Spring Data项目的核心组件之一便是仓库抽象层，它构建起了一个连贯且基于接口的编程模型，极大程度上降低了数据访问层的实现难度

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于 2020-05-17 18:29:23 首次发布

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本次分享将深入探讨SpringData项目的存储库抽象层，介绍其如何提供一致的编程模型，简化数据访问层的实现。同时，我们将展示如何利用Cascading框架在ApacheHadoop上构建健壮的企业级应用，从最简单的文件复制到基于Twitter数据的社交推荐系统。

Spring Data项目的核心组件之一便是仓库抽象层，它构建起了一个连贯且基于接口的编程模型，极大程度上降低了数据访问层的实现难度。这种基于接口的模式，使得开发者无需过多关注底层复杂的数据访问逻辑，仅通过定义接口方法，就能轻松实现数据的增删改查等操作。例如，在一个简单的用户管理系统中，开发者只需定义一个UserRepository接口，通过继承Spring Data提供的相关接口，就能快速拥有对用户数据进行基本操作的能力，而无需编写大量重复的SQL语句或其他数据访问代码。

（二）最佳实践与实现模式

基础JPA基础设施搭建：在许多项目中，JPA（Java Persistence API）常被选为持久化技术。通过JavaConfig（一种基于Java类的配置方式），可以轻松实现无XML的JPA配置。例如，在配置数据源时，通过JavaConfig可以清晰地定义数据库连接的各项参数，如驱动类、URL、用户名和密码等。同时，对于事务管理等方面，也能通过JavaConfig进行合理配置，使得整个JPA基础设施的搭建简洁明了，易于维护。
基于接口的编程模型与方法派生查询：Spring Data的一大特色是能够根据方法名自动派生查询。以一个CustomerRepository接口为例，如果定义了findByEmailAddress(String email)方法，Spring Data会自动解析该方法名，生成相应的查询逻辑，用于根据客户的邮箱地址查找客户信息。这种方式极大地减少了开发者编写查询语句的工作量，同时保证了代码的简洁性和可读性。
扩展CRUD方法：Spring Data不仅提供了基本的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作，还允许开发者根据需求扩展这些方法。比如，在CustomerRepository中，可以轻松添加删除所有客户或者一次性获取所有客户的方法。通过切换到CrudRepository，开发者可以方便地使用其暴露的各种CRUD方法，这些方法提供了一个较为宽泛的API，满足了大部分常见的数据操作需求。
分页功能实现：在处理大量数据时，分页是一个常见需求。Spring Data通过PagingAndSortingRepository接口，为开发者提供了便捷的分页支持。例如，在查询客户列表时，可以轻松实现按页获取数据，并能指定每页的数据量以及排序方式。这种分页功能的实现，不仅提高了数据处理的效率，也改善了用户体验，特别是在展示大量数据的前端页面中。
重新声明现有CRUD方法以定制返回类型：有时，开发者可能需要对现有CRUD方法的返回类型进行定制。例如，CustomerRepository中的findAll()方法默认返回的可能是一个Iterable类型的数据，但开发者希望它返回一个List类型。通过重新声明该方法，并结合注解配置（如事务超时等相关配置），就可以轻松实现返回类型的定制，以满足特定的业务需求。
引入只读仓库基础接口：对于某些数据，可能只需要提供只读访问权限。例如在一个电商项目中，对于产品数据，大部分情况下只需要展示给用户，无需进行修改操作。通过创建一个只读的ProductRepository基础接口，并结合注解配置（如事务、锁定等相关配置），可以确保产品数据只能被读取，不能被意外修改，从而提高数据的安全性和一致性。
使用手动定义的查询：尽管Spring Data的方法派生查询功能强大，但在某些复杂业务场景下，可能需要手动定义查询语句。例如，当用户需要根据产品的一些自定义属性进行查询时，通过在接口方法上使用注解（如@Query注解），可以方便地编写自定义的SQL或JPQL（Java Persistence Query Language）查询语句，实现复杂的查询逻辑，满足特定的业务需求。
灵活的谓词执行：Spring Data支持通过代理机制（利用Spring的JDK代理支持）实现灵活的谓词执行。开发者可以通过工厂进行引导，实现根据不同条件动态生成查询谓词的功能。这种机制在处理复杂的查询条件组合时非常有用，能够根据用户输入或业务规则动态构建查询条件，提高查询的灵活性和适应性。
为仓库提供自定义实现：在一些特殊情况下，Spring Data提供的默认功能可能无法完全满足业务需求，此时可以为仓库提供自定义实现。例如，在使用Querydsl（一种类型安全的查询框架）时，可以创建一个自定义实现的基类，通过继承该基类，为仓库接口提供更符合业务需求的自定义实现，从而扩展Spring Data的功能，满足复杂业务场景下的数据访问需求。

