Spring Data實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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數據訪問領域正在發生一場變革，關係型數據庫無法解決的問題需要新的數據訪問技術來解決。Spring Data項目就是一種簡化Java應用構建的數據訪問技術，它可以幫助開發人員高效地使用最新的數據處理和管理工具，同時還能夠以最新的方式使用傳統的數據庫。

《Spring Data實戰》從Spring Data背景知識、關係型數據庫、NoSQL、快速應用開發、大數據、數據網格6個方麵深度解析瞭數據訪問技術，介紹的內容都是最流行和前沿的，其中文檔數據庫、圖數據庫、鍵/值存儲、Hadoop以及GemFire數據結構等是最重要的內容。《Spring Data實戰》介紹瞭Spring Data、Repository、Querydsl的基礎理念，然後闡述瞭藉助Spring Data如何簡化NoSQL和大數據的訪問，並且涵蓋瞭使用Spring Roo和Spring Data REST導齣功能如何實現應用的快速開發，除此之外，書中還涉及與其他Spring子項目的協同工作，如Spring Integration和Spring Batch。

《Spring Data實戰》麵嚮實戰、結構清晰，示例豐富，適用於各類Java開發人員和數據庫開發人員，也可以作為各大、中專院校相關專業師生的參考用書和相關培訓機構的培訓教材。

Mark Pollack博士曾在布魯剋黑文國傢實驗室研究高能物理學方麵的大數據解決方案，隨後轉移到金融服務領域擔任前端交易係統的技術領導和架構師。他長期以來關注軟件開發流程的最佳實踐和改善，Mark從2003年就參與核心Spring（Java）的開發，並在2004年成立瞭Microsoft對應的項目也就是Spring.NET。Mark現在領導著Spring Data項目，在使用大數據和NoSQL數據庫這些新技術時，這個項目能夠簡化應用的開發。

Oliver Gierke是SpringSource的工程師，這是VMware 的一個子部門，目前他擔任Spring Data JPA、MongoDB以及核心模塊的領導者。他參與企業級應用和開源項目的開發已經超過瞭6年，其工作的關注點在軟件架構、Spring以及持久化技術方麵。他經常在德國以及一些國際會議上進行演講，寫過很多的技術文章。

Thomas Risberg目前是Spring Data團隊的成員，關注於MongoDB和JDBC擴展項目。他也是Spring框架項目的提交者，主要的貢獻在於對JDBC框架的增強方麵。Thomas在VMware的Cloud Foundry團隊，為Cloud Foundry所支持的各種框架和語言開發集成方案。他是《Professional Java Development with the Spring Framework》一書的閤著者，這本書齣版於2005年，作者還包括Rod Johnson、Juergen Hoeller、Alef Arendsen以及Colin Sampaleanu。

Jon Brisbin是SpringSource Spring Data團隊的成員，緻力於為開發人員提供有用的庫，從而簡化下一代數據形式的管理。他曾幫忙將Grails GORM的對象映射器轉移到基於Java的應用程序之中，並為集成Riak數據存儲與RabbitMQ消息代理提供組件。除此之外，他還針對事件應用模型撰寫博客並發錶演講，他勤奮工作的領域還包括為前沿的非阻塞模式和傳統的基於JVM的應用搭建橋梁。

Michael Hunger長期熱衷於軟件開發。他尤其關注於開發軟件的人、軟件技藝、編程語言以及代碼提升。最近兩年間，他與Neo Technology協作開發Neo4j圖數據庫。作為Spring Data Neo4j的領導者，他為對象-圖映射開發齣瞭便利且完整的解決方案。他還參與Neo4j雲托管。作為一名開發人員，Michael喜歡使用各種編程語言、每天學習新的東西、參與有趣且有前景的開源項目，並且參與編寫瞭多本與編程相關的圖書。Michael還是InfoQ的活躍編輯和采訪者。

第一部分　背景知識
第1章　Spring Data項目　3
1.1　為Spring開發人員提供的NoSQL數據訪問功能　3
1.2　主題概述　4
1.3　領域　5
1.4　示例代碼　6
1.4.1　將源碼導入到IDE　6
第2章　Repository：便利的數據訪問層　11
2.1　快速入門　11
2.2　定義查詢方法　14
2.2.1　查找查詢的策略　14
2.2.2　衍生查詢　14
2.2.3　分頁和排序　15
2.3　定義Repository　16
2.3.1　調整Repository接口　17
2.3.2　手動實現Repository方法　18
2.4　IDE集成　20
2.4.1　Intelli IDEA　21
第3章　使用Querydsl實現類型安全的查詢　23
3.1　Querydsl簡介　23
3.2　生成查詢元模型　26
3.2.1　構建係統集成　26
3.2.2　所支持的注解處理器　27
3.2.3　使用Querydsl對存儲進行查詢　28
3.3　集成Spring Data Repository　28
3.3.1　執行斷言　29
3.3.2　手動實現Repository　29
第二部分　關係型數據庫
第4章　JPA Repository　33
4.1　示例工程　33
4.2　傳統方式　38
4.3　啓動示例代碼　39
4.4　使用Spring Data Repository　42
4.4.1　事務性　45
4.4.2　Repository與Querydsl集成　46
第5章　藉助Querydsl SQL實現類型安全的JDBC編程　48
5.1　示例工程與搭建過程　48
5.1.1　HyperSQL數據庫　49
5.1.2　Querydsl的SQL模塊　50
5.1.3　構建係統集成　53
5.1.4　數據庫模式　54
5.1.5　示例工程的領域實現　54
5.2　QueryDslJdbcTemplate　57
5.3　執行查詢　58
5.3.1　Repository實現起步　59
5.3.2　查詢單個對象　60
5.3.3　OneToManyResultSetExtractor抽象類　61
5.3.4　CustomerListExtractor實現　63
5.3.5　RowMapper的實現類　64
5.3.6　查詢對象列錶　65
5.4　插入、更新和刪除操作　65
5.4.1　使用SQLInsertClause進行插入操作　65
5.4.2　使用SQLUpdateClause進行更新操作　66
5.4.3　使用SQLDeleteClause進行刪除行操作　67
第三部分　NoSQL
第6章　MongoDB: 文檔存儲　71
6.1　MongoDB簡介　71
6.1.1　設置MongoDB　72
6.1.2　使用MongoDB Shell　73
6.1.3　MongoDB Java驅動　74
6.2　使用Spring命名空間搭建基礎設施　75
6.3　映射模塊　76
6.3.1　領域模型　76
6.3.2　搭建映射的基礎設施　81
6.3.3　索引　83
6.3.4　自定義轉換　84
6.4　MongoTemplate　86
6.5　Mongo Repository　88
6.5.1　搭建基礎設施　88
6.5.2　Repository詳解　88
6.5.3　Mongo Querydsl集成　90
第7章　Neo4j：圖數據庫　92
7.1　圖數據庫　92
7.2　Neo4j　93
7.3　Spring Data Neo4j概覽　95
7.4　將領域建模為圖　96
7.5　使用Spring Data Neo4j持久化領域對象　101
7.5.1　Neo4jTemplate　103
7.6　組閤發揮圖和Repository的威力　104
7.6.1　基本的圖Repository操作　106
7.6.2　衍生和基於注解的查找方法　106
7.7　示例領域模型中的高級圖用例　109
7.7.1　單個節點的多重角色　109
7.7.2　以産品分類和標簽為例講解圖中的索引　110
7.7.3　利用類似的興趣(協同過濾)　111
7.7.4　推薦　111
7.8　事務、實體生命周期以及抓取策略　112
7.9　高級映射模型　113
7.10　使用Neo4j服務器　114
7.11　從這裏繼續學習　115
第8章　Redis：鍵/值存儲　116
8.1　Redis概述　116
8.1.1　搭建Redis　116
8.1.2　使用Redis Shell　117
8.2　連接到Redis　118
8.3　對象轉換　119
8.4　對象映射　121
8.5　原子級計數器　123
8.6　發布/訂閱功能　123
8.6.1　對信息進行監聽和響應　124
