Spring Batch权威指南之“批处理和 Spring”

提到数据处理，很多人可能会想到大数据平台上的批处理和流式处理。为了使用 Hadoop生态，应用开发者可能会在层出不穷的“大数据概念”中举步不前，在眼花缭乱的组件面前望而却步。假如要处理的数据集不是那么“大”，处理也不是很复杂，那么对于 Java开发者而言，有没有简单易用的框架和工具呢？Spring Batch就是可能的答案。对于数据工程师而言，Spring Batch未免有些鸡肋；但是对于 Java应用开发者，尤其是有一定经验的 Java 应用开发者而言，Spring Batch未尝不是易于上手且能够解决实际问题的实用工具。

《Spring Batch权威指南》将理论与实际相结合，介绍了使用 Spring Batch读取输入、加工处理以及输出时的各种考虑因素和不同实现选项，贯穿本书的是一个对账单示例：根据客户数据和客户交易记录文件，生成汇总的对账单文件。在开发过程中，本书使用了轻量级的敏捷开发方法：使用用户故事描述需求，进行多次迭代，不断地完善功能。如果跳过其中的理论讲解，你就会发现，其实并不需要编写太多代码，就可以完成端到端的数据处理任务。仔细回顾，你甚至会发现，如果转换逻辑不多，那么大部分代码仅仅用于作业、步骤等的配置。Spring Batch提供了常见的输入输出工具，这样开发人员就可以更多地关注于编写数据转换逻辑。在实际场景中，批处理程序可能无法满足性能要求，所以本书还介绍了单机环境中的性能调优方法，以及分布式环境中的批处理。本书最后简单介绍了不同层次的自动化测试。

希望读者在深入阅读各个章节的过程中，也能思考本书的组织逻辑以及各个技术决策背后的原因。这样在实现功能的同时，就能建立体系化的思考方式。

节选自《Spring Batch权威指南》一书

——————————————————————————————————————————————