JBatch или далеко не самые большие данные

Практически в любом Java-проекте для больших предприятий все еще происходит (чаще всего ночной) офлайновый процессинг данных. Но данных не так много, и пропускать их через Hadoop было бы стрельбой по воробьям из пушек. Чаще всего подобный процессинг «далеко не больших данных» происходит с помощью самописных небольших программ или, в лучшем случае, самописных фрейморков. Они часто идеально подходят для конкретной задачи, но крайне капризны, если что-то надо изменить/адаптировать/расширить. Все это заканчивается полным переписыванием. Масштабируемость самописных решений часто страдает.

Чтобы навести порядок в этом важном, но немного недооцененном аспекте, был разработан JSR-352 Java Batch. На лекции слушатели познакомятся с данным JSR. Они узнают, как определяются «работа», «задачи», как работа разбивается на «этапы» и «куски». Дмитрий рассмотрит, как распараллеливать задачи и обеспечивать их транзакционность в рамках контейнера. И главное, как рационально «не повторяться». Также пройдёт сравнение JBatch с Spring batch.

Данный фреймворк был официально включен в Java EE 7, так что он доступен «из коробочки» на любом Java EE 7 сервере.

Скачать презентацию доклада.