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?《Spring Data实战》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,你会学到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添加了哪些功能支持。
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内容提要
前言
第一部分 背景知识
第1章 Spring Data项目
第2章 Repository:便利的数据访问层
第3章 使用Querydsl实现类型安全的查询
第二部分 关系型数据库
第4章 JPA Repository
第5章 借助Querydsl SQL实现类型安全的JDBC编程
第三部分 NoSQL
第6章 MongoDB: 文档存储
第7章 Neo4j:图数据库
第8章 Redis:键/值存储
第四部分 快速应用开发
第9章 使用Spring Roo实现持久层
第10章 REST Repository导出器
第五部分 大数据
第11章 Spring for Apache Hadoop
第12章 使用Hadoop分析数据
第13章 使用Spring Batch和Spring Integration创建大数据管道
第六部分 数据网格
第14章 分布式数据网格:GemFire
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