供するスタンドアロンのJavaユーティリティです。

mlcpを使って、MarkLogicサーバーにデータを読み込むことができます。フローを2つセットアップできます。

• mlcpを使った読み込みステップのみを含んだフロー。
• 他のツールを使ったマッピングおよびマスタリング（統合あるいは分割）ステップを含んだフロー。

始める前に

以下が必要です。

• mlcp
• MarkLogicデータハブプロジェクト

手順

1. フローを作成します。

   • QuickStartを使用
   • Gradleを使用

2. 読み込みステップを作成します。

   • QuickStartを使用
   • Gradleを使用

   注: mlcpを呼び出すためにコマンドラインで使用したパラメータ値は、読み込みステップの設定を上書きします。

3. 読み込みステップを設定します。mlcpコマンドコードをコピーします。

   • QuickStartを使用

   読み込みステップの設定を選択したならば、mlcpコマンドフィールドの内容をクリップボードにコピーします。

4. コマンドラインウィンドウを開き、mlcpプロジェクトのルートディレクトリに移動します。

5. プロジェクトのルートでmlcpコマンドを実行します（-transform*パラメータを使用）。

   • QuickStartを使用：mlcpコマンドコードをコマンドラインに貼り付けて実行します。

   • Gradleを使用：以下のコードをコマンドラインに貼り付け、カスタマイズし、実行します。

     Unix systems

   mlcp.sh import \
    -host "localhost" -port "8010"  \
    -username "flow-operator-user-account" -password "*****"  \
    -input_file_path "/path/to/your/input/directory"  \
    -input_file_type "delimited_text"  \
    -output_collections "ingestion-only,input"  \
    -output_permissions "rest-reader,read,rest-writer,update"  \
    -generate_uri "true"  \
    -output_uri_replace ".*input,'/ingestion-flow/json/'"  \
    -document_type "json"  \
    -transform_module "/data-hub/5/transforms/mlcp-flow-transform.sjs"  \
    -transform_param "flow-name=MyFlow,step=1"

    **Windows**

   mlcp.bat import ^
    -host "localhost" -port "8010"  ^
    -username "flow-operator-user-account" -password "*****"  ^
    -input_file_path "/path/to/your/input/directory"  ^
    -input_file_type "delimited_text"  ^
    -output_collections "ingestion-only,input"  ^
    -output_permissions "rest-reader,read,rest-writer,update"  ^
    -generate_uri "true"  ^
    -output_uri_replace ".*input,'/ingestion-flow/json/'"  ^
    -document_type "json"  ^
    -transform_module "/data-hub/5/transforms/mlcp-flow-transform.sjs"  ^
    -transform_param "flow-name=MyFlow,step=1"

**Parameters**

**`-host`**

   MarkLogicサーバーインスタンス用のホストです。

**`-port`**

   MarkLogicサーバーインスタンス用のポートです。

**`-input_file_path`**

 ソースファイルの場所です。

**`-input_file_type`**

 ソースファイルの形式。テキスト、JSON、XML、バイナリ、区切り文字付きテキスト。詳細は、[mlcp: 対応している入力形式のまとめ](https://docs.marklogic.com/9.0/guide/mlcp/import#id_71112)を参照してください。

**`-generate_uri`**

 `true`の場合、各新規レコードに関連付けられているカスタムURI。

**`-output_collections`**

   新規レコードに関連付けられたコレクションタグを含む、カンマ区切りの文字列です。

**`-output_permissions`**

 読み込まれたデータにアクセスできるロール（カンマ区切りで記載）。

**`-output_uri_replace`**

   

読み込まれたレコードのURIをカスタマイズするための置換リスト（カンマ区切りで記載）。このリストは、正規表現パターンとその置換文字列（形式：`pattern,'string',pattern,'string',...`で構成されています。置換文字列は一重引用符で囲む必要があります。

詳細は、[デフォルトURIの変換](https://docs.marklogic.com/guide/mlcp/import#id_42798)を参照してください。

**`-document_type`**

 処理済みのレコードの形式。テキスト、JSON、XML、バイナリ。 以下の値が有効です。

*   `json`
*   `xml`
*   `text`
*   `バイナリ`

入力ファイルタイプと違うドキュメントタイプを指定した場合、mlcpが変換を行います。

**`-transform_module`**

 */data-hub/5/transforms/mlcp-flow-transform.sjs*である必要があります。このモジュールは、データハブのインストール時に MODULESデータベースに追加されています。

**`-transform_param`**

   

カンマ区切りのキー/バリューのペアが*/data-hub/5/transforms/mlcp-flow-transform.sjs*モジュールに渡されます。以下のキーが有効です。

*   `flow-name`. わかりやすいフロー名を付けます。
*   `step`. シーケンス内のステップの順序を示す数字。
*   `job-id`.（オプション） このフローの実行に対応付けられた一意のジョブID。このオプションは、フローの実行がより大きなプロセスの一部である場合に使用できます（例えば、NiFiが独自のジョブ/プロセスIDによりオーケストレーションしたプロセスなど）。既存のデータハブのジョブIDと同じにすることはできません。指定していない場合は、一意のデータハブジョブIDが割り当てられます。
*   `options`.（オプション）フローに渡す追加オプション。JSONオブジェクトである必要があります。

次のタスク

QuickStartあるいはGradleを使って、別のフローを作成します。その後、読み込んだデータを強化するために、マッピングやマスタリング（統合あるいは分割）ステップを追加します。

See Also

関連タスク

• QuickStartによるフローの実行
• Gradleによるフローの実行
• データハブクライアントJARによるフローの実行
• データハブクライアントJARによるフローの実行

関連情報

• mclpユーザーガイド