「你將深度理解近代資料存取更加專業與獨立的原因,主要的 NoSQL 資料倉儲種類,以及 Spring Data 如何協助 Java 開發者在這個新環境之中更有效率的工作。」
—Rod Johnson, Spring 框架創造者
「轉而使用 Spring Batch 與 Spring Data,讓我們可以在增加可靠度的同時,徹底降低與 Hadoop 互動的複雜度。」
—David Gevorkyan, eHarmony 軟體工程師
當代企業級 Java 資料存取技術
談到建構企業級 Java 應用程式,目前已有許多使用關聯式資料庫的資料存取框架可供選擇,那麼巨量資料呢?這本實用的技術手冊,為你展示 Spring Data 如何納入眾多的新資料存取技術—如 NoSQL 與 Hadoop,以更簡單的方法來建構應用程式。
本書透過一些範例專案,讓你學到 Spring Data 如何在提供一致性編程模型的同時,又能保留 NoSQL 的特性與功能,並協助你開發廣泛的 Hadoop 應用程式使用案例,如資料分析、事件流處理以及工作流程。你也會發現 Spring Data 對 Spring 既有的 JPA 與 JDBC 所提供的新功能,可協助 RDBMS-based 資料存取層的編寫。
‧學習使用 Spring 的協助類別來簡化資料庫使用
‧探索 Spring Data 的儲存庫抽象與進階查詢功能
‧與 Redis(鍵╱值倉儲)、HBase(欄位家族)、MongoDB(文件資料庫)以及 Neo4j(圖形資料庫)一起使用 Spring Data
‧探討 GemFire 離散資料網格解決方案
‧將 Spring Data 所管理的實體匯至網路,成為 RESTful 網路服務
‧簡化 HBase 應用程式的開發,使用輕量物件對應框架
‧以 Spring Batch 與 Spring Integration 建立巨量資料通道
目錄
PART 1 背景
chapter 01 Spring Data 專案
chapter 02 儲存庫:便利的資料存取層
chapter 03 以 Querydsl 做類型安全查詢
PART 2 關聯式資料庫
chapter 04 JPA 儲存庫
chapter 05 以 Querydsl SQL 編程類型安全 JDBC
PART 3 NoSQL
chapter 06 MongoDB:文件倉儲
chapter 07 Neo4j:圖形資料庫
chapter 08 Redis:鍵 / 值倉儲
PART 4 快速應用程式開發
chapter 09 Spring Roo 與持久層
chapter 10 REST 儲存庫匯出器
PART 5 巨量資料
chapter 11 Spring 與 Apache Hadoop
chapter 12 Hadoop 資料分析
chapter 13 使用 Spring Batch 與 Spring Integration 建構巨量資料通道
PART 6 資料網格
chapter 14 GemFire:離散式資料網格
參考書目
索引
PART 1 背景
chapter 01 Spring Data 專案
chapter 02 儲存庫:便利的資料存取層
chapter 03 以 Querydsl 做類型安全查詢
PART 2 關聯式資料庫
chapter 04 JPA 儲存庫
chapter 05 以 Querydsl SQL 編程類型安全 JDBC
PART 3 NoSQL
chapter 06 MongoDB:文件倉儲
chapter 07 Neo4j:圖形資料庫
chapter 08 Redis:鍵 / 值倉儲
PART 4 快速應用程式開發
chapter 09 Spring Roo 與持久層
chapter 10 REST 儲存庫匯出器
PART 5 巨量資料
chapter 11 Spring 與 Apache Hadoop
chapter 12 Hadoop 資料分析
chapter 1...
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