Spring Data：企业级Java的现代数据访问技术（影印版） pdf epub azw3 2024 下载

在使用关系型数据库搭建Java企业应用时，你可以选择多种数据访问框架。但是在处理大数据的时候呢？波拉克编著的《Spring

Data（企业级Java的现代数据访问技术影印版）》这本包含丰富实践的指南将为你展示Spring

Data如何使得搭建基于诸如NoSQL 和Hadoop这样一些新型数据访问技术的应用变得更加简单。

《Spring

Data（企业级Java的现代数据访问技术影印版）》通过多个示例项目，你将了解到Spring Data如何提供了一个兼容

NoSQL特有特性和功能的编程模型，以及它如何帮助你开发基于诸如数据分析、事件流处理和工作流之类用例的

Hadoop应用。你也将找到那些Spring Data添加到Spring现有JPA和

JDBC中的特性，它们用来实现基于RDBMS的数据访问层。

Foreword

Preface

Part I. Background

1. The Spring Data Project

NoSQL Data Access for Spring Developers

General Themes

The Domain

The Sample Code

Importing the Source Code into Your IDE

2. Repositories: Convenient Data Access Layers

Quick Start

Defining Query Methods

Query Lookup Strategies

Query Derivation

Pagination and Sorting

Defining Repositories

Fine-Tuning Repository Interfaces

Manually Implementing Repository Methods

IDE Integration

IntelliJ IDEA

3. Type-Safe Querying Using Querydsl

Introduction to Querydsl

Generating the Query Metamodel

Build System Integration

Supported Annotation Processors

Querying Stores Using Querydsl

Integration with Spring Data Repositories

Executing Predicates

Manually Implementing Repositories

Part II. Relational Databases

4. JPA Repositories

The Sample Project

The Traditional Approach

Bootstrapping the Sample Code

Using Spring Data Repositories

Transactionality

Repository Querydsl Integration

S. Type-SafeJDBC Programming with Querydsl SQL

The Sample Project and Setup

The HyperSQL Database

The SQL Module of Querydsl

Build System Integration

The Database Schema

The Domain Implementation of the Sample Project

The QueryDslJdbcTemplate

Executing Queries

The Beginning of the Repository Implementation

Querying for a Single Object

The OneToManyResultSetExtractor Abstract Class

The CustomerListExtractor Implementation

The Implementations for the RowMappers

Querying for a List of Objects

Insert, Update, and Delete Operations

Inserting with the SQLInsertClause

Updating with the SQLUpdateClause

Deleting Rows with the SQLDeleteClause

Part III. NoSQL

6. MongoDB:A Document Store

MongoDB in a Nutshell

Setting Up MongoDB

Using the MongoDB Shell

The MongoDB Java Driver

Setting Up the Infrastructure Using the Spring Namespace

The Mapping Subsystem

The Domain Model

Setting Up the Mapping Infrastructure

Indexing

Customizing Conversion

MongoTemplate

Mongo Repositories

Infrastructure Setup

Repositories in Detail

Mongo Querydsl Integration

7. Neo4j: A Graph Database

Graph Databases

Neo4j

Spring Data Neo4j Overview

Modeling the Domain as a Graph

Persisting Domain Objects with Spring Data Neo4j

Neo4jTemplate

Combining Graph and Repository Power

Basic Graph Repository Operations

Derived and Annotated Finder Methods

Advanced Graph Use Cases in the Example Domain

Multiple Roles for a Single Node

Product Categories and Tags as Examples for In-Graph Indexes

Leverage Similar Interests (Collaborative Filtering)