（三）基于通用仓库抽象的构建与集成

与Spring MVC和REST Web服务的集成：Spring Data的仓库抽象层可以很好地与Spring MVC和REST Web服务进行集成。在Spring MVC应用中，仓库接口可以作为服务层的依赖，为控制器提供数据支持。例如，在一个处理用户请求的控制器中，可以注入UserRepository，通过调用仓库接口的方法获取或修改用户数据，然后将处理结果返回给前端。在构建REST Web服务时，仓库抽象层同样可以为资源的创建、读取、更新和删除操作提供数据访问支持，使得RESTful API的实现更加简洁高效。通过这种集成，能够构建出一个完整的、前后端交互顺畅的Web应用系统，实现数据的高效管理和业务逻辑的准确执行。
构建复杂应用的可能性：基于Spring Data的仓库抽象层，可以构建出各种复杂的应用。例如，在一个大型企业级应用中，涉及多个业务模块和复杂的数据交互。通过Spring Data提供的各种功能，如不同类型的查询方式、灵活的配置以及与其他Spring组件的集成能力，可以轻松实现对不同业务数据的管理和操作。可以构建出包含用户管理、订单管理、库存管理等多个模块的综合应用系统，每个模块都可以利用Spring Data的仓库抽象层实现高效的数据访问，从而支撑整个企业级应用的稳定运行。

二、Intro to Cascading

（一）Cascading框架概述

Cascading是一个专门为Java开发者打造的应用框架，其主要目的是帮助开发者在Apache Hadoop平台上部署健壮的、企业级别的应用程序。它在MapReduce的基础上进行了抽象，为数据处理工作流提供了一套更高级别的API。通过Cascading，开发者可以更轻松地创建复杂的数据处理流程，将原本繁琐的MapReduce编程简化，提高开发效率。

（二）从简单程序到复杂系统的示例展示

最简单的Cascading程序 - 分布式文件系统中的文件复制：Cascading的学习可以从一个简单的文件复制程序开始。在分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）中，使用Cascading编写一个文件复制程序。通过定义输入和输出的数据源（即要复制的文件路径和目标路径），并利用Cascading提供的API构建数据处理流程，就能实现文件从一个位置复制到另一个位置。这个简单的程序展示了Cascading的基本使用方式，帮助开发者快速上手，了解如何在分布式环境下进行基本的数据操作。
基于Twitter Feed的Java社交推荐系统：从简单的文件复制程序出发，逐步深入，Cascading可以用于构建更复杂的系统。例如，基于Twitter Feed构建一个Java社交推荐系统。首先，需要从Twitter获取用户的动态数据（即Twitter Feed），然后通过Cascading对这些数据进行处理和分析。可以根据用户之间的关注关系、互动行为等数据，利用Cascading构建数据处理流程，生成推荐算法所需的数据集。再通过进一步的算法计算，为用户推荐可能感兴趣的人或内容。这个过程展示了Cascading在处理大规模数据和构建复杂应用方面的能力，从数据的获取、处理到最终的业务逻辑实现，Cascading都能提供有效的支持。

（三）处理大数据的目标与方法

从笔记本到大型集群的开发过程：Cascading的目标之一是展示如何处理“大数据”。开发者可以从在笔记本电脑上使用示例数据集开始进行开发和测试。在笔记本上，可以方便地编写和调试Cascading程序，对数据处理逻辑进行验证。当程序开发完成并经过测试后，可以将其打包成基于JAR的应用程序，然后部署到非常大的集群环境中。在这个过程中，Cascading能够保证程序在不同环境下的一致性和可扩展性，使得开发者能够轻松地从本地开发过渡到大规模集群部署，实现对大数据的高效处理。
展示Cascading中可扩展应用的最佳实践与TDD特性利用：
- 可扩展应用的最佳实践：在Cascading中，有许多最佳实践可以帮助开发者构建可扩展的应用。例如，在设计数据处理流程时，合理地划分任务和数据分区，能够充分利用集群的计算资源，提高处理效率。同时，使用Cascading提供的缓存机制，可以减少数据的重复读取，提高系统的性能。在处理大规模数据时，采用增量处理的方式，只处理新增或修改的数据，避免对整个数据集进行重复处理，从而提高系统的可扩展性和效率。
- TDD（测试驱动开发）特性利用：Cascading还支持TDD特性。开发者可以在编写数据处理代码之前，先编写测试用例。通过编写测试用例，可以明确程序的功能需求和预期输出。然后，根据测试用例编写代码，使代码能够通过测试。在开发过程中，如果对代码进行了修改，可以再次运行测试用例，确保修改后的代码仍然满足功能需求。这种TDD的开发方式，能够提高代码的质量和稳定性，减少开发过程中的错误，同时也便于代码的维护和扩展。在构建复杂的数据处理应用时，TDD特性能够帮助开发者更好地管理代码的复杂性，确保应用的正确性和可靠性。

