Spring Batch: решение для обработки больших данных и пакетных задач
Spring Batch: решение для обработки больших данных и пакетных задач

Резюме 📑

В современную цифровую эпоху обработка больших данных и пакетные задачи становятся все более распространенными. В этой статье будут подробно рассмотрены принципы, использование и лучшие практики Spring Batch, которые помогут вам эффективно решать крупномасштабные задачи по обработке данных.

Введение 🚀

Будь то банк, осуществляющий ежедневные транзакции, телекоммуникационная компания, выставляющая ежемесячные счета, или интернет-магазин, обновляющий товарные запасы, пакетные задачи являются неотъемлемой частью повседневной деятельности многих предприятий. Однако обработка крупномасштабных данных и обеспечение надежности задачи — сложная задача. Spring Batch, как часть экосистемы Spring, предоставляет простое и мощное решение для пакетной обработки задач.

Что такое весенняя партия? 🌟

Spring Batch — это легкая, комплексная платформа пакетной обработки, предназначенная для обработки крупномасштабных данных и сложных пакетных задач. Он обеспечивает управление транзакциями, обработку сбоев, стратегию пропуска и другие функции, упрощая разработку и обслуживание пакетных задач.

Как использовать Spring Batch? 🚀

Шаг 1: Определите работу

Во-первых, вам необходимо определить пакетное задание. Пакетное задание обычно состоит из нескольких шагов, каждый из которых выполняет определенную задачу. Вы можете определять задания, используя конфигурацию XML или Java.

Язык кода:javascript
копировать
@Bean
public Job myJob() {
    return jobBuilderFactory.get("myJob")
            .start(step1())
            .next(step2())
            .build();
}
Шаг 2: Определите шаги

Каждое пакетное задание состоит из одного или нескольких шагов. Каждый шаг имеет ItemReader (чтение данных), ItemProcessor (обработка данных) и ItemWriter (запись данных).

Язык кода:javascript
копировать
@Bean
public Step step1() {
    return stepBuilderFactory.get("step1")
            .<Input, Output>chunk(10)
            .reader(itemReader())
            .processor(itemProcessor())
            .writer(itemWriter())
            .build();
}
Шаг 3. Настройте параметры задания

Вы можете настроить параметры заданий и шагов в соответствии с различными сценариями. Например, укажите путь к входному файлу или диапазон дат обработки данных.

Язык кода:javascript
копировать
@Bean
public JobParameters jobParameters() {
    JobParametersBuilder builder = new JobParametersBuilder();
    builder.addString("inputFile", "data.csv");
    builder.addDate("runDate", new Date());
    return builder.toJobParameters();
}
Шаг 4. Запустите пакетное задание

Наконец, вы можете использовать JobLauncher Spring Batch для запуска пакетных заданий.

Язык кода:javascript
копировать
@Autowired
private JobLauncher jobLauncher;

@Autowired
private Job myJob;

public void runBatchJob() {
    try {
        jobLauncher.run(myJob, jobParameters());
    } catch (Exception e) {
        // Обработка исключений
    }
}

Лучшие практики и расширенные функции 🌱

Spring Batch также предоставляет множество расширенных функций, таких как параллельная обработка, повторная попытка при сбое, стратегия пропуска, прослушиватели и т. д. Эти свойства становятся особенно важными при работе с крупномасштабными данными. Кроме того, правильное управление транзакциями и их журналирование также являются ключом к обеспечению надежности пакетных задач.

Резюме 📝

Spring Batch — мощное решение для обработки больших данных и пакетных задач. Оно упрощает определение задач и управление ими, а также предоставляет расширенные функции для решения сложных требований. Независимо от того, имеете ли вы дело с ежедневными пакетными задачами или крупномасштабными заданиями ETL, Spring Batch — это вариант, который стоит рассмотреть.

Рекомендации 📚

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose