首页
/ Trellis LDPRa 开源项目安装与使用指南

Trellis LDPRa 开源项目安装与使用指南

2024-09-08 19:39:36作者:邵娇湘
trellis
Trellis is a platform for building scalable Linked Data applications

1. 项目目录结构及介绍

Trellis LDPRa 是一个基于 Linked Data Platform 规范的存储系统,专为管理语义Web数据而设计。以下是其主要的目录结构概览及其简介:

  • src: 核心代码库,分为以下几个子目录:

    • main: 包含应用程序的主要源代码。
      • java: Java 源代码,这里定义了服务、资源处理逻辑等。
    • test: 测试代码,包括单元测试和集成测试。
  • docs: 文档资料,可能包含API文档、开发者指南等。

  • pom.xml: Maven构建配置文件,用于编译、依赖管理和构建过程的自动化。

  • README.md: 项目快速入门和基本说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

在 Trellis 项目中,启动主要通过Maven命令来完成,并非直接操作某个特定的启动文件。典型的启动步骤涉及使用Maven命令运行应用服务。虽然没有传统意义上的单一“启动文件”,但关键在于执行以下Maven命令:

mvn clean install
mvn spring-boot:run

上述命令首先清理旧的构建产物,然后编译并打包项目,最后通过Spring Boot插件运行应用。若需在开发过程中持续运行并热加载代码更改,可考虑使用IDE的集成功能或运行相同命令但保持终端打开。

3. 项目的配置文件介绍

Trellis 的配置主要位于 src/main/resources 目录下,具体到配置文件可能是 application.propertiesapplication.yml(依据项目实际使用的配置风格)。这些配置文件包含了服务端口、数据库连接详情、以及任何自定义的行为设置等关键信息。示例配置项可能包括:

  • 服务端口号 (server.port): 定义应用监听的HTTP端口。
  • 数据存储配置: 如连接到 triple store 的URL、凭证等。
  • 访问控制和安全设置
  • 日志级别 和日志路径,用于调试和监控应用状态。

为了适应不同的部署环境,如开发、测试或生产,Trellis可能会利用Spring Boot的特性,提供环境特定的配置文件,如 application-dev.yml, application-test.yml, application-prod.yml 等。

请注意,上述信息是基于一般开源Java项目和Spring Boot应用的常规结构和行为。对于具体的Trellis LDPRa项目,确保查阅最新的官方文档或仓库中的README,因为实际情况可能会有所变动。

trellis
Trellis is a platform for building scalable Linked Data applications
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
CangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
672
0
openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
12
8
advanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.83 K
19.04 K
redis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
323
26
RuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
136
18
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
31
5
easy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
1.42 K
231
xzs
在线考试系统、考试系统、在线教育考试系统、在线教育、跨平台考试、考试、智能考试、试题、错误试题、考试题目、试题组卷等
HTML
3
1
langgpt
Ai 结构化提示词,人人都能写出高质量提示词,GitHub 开源社区全球趋势热榜前十项目,已被百度、智谱、字节、华为等国内主流大模型智能体平台使用,内容来自国内最具影响力的高质量提示词工程师学习交流社群——LangGPT。开源知识库:https://langgptai.feishu.cn/wiki/RXdbwRyASiShtDky381ciwFEnpe
Jupyter Notebook
16
2