第一部分 背景知识 3
第1章 Spring Data项目 3
1.1为Spring开发人员提供的NoSQL数据访问功能 3
1.2主题概述 4
1.3领域 5
1.4示例代码 6
1.4.1将源码导入到IDE 6
第2章 Repository：便利的数据访问层 11
2.1快速入门 11
2.2定义查询方法 14
2.2.1查找查询的策略 14
2.2.2衍生查询 14
2.2.3分页和排序 15
2.3定义Repository 16
2.3.1调整Repository接口 17
2.3.2手动实现Repository方法 18
2.4 IDE集成 20
2.4.1 Intelli IDEA 21
第3章 使用Querydsl实现类型安全的查询 23
3.1Querydsl简介 23
3.2生成查询元模型 26
3.2.1构建系统集成 26
3.2.2所支持的注解处理器 27
3.2.3使用Querydsl对存储进行查询 28
3.3集成Spring Data Repository 28
3.3.1执行断言 29
3.3.2手动实现Repository 29
第二部分 关系型数据库 33
第4章JPA Repository 33
4.1示例工程 33
4.2传统方式 38
4.3启动示例代码 39
4.4使用Spring Data Repository 42
4.4.1事务性 45
4.4.2 Repository与Querydsl集成 46
第5章 借助Querydsl SQL实现类型安全的JDBC编程 48
5.1示例工程与搭建过程 48
5.1.1 HyperSQL数据库 49
5.1.2 Querydsl的SQL模块 50
5.1.3构建系统集成 53
5.1.4数据库模式 54
5.1.5示例工程的领域实现 54
5.2 QueryDslJdbcTemplate 57
5.3执行查询 58
5.3.1 Repository实现起步 59
5.3.2查询单个对象 60
5.3.3 OneToManyResultSetExtractor抽象类 61
5.3.4 CustomerListExtractor实现 63
5.3.5 RowMapper的实现类 64
5.3.6查询对象列表 65
5.4插入、更新和删除操作 65
5.4.1使用SQLInsertClause进行插入操作 65
5.4.2使用SQLUpdateClause进行更新操作 66
5.4.3使用SQLDeleteClause进行删除行操作 67
第三部分 NoSQL 71
第6章 MongoDB：文档存储 71
6.1MongoDB简介 71
6.1.1设置MongoDB 72
6.1.2使用MongoDB Shell 73
6.1.3 MongoDB Java驱动 74
6.2使用Spring命名空间搭建基础设施 75
6.3映射模块 76
6.3.1领域模型 76
6.3.2搭建映射的基础设施 81
6.3.3索引 83
6.3.4自定义转换 84
6.4 MongoTemplate 86
6.5 Mongo Repository 88
6.5.1搭建基础设施 88
6.5.2 Repository详解 88
6.5.3 Mongo Querydsl集成 90
第7章 Neo4j：图数据库 92
7.1图数据库 92
7.2 Neo4j 93
7.3 Spring Data Neo4j概览 95
7.4将领域建模为图 96
7.5使用Spring Data Neo4j持久化领域对象 101
7.5.1 Neo4jTemplate 103
7.6组合发挥图和Repository的威力 104
7.6.1基本的图Repository操作 106
7.6.2衍生和基于注解的查找方法 106
7.7示例领域模型中的高级图用例 109
7.7.1单个节点的多重角色 109
7.7.2以产品分类和标签为例讲解图中的索引 110
7.7.3利用类似的兴趣（协同过滤） 111
7.7.4推荐 111
7.8事务、实体生命周期以及抓取策略 112
7.9高级映射模型 113
7.10使用Neo4j服务器 114
7.11从这里继续学习 115
第8章 Redis：键/值存储 116
8.1Redis概述 116
8.1.1搭建Redis 116
8.1.2使用Redis Shell 117
8.2连接到Redis 118
8.3对象转换 119
8.4对象映射 121
8.5原子级计数器 123
8.6发布/订阅功能 123
8.6.1对信息进行监听和响应 124
8.6.2在Redis中使用Spring的缓存抽象 125
第四部分 快速应用开发 129
第9章 使用Spring Roo实现持久层 129
9.1Roo简介 129
9.2 Roo的持久层 131
9.3快速起步 132
9.3.1借助命令行使用Roo 132
9.3.2借助Spring Tool Suite使用Roo 133
9.4 Spring Roo JPA Repository示例 135
9.4.1创建工程 135
9.4.2搭建JPA持久化 135
9.4.3创建实体 135
9.4.4定义Repository 137
9.4.5创建Web层 138
9.4.6运行示例 139
9.5 Spring MongoDB JPA Repository的例子 140
9.5.1创建工程 140
9.5.2搭建MongoDB持久化 140
9.5.3创建实体 140
9.5.4定义Repository 141
9.5.5创建Web层 141
9.5.6运行示例 141
第10章 RESTRepository导出器 143
10.1示例工程 144
10.1.1与Rest导出器进行交互 146
10.1.2访问Product 148
10.1.3访问Customer 151
10.1.4访问Order 154
第五部分 大数据 159
第11章 Spring for Apache Hadoop 159
11.1 Hadoop开发面临的挑战 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中编写HDFS脚本 170
11.6结合HDFS脚本与Job提交 172
11.7 Job调度 173
11.7.1使用TaskScheduler调度MapReduce Job 173
11.7.2使用Quartz调度MapReduce Job 175
第12章 使用Hadoop分析数据 176
12.1使用Hive 176
12.1.1 Hello World 177
12.1.2运行Hive服务器 178
12.1.3使用Hive Thrift客户端 179
12.1.4使用Hive JDBC客户端 181
12.1.5使用Hive分析Apache日志文件 183
12.2使用Pig 184
12.2.1 Hello World 185
12.2.2运行PigServer 187
12.2.3控制运行期脚本的执行 189
12.2.4在Spring Integration数据管道中调用Pig脚本 191
12.2.5使用Pig分析Apache日志文件 192
12.3使用HBase 193
12.3.1 Hello World 193
12.3.2使用HBlle Java客户端 194
第13章 使用Spring Batch和Spring Integration创建大数据管道 197
13.1收集并将数据加载到HDFS 197
13.1.1 Spring Integration介绍 198
13.1.2复制日志文件 200
13.1.3事件流 203
13.1.4事件转发 206
13.1.5管理 207
13.1.6 Spring Batch简介 208
13.1.7从数据库中加载并处理数据 211
13.2 Hadoop工作流 214
13.2.1 Spring Batch对Hadoop的支持 214
13.2.2将wordcount样例改造为Spring Batch应用 216
13.2.3 Hive和Pig的步骤 218
13.3从HDFS导出数据 219
13.3.1从HDFS到JDBC 219
13.3.2从HDFS到MongoDB 224
13.4收集并加载数据到Splunk 225
第六部分 数据网格 231
第14章 分布式数据网格：GemFire 231
14.1 GemFire简介 231
14.2缓存与域 232
14.3如何获取GemFire 233
14.4通过Spring XML命名空间配置GemFire 234
14.4.1缓存配置 234
14.4.2域配置 238
14.4.3缓存客户端配置 240
14.4.4缓存服务端配置 241
14.4.5 WAN配置 242
14.4.6磁盘存储配置 243
14.5使用GemfireTemplate进行数据访问 244
14.6使用Repository 245
14.6.1 POJO映射 245
14.6.2创建Repository 246
14.6.3 PDX序列化 246
14.7支持持续查询 247