分析报告：SpringOne 2GX 2012 Replays – Spring Data Repositories Deep Dive 与 Intro to Cascading

1. 会议背景

SpringOne 2GX 2012 于 2012 年在华盛顿特区举行，会议提供了多个技术主题的深度分享和重播，包括 Spring Data Repositories Deep Dive 和 Intro to Cascading 。

2. Spring Data Repositories Deep Dive 内容要点

核心概念：Spring Data 的 repository 抽象层是其核心组件之一，提供基于接口的统一编程模型，简化数据访问层的实现。
最佳实践：演讲者 Oliver Gierke（Spring Data JPA 模块项目负责人）分享了实现模式和最佳实践，并探讨了如何与 Spring MVC 和 REST Web 服务集成。

3. Intro to Cascading 内容要点

Cascading 框架简介：Cascading 是一个用于 Java 开发者的应用框架，支持在 Apache Hadoop 上构建健壮的企业级应用。
实践案例：从简单的分布式文件系统文件复制程序开始，逐步展示基于 Twitter 数据流的 Java 社交推荐系统，并讨论可扩展应用的最佳实践和测试驱动开发（TDD）特性。
演讲者：Paco Nathan（Concurrent Inc. 数据科学家，Cascading 开源项目开发者布道者），专注于 Hadoop、机器学习和大规模 MapReduce 应用。

4. 其他信息

会议的重播视频已以高清形式发布在 YouTube 上，可通过 Spring 官方博客获取相关信息。

The repository abstraction layer is one of the core pieces of the Spring Data projects. It provides a consistent, interface-based programming model to allow implementing data access layers easily. The talk will start with a brief introduction and dive into best practices and implementation patterns later one.

We will conclude the session with an overview over what can actually be built on top of this generic repository abstraction and discuss integration hooks into Spring MVC and REST webservices.

About the speaker

Oliver Gierke

Oliver Gierke is engineer at SpringSource, a division of VMware, project lead of the Spring Data JPA module and involved into other Spring Data modules (e.g. MongoDB) as well. He has been into developing enterprise applications and open source projects for over 6 years now. His working focus is centered around software architecture, Spring and persistence technologies. He is regularly speaking at German and international conferences as well as author of technology articles.

Introduction to Cascading

Introduction to Cascading, an application framework for Java developers to deploy robust, enterprise-grade applications on Apache Hadoop. We’ll start with the simplest Cascading program possible (file copy in a distributed file system) and progress in small steps to show a Java-based social recommender system based on Twitter feeds.

The objective is to show how to work with “Big Data”, starting on a laptop with sample data sets, to generate JAR-based apps which can be deployed on very large clusters.

We’ll show best practices for scalable apps in Cascading, how to leverage TDD features, etc.

About the speaker
Paco Nathan
Paco Nathan

Data Scientist @ http://ConcurrentInc.com. Developer Evangelist for http://Cascading.org open source project. Expert in Hadoop, R, cloud computing, machine learning, predictive analytics, NLP. BS MathSci and CS CompSci from Stanford, 25+ yrs in tech industry. For the past several years, I’ve been leading Data Science teams, working with large scale MapReduce applications.

存储库抽象层是Spring数据项目的核心部分之一。它提供了一个一致的、基于接口的编程模型，允许轻松实现数据访问层。演讲将从一个简短的介绍开始，并在后面的一个部分深入讨论最佳实践和实现模式。
最后，我们将概述在这个通用存储库抽象之上实际上可以构建什么，并讨论Spring MVC和REST webservices中的集成钩子。