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Spring Data实战

作者 【美】Mark Pollack Oliver Gierke Thomas Risberg Jon Brisbin Michael Hunger
译者 张卫滨 文建国
出版社 人民邮电出版社
出版日期 2014-04-01
页数 249
格式 Paper book / ebook (PDF)
ISBN 9787115343703
价格 59
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出版信息

ISBN:9787115343703
语言:简体中文
包装/印刷类型:1
开本:16开
出版时间:2014-04-01
页数:249

内容简介

本书从Spring Data背景知识、关系型数据库、NoSQL、快速应用开发、大数据、数据网格6个方面深度解析了数据访问技术,其中文档数据库、图数据库、键/值存储、Hadoop以及GemFire数据结构是最重要的内容。本书不但阐述了借助Spring Data如何简化NoSQL和大数据的访问,还涵盖了使用Spring Roo和Spring Data REST导出功能如何实现应用的快速开发.

  数据访问领域正在发生一场变革,关系型数据库无法解决的问题需要新的数据访问技术来解决。Spring Data项目就是一种简化Java应用构建的数据访问技术,它可以帮助开发人员高效地使用**新的数据处理和管理工具,同时还能够以**新的方式使用传统的数据库。

  《Spring Data实战》从Spring Data背景知识、关系型数据库、NoSQL、快速应用开发、大数据、数据网格6个方面深度解析了数据访问技术,介绍的内容都是**流行和前沿的,其中文档数据库、图数据库、键/值存储、Hadoop以及GemFire数据结构等是**重要的内容。《Spring Data实战》介绍了Spring Data、Repository、Querydsl的基础理念,然后阐述了借助Spring Data如何简化NoSQL和大数据的访问,并且涵盖了使用Spring Roo和Spring Data REST导出功能如何实现应用的快速开发,除此之外,书中还涉及与其他Spring子项目的协同工作,如Spring Integration和Spring Batch。

  《Spring Data实战》面向实战、结构清晰,示例丰富,适用于各类Java开发人员和数据库开发人员,也可以作为各大、中专院校相关专业师生的参考用书和相关培训机构的培训教材。