8.6.2　在Redis中使用Spring的緩存抽象　125
第四部分　快速應用開發
第9章　使用Spring Roo實現持久層　129
9.1　Roo簡介　129
9.2　Roo的持久層　131
9.3　快速起步　132
9.3.1　藉助命令行使用Roo　132
9.3.2　藉助Spring Tool Suite使用Roo　133
9.4　Spring Roo JPA Repository示例　135
9.4.1　創建工程　135
9.4.2　搭建JPA持久化　135
9.4.3　創建實體　135
9.4.4　定義Repository　137
9.4.5　創建Web層　138
9.4.6　運行示例　139
9.5　Spring MongoDB JPA Repository的例子　140
9.5.1　創建工程　140
9.5.2　搭建MongoDB持久化　140
9.5.3　創建實體　140
9.5.4　定義Repository　141
9.5.5　創建Web層　141
9.5.6　運行示例　141
第10章　REST Repository導齣器　143
10.1　示例工程　144
10.1.1　與Rest導齣器進行交互　146
10.1.2　訪問Product　148
10.1.3　訪問Customer　151
10.1.4　訪問Order　154
第五部分　大數據
第11章　Spring for Apache Hadoop　159
11.1　Hadoop開發麵臨的挑戰　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中編寫HDFS腳本　170
11.6　結閤HDFS腳本與Job提交　172
11.7　Job調度　173
11.7.1　使用TaskScheduler調度MapReduce Job　173
11.7.2　使用Quartz調度MapReduce Job　175
第12章　使用Hadoop分析數據　176
12.1　使用Hive　176
12.1.1　Hello World　177
12.1.2　運行Hive服務器　178
12.1.3　使用Hive Thrift客戶端　179
12.1.4　使用Hive JDBC客戶端　181
12.1.5　使用Hive分析Apache日誌文件　183
12.2　使用Pig　184
12.2.1　Hello World　185
12.2.2　運行PigServer　187
12.2.3　控製運行期腳本的執行　189
12.2.4　在Spring Integration數據管道中調用Pig腳本　191
12.2.5　使用Pig分析Apache日誌文件　192
12.3　使用HBase　193
12.3.1　Hello World　193
12.3.2　使用HBase Java客戶端　194
第13章　使用Spring Batch和Spring Integration創建大數據管道　197
13.1　收集並將數據加載到HDFS　197
13.1.1　Spring Integration介紹　198
13.1.2　復製日誌文件　200
13.1.3　事件流　203
13.1.4　事件轉發　206
13.1.5　管理　207
13.1.6　Spring Batch簡介　208
13.1.7　從數據庫中加載並處理數據　211
13.2　Hadoop工作流　214
13.2.1　Spring Batch對Hadoop的支持　214
13.2.2　將wordcount樣例改造為Spring Batch應用　216
13.2.3　Hive和Pig的步驟　218
13.3　從HDFS導齣數據　219
13.3.1　從HDFS到JDBC　219
13.3.2　從HDFS到MongoDB　224
13.4　收集並加載數據到Splunk　225
第六部分　數據網格
第14章　分布式數據網格：GemFire　231
14.1　GemFire簡介　231
14.2　緩存與域　232
14.3　如何獲取GemFire　233
14.4　通過Spring XML命名空間配置GemFire　234
14.4.1　緩存配置　234
14.4.2　域配置　238
14.4.3　緩存客戶端配置　240
14.4.4　緩存服務端配置　241
14.4.5　WAN配置　242
14.4.6　磁盤存儲配置　243
14.5　使用GemfireTemplate進行數據訪問　244
14.6　使用Repository　245
14.6.1　POJO映射　245
14.6.2　創建Repository　246
14.6.3　PDX序列化　246
14.7　支持持續查詢　247
· · · · · · (收起)