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SpringBatch框架介绍

1)批处理顾名思义是批量处理大量数据,但是这个大量数据又不是特别大的大数据,比Hadoop等要轻量得多,适合企业单位人数薪资计算,财务系统月底一次性结算等常规数据批量处理。

2)SpringBatch是一个大数据量的并行处理框架,用于创建健壮的批处理应用程序,您可以创建可重用的函数来处理大量数据或任务,通常称为批量处理。

3)本框架常用于数据的离线迁移,和数据处理,事务、并发、流程、监控、纵向和横向扩展,提供统一的接口管理和任务管理。

4)SpringBatch是SpringSource和埃森哲为了统一业界并行处理标准为广大开发者提供方便开发的一套框架。

springbatch与调度框架quartz的关系

1)springbatch不是一个调度框架,但需要调度框架来配合完成批处理任务,它只关注批处理相关的任务问题,但没有提供相应的调度功能。

2)如果需要使用调度功能,需要使用调度框架,这里介绍一个比较常用的调度框架quartz,可以配合springbatch完成批处理的任务调度。

springbatch的架构组成

1)springbatch的架构分为三层::基础架构层,核心层和应用层。应用层包含所有的批处理作业,核心层主要提供JobLauncher Job和step。

2)基础架构层主要提供通用的读(ItemReader) 写(ItemWriter)和服务处理。

springbatch框架的核心特性

1)springbatch对批处理本身的特性进行了抽象,将批处理作业抽象为job和jobstep,将批处理的处理过程分解为数据读,数据处理和数据写。

2)Springbatch框架提供了大量的直接可用的读组件可以快速的完成批处理应用的开发和构建,同时框架也提供了较好的复用和扩展组件,开发者可以自定义实现。

3)SpringBatch提供了三个主要接口来执行大量数据的读取、处理与写出:ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter。

4)Spring批处理的基本单元是Job,你需要定义一个Job代表一次批处理工作,每个Job分很多步骤step,每个步骤里面有两种处理方式Tasklet(可重复执行的小任务)和Chunk(块),掌握SpringBatch主要是将这几个核心概念搞清楚。

5)流程Batch都会包含一个Job。Job就像一个容器,这个容器里装了若干Step,Batch中实际干活的也就是这些Step,至于Step干什么活,无外乎读取数据,处理数据,然后将这些数据存储起来。

6)ItemReader用来读取数据,ItemProcessor用来处理数据,ItemWriter用来写数据。

7)JobLauncher用来启动Job,JobRepository是上述处理提供的一种持久化机制,它为JobLauncher,Job,和Step实例提供CRUD操作。

8)step表示作业中一个完整的步骤,一个job可以由一个或者多个step组成,step主要负责批处理运行过程中的主要业务逻辑的实现。

9)每次step执行的时候会生成一个或者多个jobexecution,每次任务执行失败的时候,等到下次重新执行该任务的时候就会为该任务的step重新生成一个stepexecution。

《SpringBatch批处理框架》书籍内容介绍

1)《SpringBatch批处理框架》全面 系统地介绍了批处理框架SpringBatch,通过详尽的实战示例向读者展示了SpringBatch框架对大数据批处理的基本开发能力。

2)并对框架的架构设计 源码做了特定的剖析,在帮助读者掌握SpringBatch框架基本功能 高级功能的同时,深入剖析了SpringBatch框架的设计原理。

3)帮助读者可以游刃有余地掌握SpringBatch框架。

4)《SpringBatch批处理框架》分为入门篇、基本篇和高级篇三部分。入门篇介绍了批处理、SpringBatch的基本特性和新特性,快速入门的HelloWorld等内容引领读者入门,从而进入数据批处理的世界。

5)基本篇重点讲述了数据批处理的核心概念、典型的作业配置、作业步配置,以及SpringBatch框架中经典的三步走策略:数据读、数据处理和数据写。

6)详尽地介绍了如何对CVS格式文件、JSON格式文件、XML文件、数据库和JMS消息队列中的数据进行读操作、处理和写操作,对于数据库的操作详细介绍了使用JDBC、Hibernate、存储过程、JPA、Ibatis等处理。

7)高级篇提供了高性能、高可靠性、并行处理的能力,分别向读者展示了如何实现作业流的控制,包括顺序流、条件流、并行流,如何实现健壮的作业,包括跳过、重试和重启等,如何实现扩展作业及并行作业,包括多线程作业、并行作业、远程作业和分区作业等,从而实现分布式、高性能、高扩展性的数据批处理作业。

8)本书适合需要具体使用批处理作业、大数据处理的开发人员、设计人员和架构师,对于企业中存在大量作业的运维人员亦有一定的参考价值。

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