图书目录

目 录

第 一部分 背景知识

第 1章 Spring Data项目 3

1.1 为Spring开发人员提供的NoSQL数据访问功能 3

1.2 主题概述 4

1.3 领域 5

1.4 示例代码 6

1.4.1 将源码导入到IDE 6

第 2章 Repository:便利的数据访问层 11

2.1 快速入门 11

2.2 定义查询方法 14

2.2.1 查找查询的策略 14

2.2.2 衍生查询 14

2.2.3 分页和排序 15

2.3 定义Repository 16

2.3.1 调整Repository接口 17

2.3.2 手动实现Repository方法 18

2.4 IDE集成 20

2.4.1 Intelli IDEA 21

第3章 使用Querydsl实现类型安全的查询 23

3.1 Querydsl简介 23

3.2 生成查询元模型 26

3.2.1 构建系统集成 26

3.2.2 所支持的注解处理器 27

3.2.3 使用Querydsl对存储进行查询 28

3.3 集成Spring Data Repository 28

3.3.1 执行断言 29

3.3.2 手动实现Repository 29

第 二部分 关系型数据库

第4章 JPA Repository 33

4.1 示例工程 33

4.2 传统方式 38

4.3 启动示例代码 39

4.4 使用Spring Data Repository 42

4.4.1 事务性 45

4.4.2 Repository与Querydsl集成 46

第5章 借助Querydsl SQL实现类型安全的JDBC编程 48

5.1 示例工程与搭建过程 48

5.1.1 HyperSQL数据库 49

5.1.2 Querydsl的SQL模块 50

5.1.3 构建系统集成 53

5.1.4 数据库模式 54

5.1.5 示例工程的领域实现 54

5.2 QueryDslJdbcTemplate 57

5.3 执行查询 58

5.3.1 Repository实现起步 59

5.3.2 查询单个对象 60

5.3.3 OneToManyResultSetExtractor抽象类 61

5.3.4 CustomerListExtractor实现 63

5.3.5 RowMapper的实现类 64

5.3.6 查询对象列表 65

5.4 插入、更新和删除操作 65

5.4.1 使用SQLInsertClause进行插入操作 65

5.4.2 使用SQLUpdateClause进行更新操作 66

5.4.3 使用SQLDeleteClause进行删除行操作 67

第三部分 NoSQL

第6章 MongoDB: 文档存储 71

6.1 MongoDB简介 71

6.1.1 设置MongoDB 72

6.1.2 使用MongoDB Shell 73

6.1.3 MongoDB Java驱动 74

6.2 使用Spring命名空间搭建基础设施 75

6.3 映射模块 76

6.3.1 领域模型 76

6.3.2 搭建映射的基础设施 81

6.3.3 索引 83

6.3.4 自定义转换 84

6.4 MongoTemplate 86

6.5 Mongo Repository 88

6.5.1 搭建基础设施 88

6.5.2 Repository详解 88

6.5.3 Mongo Querydsl集成 90

第7章 Neo4j:图数据库 92

7.1 图数据库 92

7.2 Neo4j 93

7.3 Spring Data Neo4j概览 95

7.4 将领域建模为图 96

7.5 使用Spring Data Neo4j持久化领域对象 101

7.5.1 Neo4jTemplate 103

7.6 组合发挥图和Repository的威力 104

7.6.1 基本的图Repository操作 106

7.6.2 衍生和基于注解的查找方法 106

7.7 示例领域模型中的高 级图用例 109

7.7.1 单个节点的多重角色 109

7.7.2 以产品分类和标签为例讲解图中的索引 110

7.7.3 利用类似的兴趣(协同过滤) 111

7.7.4 推荐 111

7.8 事务、实体生命周期以及抓取策略 112

7.9 高 级映射模型 113

7.10 使用Neo4j服务器 114

7.11 从这里继续学习 115

第8章 Redis:键/值存储 116

8.1 Redis概述 116

8.1.1 搭建Redis 116

8.1.2 使用Redis Shell 117

8.2 连接到Redis 118

8.3 对象转换 119

8.4 对象映射 121

8.5 原子级计数器 123

8.6 发布/订阅功能 123

8.6.1 对信息进行监听和响应 124

8.6.2 在Redis中使用Spring的缓存抽象 125

第四部分 快速应用开发

第9章 使用Spring Roo实现持久层 129

9.1 Roo简介 129

9.2 Roo的持久层 131

9.3 快速起步 132

9.3.1 借助命令行使用Roo 132

9.3.2 借助Spring Tool Suite使用Roo 133

9.4 Spring Roo JPA Repository示例 135

9.4.1 创建工程 135

9.4.2 搭建JPA持久化 135

9.4.3 创建实体 135

9.4.4 定义Repository 137

9.4.5 创建Web层 138

9.4.6 运行示例 139

9.5 Spring MongoDB JPA Repository的例子 140

9.5.1 创建工程 140

9.5.2 搭建MongoDB持久化 140

9.5.3 创建实体 140

9.5.4 定义Repository 141

9.5.5 创建Web层 141

9.5.6 运行示例 141

第 10章 REST Repository导出器 143

10.1 示例工程 144

10.1.1 与Rest导出器进行交互 146

10.1.2 访问Product 148

10.1.3 访问Customer 151

10.1.4 访问Order 154

第五部分 大数据

第 11章 Spring for Apache Hadoop 159

11.1 Hadoop开发面临的挑战 159

11.2 Hello World 161

11.3 揭秘Hello World 163

11.4 使用Spring for Apache Hadoop的Hello World 166

11.5 在JVM中编写HDFS脚本 170

11.6 结合HDFS脚本与Job提交 172

11.7 Job调度 173

11.7.1 使用TaskScheduler调度MapReduce Job 173

11.7.2 使用Quartz调度MapReduce Job 175

第 12章 使用Hadoop分析数据 176

12.1 使用Hive 176

12.1.1 Hello World 177

12.1.2 运行Hive服务器 178

12.1.3 使用Hive Thrift客户端 179

12.1.4 使用Hive JDBC客户端 181

12.1.5 使用Hive分析Apache日志文件 183

12.2 使用Pig 184

12.2.1 Hello World 185

12.2.2 运行PigServer 187

12.2.3 控制运行期脚本的执行 189

12.2.4 在Spring Integration数据管道中调用Pig脚本 191

12.2.5 使用Pig分析Apache日志文件 192

12.3 使用HBase 193

12.3.1 Hello World 193

12.3.2 使用HBase Java客户端 194

第 13章 使用Spring Batch和Spring Integration创建大数据管道 197

13.1 收集并将数据加载到HDFS 197

13.1.1 Spring Integration介绍 198

13.1.2 复制日志文件 200

13.1.3 事件流 203

13.1.4 事件转发 206

13.1.5 管理 207

13.1.6 Spring Batch简介 208

13.1.7 从数据库中加载并处理数据 211

13.2 Hadoop工作流 214

13.2.1 Spring Batch对Hadoop的支持 214

13.2.2 将wordcount样例改造为Spring Batch应用 216

13.2.3 Hive和Pig的步骤 218

13.3 从HDFS导出数据 219

13.3.1 从HDFS到JDBC 219

13.3.2 从HDFS到MongoDB 224

13.4 收集并加载数据到Splunk 225

第六部分 数据网格

第 14章 分布式数据网格:GemFire 231

14.1 GemFire简介 231

14.2 缓存与域 232

14.3 如何获取GemFire 233

14.4 通过Spring XML命名空间配置GemFire 234

14.4.1 缓存配置 234

14.4.2 域配置 238

14.4.3 缓存客户端配置 240

14.4.4 缓存服务端配置 241

14.4.5 WAN配置 242

14.4.6 磁盘存储配置 243

14.5 使用GemfireTemplate进行数据访问 244

14.6 使用Repository 245

14.6.1 POJO映射 245

14.6.2 创建Repository 246

14.6.3 PDX序列化 246

14.7 支持持续查询 247

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