「你將深度理解近代資料存取更加專業與獨立的原因，主要的 NoSQL 資料倉儲種類，以及 Spring Data 如何協助 Java 開發者在這個新環境之中更有效率的工作。」
—Rod Johnson, Spring 框架創造者

「轉而使用 Spring Batch 與 Spring Data，讓我們可以在增加可靠度的同時，徹底降低與 Hadoop 互動的複雜度。」
—David Gevorkyan, eHarmony 軟體工程師


當代企業級 Java 資料存取技術

談到建構企業級 Java 應用程式，目前已有許多使用關聯式資料庫的資料存取框架可供選擇，那麼巨量資料呢？這本實用的技術手冊，為你展示 Spring Data 如何納入眾多的新資料存取技術—如 NoSQL 與 Hadoop，以更簡單的方法來建構應用程式。

本書透過一些範例專案，讓你學到 Spring Data 如何在提供一致性編程模型的同時，又能保留 NoSQL 的特性與功能，並協助你開發廣泛的 Hadoop 應用程式使用案例，如資料分析、事件流處理以及工作流程。你也會發現 Spring Data 對 Spring 既有的 JPA 與 JDBC 所提供的新功能，可協助 RDBMS-based 資料存取層的編寫。

‧學習使用 Spring 的協助類別來簡化資料庫使用
‧探索 Spring Data 的儲存庫抽象與進階查詢功能
‧與 Redis（鍵／值倉儲）、HBase（欄位家族）、MongoDB（文件資料庫）以及 Neo4j（圖形資料庫）一起使用 Spring Data
‧探討 GemFire 離散資料網格解決方案
‧將 Spring Data 所管理的實體匯至網路，成為 RESTful 網路服務
‧簡化 HBase 應用程式的開發，使用輕量物件對應框架
‧以 Spring Batch 與 Spring Integration 建立巨量資料通道

PART 1 背景
chapter 01 Spring Data 專案
chapter 02 儲存庫：便利的資料存取層
chapter 03 以 Querydsl 做類型安全查詢


PART 2 關聯式資料庫
chapter 04 JPA 儲存庫
chapter 05 以 Querydsl SQL 編程類型安全 JDBC

PART 3 NoSQL
chapter 06 MongoDB：文件倉儲
chapter 07 Neo4j：圖形資料庫
chapter 08 Redis：鍵 / 值倉儲

PART 4 快速應用程式開發
chapter 09 Spring Roo 與持久層
chapter 10 REST 儲存庫匯出器

PART 5 巨量資料
chapter 11 Spring 與 Apache Hadoop
chapter 12 Hadoop 資料分析
chapter 13 使用 Spring Batch 與 Spring Integration 建構巨量資料通道

PART 6 資料網格
chapter 14 GemFire：離散式資料網格

參考書目
索引