Recommendations

Transactions, Entity Life Cycle, and Fetch Strategies

Advanced Mapping Mode

Working with Neo4j Server

Continuing From Here

8. Redis: A Key/Value Store

Redis in a Nutshell

Setting Up Redis

Using the Redis Shell

Connecting to Redis

Object Conversion

Object Mapping

Atomic Counters

Pub/Sub Functionality

Listening and Responding to Messages

Using Spring's Cache Abstraction with Redis

PartlY. Rapid Application Development

9. Persistence Layers with Spring Roo

A Brief Introduction to Roo

Roo's Persistence Layers

Quick Start

Using Roo from the Command Line

Using Roo with Spring Tool Suite

A Spring Roo JPA Repository Example

Creating the Project

Setting Up JPA Persistence

Creating the Entities

Defining the Repositories

Creating the Web Layer

Running the Example

A Spring Roo MongoDB Repository Example

Creating the Project

Setting Up MongoDB Persistence

Creating the Entities

Defining the Repositories

Creating the Web Layer

Running the Example

10. REST Repository Exporter

The Sample Project

Interacting with the REST Exporter

Accessing Products

Accessing Customers

Accessing Orders

Part V. Big Data

11. Spring forApache Hadoop

Challenges Developing with Hadoop

Hello World

Hello World Revealed

Hello World Using Spring for Apache Hadoop

Scripting HDFS on the JVM

Combining HDFS Scripting and Job Submission

Job Scheduling

Scheduling MapReduce Jobs with a TaskScheduler

Scheduling MapReduce Jobs with Quartz

12. Analyzing Datawith Hadoop

Using Hive

Hello World

Running a Hive Server

Using the Hive Thrift Client

Using the Hive JDBC Client

Apache Logfile Analysis Using Hive

Using Pig

Hello World

Running a PigServer

Controlling Runtime Script Execution

Calling Pig Scripts Inside Spring Integration Data Pipelines

Apache Logfile Analysis Using Pig

Using HBase

Hello World

Using the HBase Java Client

13. Creating Big Data Pipelines with Spring Batch and Spring

Integration

Collecting and Loading Data into HDFS

An Introduction to Spring Integration

Copying Logfiles

Event Streams

Event Forwarding

Management

An Introduction to Spring Batch

Processing and Loading Data from a Database

Hadoop Workflows

Spring Batch Support for Hadoop

Wordcount as a Spring Batch Application

Hive and Pig Steps

Exporting Data from HDFS

From HDFS to JDBC

From HDFS to MongoDB

Collecting and Loading Data into Splunk

Part VI. Data Grids

14. GemFire: A Distributed Data Grid

GemFire in a Nutshell

Caches and Regions

How to Get GemFire

Configuring GemFire with the Spring XML Namespace

Cache Configuration

Region Configuration

Cache Client Configuration

Cache Server Configuration

WAN Configuration

Disk Store Configuration

Data Access with GemfireTemplate

Repository Usage

POJO Mapping

Creating a Repository

PDX Serialization

Continuous Query Support

Bibliography

Index

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编辑推荐

    阅读波拉克编著的《Spring

Data（企业级Java的现代数据访问技术影印版）》，你将对如下内容有深刻的理解：为什么现代的数据访问变得越来越专业化和分门别类，NOSQL数据存储的主要分类，Spring

Data如何帮助Java开发人员在当前新环境下有效地开发。 通过使用Spring Batch和Spring

Data，我们将能够彻底地简化和减少与Hadoop交互时的复杂性，同时还能提供可靠性。

书籍介绍

《Spring Data:企业级Java的现代数据访问技术(影印版)》包含丰富实践的指南将为你展示SpringData如何使得搭建基于诸如NoSQL和Hadoop这样一些新型数据访问技术的应用变得更加简单。

《Spring Data:企业级Java的现代数据访问技术(影印版)》通过多个示例项目，你将了解到SpringData如何提供了一个兼容NoSQL特有特性和功能的编程模型，以及它如何帮助你开发基于诸如数据分析、事件流处理和工作流之类用例的Hadoop应用。你也将找到那些SpringData添加到Spring现有JPA和JDBC中的特性，它们用来实现基于RDBMS的数据访问层。

• 作者： 肥刀 发布时间：2007-07-07 10:53:15

  小香咕之二

• 作者： 小兔芭妮 发布时间：2021-11-28 21:05:15

  感觉挺多国产绘本背后的价值观都很别扭

• 作者： Alsey 发布时间：2021-04-12 20:49:12

  没太大用处，不如看电子文档

• 作者： 天空之城的支撑 发布时间：2022-08-19 14:41:41

  尖端硬核的航天知识在作者通俗易懂的文字下和惟妙惟肖的立体效果下，为读者带来不一样的阅读体验，更是可以作为了解航天知识的优秀启蒙读物。

  知识全面、内容精炼、图文并茂，形象生动，无论是大宝宝还是小朋友都可以兴味盎然地领略宇宙奥秘的现象。又能够加深思考，启迪智慧，开阔视野，增加知识，能够正确了解和认识宇宙世界。

