Treinamento Apache Jena

Sobre o Treinamento

O treinamento Apache Jena é voltado para desenvolvedores, arquitetos de dados e profissionais de Banco de Dados e Data Science que precisam modelar, armazenar e consultar dados na forma de grafos utilizando os padrões da Web Semântica. O Apache Jena é um framework Java de código aberto que reúne, em um único ecossistema, motor de triplas RDF, mecanismo de inferência (raciocínio sobre ontologias RDFS/OWL), banco de dados nativo de grafos (TDB) e servidor SPARQL (Fuseki). São abordados conhecimentos de arquitetura e fundamentos de grafos de conhecimento (knowledge graphs), da linguagem RDF e da linguagem de consulta SPARQL, até a construção de aplicações Java completas capazes de armazenar, consultar, raciocinar e publicar dados interligados (Linked Data). Entender os principais conceitos do modelo RDF, dominar a escrita de consultas SPARQL, saber configurar e operar um triple store em produção com TDB2, publicar endpoints SPARQL com Fuseki, e integrar o Apache Jena com ferramentas de metadados e governança do ecossistema de dados da empresa, como Apache Atlas e OpenMetadata. Ser capaz de construir aplicações que utilizam grafos de conhecimento para catálogos de dados, integração semântica entre sistemas heterogêneos e mecanismos de busca inteligente.

Turmas

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Intermediário/Avançado.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Apache Jena 6.1 (Fuseki e TDB2) e a especificação SPARQL 1.1. e foi modificado pela última vez em 5 de Julho de 2026.

Conteúdo Programático

Conceitual Web Semântica e Grafos de Conhecimento

• O que é a Web Semântica.
• Dados interligados (Linked Data) X dados isolados (silos).
• Modelo de dados em grafo X modelo relacional X modelo documento.
• O que é uma tripla RDF (sujeito, predicado, objeto).
• Vocabulários e Ontologias (RDFS e OWL).
• URIs, IRIs e Namespaces.
• Padrões do W3C: RDF, RDFS, OWL, SPARQL, SHACL.
• Knowledge Graphs no mercado (Google, empresas de dados, governo).
• Casos de uso: catálogo de dados, integração de sistemas, busca semântica, dados abertos governamentais.
• Apache Jena X outras soluções de grafo (Neo4j, GraphDB, RDF4J).

Introdução ao Apache Jena

• Histórico e arquitetura do projeto.
• Módulos do ecossistema Jena.
• Core (RDF API).
• ARQ (SPARQL engine).
• TDB/TDB2 (triple store).
• Fuseki (servidor).
• Ontology API, Inference API.
• Jena X Frameworks Java tradicionais (JPA, Hibernate)
• Estrutura de um projeto Java com Jena.

Instalação e Configuração do Ambiente

• Preparando o Sistema Operacional (Linux) para o Apache Jena.
• Instalando e configurando o Java Development Kit.
• Configurando variáveis de ambiente (JAVA_HOME, JENA_HOME, FUSEKI_HOME).
• Instalando o Apache Maven.
• Configurando o pom.xml com as dependências do Jena.
• Download e instalação do Apache Jena standalone (Jena Command Line Tools).
• Download, instalação e configuração do Apache Fuseki como serviço standalone.
• Subindo o Fuseki como serviço via systemd (start, stop, restart, status, logs).
• Instalação via container Docker.
• Criando a estrutura de diretórios de um dataset TDB2.
• Validando a instalação: primeiro dataset, primeira tripla, primeira consulta SPARQL via linha de comando (riot, sparql, tdb2.tdbquery).
• Troubleshooting comum: portas em uso, permissões de diretório, incompatibilidade de versão de JDK, memória de heap da JVM.

Modelagem e Manipulação de RDF

• Criando um Model RDF em Java.
• Adicionando, removendo e consultando Statements (triplas).
• Trabalhando com Recursos, Propriedades e Literais.
• Serialização: Turtle, RDF/XML, JSON-LD, N-Triples.
• Convertendo dados relacionais e planilhas para RDF.
• Bags, Containers e Coleções RDF.
• Reificação de triplas.
• Boas práticas de modelagem de vocabulários próprios.

Ontologias com RDFS e OWL

• Classes, subclasses e hierarquias.
• Propriedades de objeto e propriedades de dado.
• Domínio e alcance (domain e range).
• Introdução ao OWL: cardinalidade, propriedades inversas, equivalência.
• Motores de inferência (Reasoners) do Jena.
• Inferência RDFS X OWL - trade-offs de performance.
• Validação de dados com SHACL.

Linguagem de Consulta SPARQL

• Anatomia de uma consulta SPARQL: SELECT, WHERE, FILTER.
• Padrões de grafo (Graph Patterns) e Triple Patterns.
• OPTIONAL, UNION, FILTER e expressões.
• Agregações: COUNT, GROUP BY, HAVING.
• CONSTRUCT, ASK e DESCRIBE.
• Atualizações com SPARQL Update (INSERT, DELETE).
• Federando consultas entre múltiplos endpoints (SERVICE).
• Consultas via ARQ na linha de comando e via API Java.

TDB2 - Banco de Dados Nativo de Grafos

• Arquitetura de armazenamento do TDB2.
• Criando e populando um dataset TDB2.
• Carga em lote (bulk loading) de grandes volumes de triplas.
• Transações e concorrência no TDB2.
• Backup, restore e manutenção do dataset.
• Monitoramento e tunning de performance.
• TDB2 X bancos relacionais e NoSQL.

Fuseki - Publicando Endpoints SPARQL

• Instalando e configurando o Apache Fuseki.
• Subindo um endpoint SPARQL para consumo externo.
• Segurança: autenticação e controle de acesso no Fuseki.
• Interface administrativa do Fuseki.
• Fuseki em produção: systemd, containers e alta disponibilidade.
• Publicando dados como Linked Open Data.

Integração e Desenvolvimento.

• Consumindo um endpoint SPARQL a partir de uma aplicação Java.
• Integração do Jena com pipelines de dados (ETL para RDF).
• Jena e o ecossistema de metadados: relação com Apache Atlas e OpenMetadata.
• Publicando dados de um Banco de Dados relacional como grafo RDF.
• Geo SPARQL - dados geoespaciais em grafos.
• Boas práticas de projeto e organização de código.
• Skosmos e o padrão SKOS.
• Apache Jena Fuseki como backend de dados do Skosmos.

Carga Horária:

• 32 Horas.

Pré-requisitos dos Participantes:

• Conhecimento em Programação Java ou alguma linguagem com Orientação a Objetos.
• Conhecimento de Banco de Dados e SQL.
• Noções de modelagem de dados.
• Conhecimento Básico de Linux.
• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware:

• Memória RAM : 8 GB.
• Espaço em Disco: 20GB.
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• deve estar ativo a Virtualização na BIOS do equipamento.
• Sistemas Operacionais:Qualquer um com suporte e Virtualização com VirtualBox.
• Oracle VM VirtualBox ( https://www.virtualbox.org/).

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Apache Jena, Fuseki e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor