Spring Data实战
张卫滨, 文建国 译
出版时间：2014年02月
页数：248
“你将会深刻理解现代的数据访问为何更加专门化和碎片化，NoSQL数据存储的主要分类有哪些，Spring Data如何帮助Java开发人员在新的环境下高效工作。”
——Rod Johnson
Spring框架创始人
“通过切换到Spring Batch和Spring Data，我们彻底简化并降低了与Hadoop交互所带来的复杂性，同时增加了可靠性。”
——David Gevorkyan
软件工程师，eHarmony
基于关系型数据库构建企业级Java应用时，会有多个数据访问框架供你选择。但是该如何应对大数据呢？本书以实际经验介绍了借助Spring Data如何便利地构建应用，这些应用会用到多种新的数据访问技术，如NoSQL和Hadoop。
通过多个样例项目，你将学到Spring Data所提供的一致编程模型，这种模型保留了每种NoSQL数据库专有的特性以及功能，并且能够帮助你开发Hadoop应用来应对广泛的用例场景，如数据分析、事件流处理以及工作流。你还能学到，为了编写基于RDBMS的数据访问层，Spring Data为Spring已有的JPA和JDBC添加了哪些功能。
· 学习使用Spring的模板帮助类来简化数据库的特定功能；
· 探索Spring Data的Repository抽象以及高级查询功能；
· 借助Spring Data来使用Redis（键/值存储）、HBase（列族）、MongoDB（文档数据库）以及Neo4j（图数据库）；
· 探索GemFire分布式数据网格解决方案；
· 将Spring Data JPA管理的实体以RESTful Web服务的形式导出到Web中；
· 使用轻量级的对象映射框架，简化HBase应用的开发；
· 使用Spring Batch和Spring Integration构建大数据管道。
——Rod Johnson
Spring框架创始人
“通过切换到Spring Batch和Spring Data，我们彻底简化并降低了与Hadoop交互所带来的复杂性，同时增加了可靠性。”
——David Gevorkyan
软件工程师，eHarmony
基于关系型数据库构建企业级Java应用时，会有多个数据访问框架供你选择。但是该如何应对大数据呢？本书以实际经验介绍了借助Spring Data如何便利地构建应用，这些应用会用到多种新的数据访问技术，如NoSQL和Hadoop。
通过多个样例项目，你将学到Spring Data所提供的一致编程模型，这种模型保留了每种NoSQL数据库专有的特性以及功能，并且能够帮助你开发Hadoop应用来应对广泛的用例场景，如数据分析、事件流处理以及工作流。你还能学到，为了编写基于RDBMS的数据访问层，Spring Data为Spring已有的JPA和JDBC添加了哪些功能。
· 学习使用Spring的模板帮助类来简化数据库的特定功能；
· 探索Spring Data的Repository抽象以及高级查询功能；
· 借助Spring Data来使用Redis（键/值存储）、HBase（列族）、MongoDB（文档数据库）以及Neo4j（图数据库）；
· 探索GemFire分布式数据网格解决方案；
· 将Spring Data JPA管理的实体以RESTful Web服务的形式导出到Web中；
· 使用轻量级的对象映射框架，简化HBase应用的开发；
· 使用Spring Batch和Spring Integration构建大数据管道。
- 第一部分 背景知识
- 第1章 spring data项目
- 1.1 为spring开发人员提供的nosql数据访问功能
- 1.2 主题概述
- 1.3 领域
- 1.4 示例代码
- 1.4.1 将源码导入到ide
- 第2章 repository：便利的数据访问层
- 2.1 快速入门
- 2.2 定义查询方法
- 2.2.1 查找查询的策略
- 2.2.2 衍生查询
- 2.2.3 分页和排序
- 2.3 定义repository
- 2.3.1 调整repository接口
- 2.3.2 手动实现repository方法
- 2.4 ide集成
- 2.4.1 intelli idea
- 第3章 使用querydsl实现类型安全的查询
- 3.1 querydsl简介
- 3.2 生成查询元模型
- 3.2.1 构建系统集成
- 3.2.2 所支持的注解处理器
- 3.2.3 使用querydsl对存储进行查询
- 3.3 集成spring data repository
- 3.3.1 执行断言
- 3.3.2 手动实现repository
- 第二部分 关系型数据库
- 第4章 jpa repository
- 4.1 示例工程
- 4.2 传统方式
- 4.3 启动示例代码
- 4.4 使用spring data repository
- 4.4.1 事务性
- 4.4.2 repository与querydsl集成
- 第5章 借助querydsl sql实现类型安全的jdbc编程
- 5.1 示例工程与搭建过程
- 5.1.1 hypersql数据库
- 5.1.2 querydsl的sql模块
- 5.1.3 构建系统集成
- 5.1.4 数据库模式
- 5.1.5 示例工程的领域实现
- 5.2 querydsljdbctemplate
- 5.3 执行查询
- 5.3.1 repository实现起步
- 5.3.2 查询单个对象
- 5.3.3 onetomanyresultsetextractor抽象类
- 5.3.4 customerlistextractor实现
- 5.3.5 rowmapper的实现类
- 5.3.6 查询对象列表
- 5.4 插入、更新和删除操作
- 5.4.1 使用sqlinsertclause进行插入操作
- 5.4.2 使用sqlupdateclause进行更新操作
- 5.4.3 使用sqldeleteclause进行删除行操作
- 第三部分 nosql
- 第6章 mongodb: 文档存储
- 6.1 mongodb简介
- 6.1.1 设置mongodb
- 6.1.2 使用mongodb shell
- 6.1.3 mongodb java驱动
- 6.2 使用spring命名空间搭建基础设施
- 6.3 映射模块
- 6.3.1 领域模型
- 6.3.2 搭建映射的基础设施
- 6.3.3 索引
- 6.3.4 自定义转换
- 6.4 mongotemplate
- 6.5 mongo repository
- 6.5.1 搭建基础设施
- 6.5.2 repository详解
- 6.5.3 mongo querydsl集成
- 第7章 neo4j：图数据库
- 7.1 图数据库
- 7.2 neo4j
- 7.3 spring data neo4j概览
- 7.4 将领域建模为图
- 7.5 使用spring data neo4j持久化领域对象
- 7.5.1 neo4jtemplate
- 7.6 组合发挥图和repository的威力
- 7.6.1 基本的图repository操作
- 7.6.2 衍生和基于注解的查找方法
- 7.7 示例领域模型中的高级图用例
- 7.7.1 单个节点的多重角色
- 7.7.2 以产品分类和标签为例讲解图中的索引
- 7.7.3 利用类似的兴趣(协同过滤)
- 7.7.4 推荐
- 7.8 事务、实体生命周期以及抓取策略
- 7.9 高级映射模型
- 7.10 使用neo4j服务器
- 7.11 从这里继续学习
- 第8章 redis：键/值存储
- 8.1 redis概述
- 8.1.1 搭建redis
- 8.1.2 使用redis shell
- 8.2 连接到redis
- 8.3 对象转换
- 8.4 对象映射
- 8.5 原子级计数器
- 8.6 发布/订阅功能
- 8.6.1 对信息进行监听和响应
- 8.6.2 在redis中使用spring的缓存抽象
- 第四部分 快速应用开发
- 第9章 使用spring roo实现持久层
- 9.1 roo简介
- 9.2 roo的持久层
- 9.3 快速起步
- 9.3.1 借助命令行使用roo
- 9.3.2 借助spring tool suite使用roo
- 9.4 spring roo jpa repository示例
- 9.4.1 创建工程
- 9.4.2 搭建jpa持久化
- 9.4.3 创建实体
- 9.4.4 定义repository
- 9.4.5 创建web层
- 9.4.6 运行示例
- 9.5 spring mongodb jpa repository的例子
- 9.5.1 创建工程
- 9.5.2 搭建mongodb持久化
- 9.5.3 创建实体
- 9.5.4 定义repository
- 9.5.5 创建web层
- 9.5.6 运行示例
- 第10章 rest repository导出器
- 10.1 示例工程
- 10.1.1 与rest导出器进行交互
- 10.1.2 访问product
- 10.1.3 访问customer
- 10.1.4 访问order
- 第五部分 大数据
- 第11章 spring for apache hadoop
- 11.1 hadoop开发面临的挑战
- 11.2 hello world
- 11.3 揭秘hello world
- 11.4 使用spring for apache hadoop的hello world
- 11.5 在jvm中编写hdfs脚本
- 11.6 结合hdfs脚本与job提交
- 11.7 job调度
- 11.7.1 使用taskscheduler调度mapreduce job
- 11.7.2 使用quartz调度mapreduce job
- 第12章 使用hadoop分析数据
- 12.1 使用hive
- 12.1.1 hello world
- 12.1.2 运行hive服务器
- 12.1.3 使用hive thrift客户端
- 12.1.4 使用hive jdbc客户端
- 12.1.5 使用hive分析apache日志文件
- 12.2 使用pig
- 12.2.1 hello world
- 12.2.2 运行pigserver
- 12.2.3 控制运行期脚本的执行
- 12.2.4 在spring integration数据管道中调用pig脚本
- 12.2.5 使用pig分析apache日志文件
- 12.3 使用hbase
- 12.3.1 hello world
- 12.3.2 使用hbase java客户端
- 第13章 使用spring batch和spring integration创建大数据管道
- 13.1 收集并将数据加载到hdfs
- 13.1.1 spring integration介绍
- 13.1.2 复制日志文件
- 13.1.3 事件流
- 13.1.4 事件转发
- 13.1.5 管理
- 13.1.6 spring batch简介
- 13.1.7 从数据库中加载并处理数据
- 13.2 hadoop工作流
- 13.2.1 spring batch对hadoop的支持
- 13.2.2 将wordcount样例改造为spring batch应用
- 13.2.3 hive和pig的步骤
- 13.3 从hdfs导出数据
- 13.3.1 从hdfs到jdbc
- 13.3.2 从hdfs到mongodb
- 13.4 收集并加载数据到splunk
- 第六部分 数据网格
- 第14章 分布式数据网格：gemfire
- 14.1 gemfire简介
- 14.2 缓存与域
- 14.3 如何获取gemfire
- 14.4 通过spring xml命名空间配置gemfire
- 14.4.1 缓存配置
- 14.4.2 域配置
- 14.4.3 缓存客户端配置
- 14.4.4 缓存服务端配置
- 14.4.5 wan配置
- 14.4.6 磁盘存储配置
- 14.5 使用gemfiretemplate进行数据访问
- 14.6 使用repository
- 14.6.1 pojo映射
- 14.6.2 创建repository
- 14.6.3 pdx序列化
- 14.7 支持持续查询
书名：Spring Data实战
译者：张卫滨, 文建国 译
国内出版社：人民邮电出版社
出版时间：2014年02月
页数：248
书号：978-7-115-34370-3
原版书书名：Spring Data
原版书出版商：O'Reilly Media
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