• 作者： 丸子的梦想 发布时间：2020-11-27 14:35:29

  作家德里特洛·阿果里经典著作，著名翻译家郑恩波精彩妙译，倾情奉献。

• 作者： 再吃亿碗 发布时间：2022-05-27 23:41:40

  前面铺垫的啥啥似的，感觉扎克就是个变态，心里有疾病，嗑药，撒谎，出轨……结果后面坑是填不了了吗？全是女主的yy？全部不了了之？后面远没有前面渲染的精彩。那么厚一本书，真是浪费时间。

• 司马迁的史观

  作者：ceramic 发布时间：2020-05-06 17:13:10

  中国记录历史的起源源于西周时期，周人把商人用来崇巫祭鬼（商人认为活人和死人的世界是连续的，因此信鬼而不信神）的青铜器和占卜问卦的甲骨文结合起来，去除掉青铜器上繁复的装饰花纹，用来记录战争、盟约和家族的荣耀，也为上古历史的断代提供了重要依据，两年前去宝鸡的青铜器博物馆时，大开眼界。进入春秋后，左丘明编左传，拉开了中国正式记录历史的序幕，直至400年后《史记》的横空出世，史官成为王朝更替，岁月变迁最重要的见证和记录者。

  从小学开始就陆续接触《史记》的内容，扁鹊见蔡桓公、将相和、鸿门宴、荆轲刺秦王、报任安书，那时候头疼的是全文背诵，高兴的是看到精彩的故事，从未从史观的角度来分析司马迁写作的用意和目的，直至工作后，陆续看了好多关于历史解读的作品，才开始慢慢形成自己的史观。

  “一千个人心中有一千个哈姆雷特”，史观也是如此。司马迁在想要写的是一部“究天人之际，通古今之变，成一家之言”的鸿篇巨著，最终的落脚点还是成一家之言，从史记的体例、结构、人物、详略、角度都是用心的编排。对照项羽本纪和高祖本纪，司马迁分析高祖为何成功，项羽为何失败，很多观点都很精彩，比如仁义，比如计谋，比如决断，比如从谏如流。我之前也思考过秦汉交替这短短几十年发生的历史，从更宏观的层面来看，其实是项羽的历史局限性注定了他的灭亡。从春秋始，到齐亡，分封制已深入人心，仿佛天生如此，更加上秦朝短暂的寿命好像也印证了郡县制行不通，因此项羽的最大目标也就是成为天下共主，具有分封诸侯的权力，从这个目标来看，他已经取得了成功，刘邦认输后，也只是发配到落后的汉中就算结束了。但刘邦和他的谋士们在汉军一步步发展中，坚定了一统天下，摒弃异姓王的决心，对对手不光打倒压服，还要从肉体上消灭，百战不挠，最终胜利。刘邦从称帝到薨逝，一直在忙着消灭异姓王，韩信，彭越，臧荼，英布，这些人都没有提防，因为他们也认为天下就应是分封的，这是世界观的差距，降维的打击，项羽和后面的异姓王败的一点也不冤。

  再比如秦始皇本纪，秦统一六国，根基在于商鞅变法，依托的是法家思想，严刑峻法，令行禁止。天下一统后，应该是休养生息，蓄养民力，但前面没有成例可循，加上始皇的雄才伟略，修驰道、建宫殿，对民力压榨到了极点。为了统一思想，在李斯的建议下，焚书。要注意的是，焚书和坑儒是两个事情，焚书是为了消除春秋战国百家争鸣出现的各种学派，只保留法学和工具类的书，坑儒发生在焚书之后，坑的也是术士，起因是术士们忽悠始皇能长生不老，在很多方法都不行的情况下，术士们凑到一起讨论始皇刚戾自用，这在当时是极为大逆不道的事情，始皇坑杀了四百六十个术士，并不是原来以为的儒士。

  受李陵的影响，司马迁被处以宫刑，在整个《史记》的写作过程中，始终处于一种悲愤的状态，因此刺客列传是整个史记中最精彩的篇章，相隔三百多年的五个人物代表了信义和勇气，读到荆轲的风萧萧兮易水寒时，能够感受到北风的凛冽刺骨和壮士一去兮不复还的慷慨悲歌。这也是司马迁自身的史观，想要活成的样子。

  在读史的过程中，我们可以化身为历史中的人物，去悲喜哀恸，但过去的已经过去，能否以史为鉴，知兴衰、明得失，用历史来指导将来，知行合一，才是历史的真正用途，否则也只是刻舟求剑。毛主席通读《资治通鉴》，从矛盾论、实践论到建国后的一系列覆雨翻云的操作，始终保证最高权力牢牢控制在手中，这是对历史最好的运用。

  希望大家少看点《阿弥陀佛摸摸哒》，多读点历史，在古人千年的历史中汲取智慧和营养，这样在前浪忽悠你奔涌时，至少知道回头看看自己后面的潮汐能否保证把他们拍死在沙滩上。

• 《致某科学院的报告》译后记

  作者：文泽尔 发布时间：2023-05-17 10:02:13

  译后记

  文泽尔

  作为卡夫卡全集的译者，我接受了这本图像小说的译介委托，动机首先是好奇。众所周知，卡夫卡作品通常都是极难被视觉化的，奥逊·威尔斯在上世纪六十年代将《审判》电影化，也是经过了大改，虽然片子名声很响，其实也算不得经典，某种程度上而言，甚至造成了影迷和书迷相看两厌的尴尬局面。本书的同名原著《致某科学院的报告》不过是万字左右的短中篇，体裁也属于最难于被视觉化的科学报告形式，或者说借讲座汇报的公开信来讲自传体故事的类型。在接触Grand Mahi的成品之前，我曾经一厢情愿地认为对《致某科学院的报告》的图像化恐怕会是相对阴郁、暗黑的风格，而且改编会非常多，娓娓道来的口述部分也会大改。哪曾想到，实际接触、翻译本书的过程中，不仅预设想象全被推翻，颠覆我成见的惊喜也接连不断，颇值得在译后记中罗列、详述一番。

  首先，本书绘画部分走的是细腻、清晰且明快的路线，用色偏亮，造型偏传统。Mahi的基本功非常扎实，也只有这种多年练就起来的画工，才能在叙事时大胆采用更明亮的色彩，用绘画细节来撑起场景感。对于名著改编的作品，图像无疑是会减损想象的，但只要能够尽量精确地还原想象，“定型”也未见得是坏事。熟悉欧洲漫画史的读者，可以从本书中找到很多二十世纪初作品的影子，比如叙事时的连环画式定格，我想到的是《小尼莫》；Mahi有时会在同一帧画面中将角色动作分解，辅以单独的亮色，在这些部分又能找到些许波普化的影子。图像部分的另一项鲜明特色，是经常让主角“红彼得”在讲述时同时现身于过去和当下，在画面中营造出符合共时性同步概念的身临其境感，令读者获得主角在超时空对称状态下连续变形的奇异体验，有意无意地实现了些许卡夫卡式迷幻效果。

  其次是对原著台词的忠实还原。可以说，凡是卡夫卡借“红彼得”之口进行的内心剖白，Mahi在本书中都原封不动地照搬到了数不清的文字气泡当中，而且经过煞费苦心的调整，令其完全符合图像呈现，将之“内化”为图像的骨骼与肌理。说实话，作为卡夫卡原书的译者，对于这种几乎照搬原文而不显丝毫违和的图文驾驭力，我的确是感到相当吃惊的。基于名著改编的图像小说或者绘本，最常见的情况就是缩写，即将原文的内容裁剪至符合图像规模的尺度，大略呈现出经典文学作品的风貌。本书则刚好相反，在明知卡夫卡难以被图像化的前提下，依旧坚持照搬了全文。这一做法无疑是对卡夫卡经典作品的最佳致敬方式，虽然导致全书厚度显著增加，但Mahi堪称完美的作画、构图和分镜，却让加长的阅读时间成为了享受——甚至可以说，截至目前为止，本书是以图文方式替换卡夫卡《致某科学院的报告》原作的最优解，读过本书之后已经不需要再读一遍原著小说了。

  最后一点也是必须提及的，即经过Mahi改编的故事结尾。实际上，卡夫卡原作在汇报结束的同时亦戛然而止，这种干净利落显然很符合卡夫卡一以贯之的写作风格。相比之下，本书则根据卡夫卡对“红彼得”的原始设定推导出了一个单独的章节：长达七页的结尾部分。几乎没有文字出现，纯粹的图像，但其力透纸背的程度却不输原文。为避免剧透，此处不再赘述，各位读者看完本书自可见分晓。