دوره آموزشی Spring Batch
Spring Batch چیست؟
Spring Batch یک فریمورک متنباز برای پردازش دستهای (Batch Processing) است. این فریمورک یک راهکار سبک اما جامع به شمار میرود که با هدف توسعه برنامههای Batch پایدار و قابلاعتماد طراحی شده است؛ برنامههایی که معمولاً در سامانههای سازمانی مدرن بهوفور یافت میشوند. Spring Batch بر پایه رویکرد توسعه مبتنی بر POJO در Spring Framework بنا شده است.
Spring Batch مجموعهای از قابلیتهای قابلاستفادهمجدد ارائه میدهد که برای پردازش حجم بالای رکوردها حیاتی هستند؛ از جمله لاگگیری و رهگیری، مدیریت تراکنش، آمار پردازش Job، قابلیت ادامه اجرای Job (Restart)، نادیدهگیری خطاها (Skip) و مدیریت منابع.
این فریمورک همچنین سرویسهای فنی پیشرفته و قابلیتهایی ارائه میدهد که با استفاده از تکنیکهای بهینهسازی و پارتیشنبندی (Partitioning)، امکان اجرای Jobهای بسیار حجیم و با کارایی بالا را فراهم میسازد.
چه Jobهای ساده و چه Jobهای پیچیده و حجیم، همگی میتوانند با بهرهگیری از Spring Batch بهصورت بسیار مقیاسپذیر، حجم قابلتوجهی از دادهها را پردازش کنند.
Spring Batch بخشی از پورتفوی Spring به شمار میرود.
نسخه 1.0.0 این فریمورک در مارس 2008 منتشر شد و نسخه 2.0.0 نیز در آوریل 2009 در دسترس عموم قرار گرفت.
با شروع دوره Spring Batch چه ارزشی به دانشجویان شرکت کننده اضافه می شود؟
- یادگیری پردازش دادههای دستهای (Batch Processing) که پایه بسیاری از سیستمهای بانکی، بیمه، بیمه سلامت و تجارت الکترونیک است.
- درک معماری و مفاهیم Enterprise Batch مثل Job, Step, Chunk Processing، Retry/Skip، Transaction Management.
- توانایی طراحی Pipelineهای پردازشی قابل اطمینان و مقیاسپذیر.
- مهارت در مدیریت خطا، Restartability و fault tolerance برای سیستمهای تولید واقعی.
- تجربه عملی با Spring Batch و Spring Boot و آشنایی با JobRepository، Listeners و Monitoring.
- آمادهسازی برای بازار کار Enterprise Java و سیستمهایی که حجم داده زیاد دارند.
دستاوردهای دانشجویان بعد از پایان دوره Spring Batch چه خواهد بود؟
بعد از اتمام دوره، دانشجویان قادر خواهند بود:
- یک Job کامل Spring Batch بسازند و Stepهای مختلف آن را مدیریت کنند.
- انواع Reader, Processor, Writer را پیادهسازی و بهینه کنند.
- خطاها و استثناها را در پردازش دادهها مدیریت کنند (Skip/Retry/Dead Letter Queue).
- Jobها را مانیتور و مدیریت کنند و از دادههای متادیتا (Execution, StepExecution) استفاده کنند.
- Jobهای چند مرحلهای و شرطی طراحی کنند (Conditional Steps, Job Flow).
- Jobهای خود را با Parallelism و Partitioning مقیاسپذیر کنند.
- Jobها و Stepها را در محیط واقعی و با دیتابیس عملیاتی اجرا و تست کنند.
دوره Spring Batch برای چه کسانی مناسب است؟
- توسعهدهندگان Java که با Spring Boot آشنا هستند و میخواهند مهارت خود را به سطح Enterprise ارتقا دهند.
- علاقهمندان به ETL، Big Data، یا پردازش دادههای حجیم.
- کسانی که میخواهند در بانک، بیمه، مخابرات یا سیستمهای ERP کار کنند.
- توسعهدهندگانی که میخواهند با Jobهای قابل اطمینان و مدیریتشده آشنا شوند.
این دوره برای چه کسانی مناسب نیست؟
- کسانی که تازه با جاوا یا Spring Boot آشنا شدهاند و هنوز مباحث پایهای را یاد نگرفتهاند.
- افرادی که فقط به کار با دیتابیس یا Frontend ساده علاقه دارند و قصد طراحی پردازش Batch ندارند.
- کسانی که نمیخواهند با مدیریت Jobها، متادیتا و fault-tolerance آشنا شوند.
- کسانی که اهل تمرین،پروژه زدن و تکرار نیستند و یجای یادگیری فقط میخواهند تماشا کنند
- کسانی که عمل گرا نیستند و در مسیر یادگیری اقدام نمی کنند.
- افرادی که با چالش ،خطا و Debugging مشکل دارند و حاضر نیستند فرآیند واقعی یادگیری را تجربه کنند.
- کسانی که نمی خواهد با کسب مهارت جدید جایگاه فعلی خود را ارتقا دهند.
این دوره، شما را از یک برنامهنویس معمولی Spring Boot به یک متخصص طراحی و پیادهسازی پردازشهای دستهای و Enterprise-ready تبدیل میکند. شما مهارتهایی یاد میگیرید که در پروژههای بزرگ بانکی، بیمه و تجارت الکترونیک کاملاً ارزشمند است و اکثر شرکتها دنبال چنین تجربهای هستند.
در پیش ثبت نام می توانید دوره را با قیمت مناسب تر خریداری کنید.
دوره درحال تهیه است و ممکن است سرفصل های زیر تغییر کند ولی کلیات محتوای آموزشی دوره Spring Batch به صورت زیر است:
1.1.چی هست Spring Batch و چه مسائلی را حل میکند ویدئو
2.1.معماری کلی: Job, Step, JobRepository, JobLauncher ویدئو
3.1.تفاوت batch vs stream ویدئو
4.1.تمرین: ایجاد یک پروژه Spring Boot با dependency spring-boot-starter-batch و اجرای یک Job خالی ویدئو
1.2.ساختار Job و Step ویدئو
2.2.Tasklet-based Step vs Chunk-oriented Step ویدئو
3.2.JobParameters و JobInstance/JobExecution/StepExecution ویدئو
تمرین: تعریف یک Job با دو Step (اولی tasklet چاپ متن، دومی chunk ساده) فایل های ضمیمه
1.3. انواع Readerها: FlatFileItemReader, JdbcCursorItemReader, JpaPagingItemReader, StaxEventItemReader ویدئو
2.3.Processor برای منطق تجاری ویدئو
3.3.Writerها: FlatFileItemWriter, JdbcBatchItemWriter, JpaItemWriter ویدئو
4.3.مفهوم chunk و commit-interval ویدئو
تمرین: پیادهسازی یک Job که از فایل CSV میخواند، پردازش میکند و در دیتابیس مینویسد. فایل های ضمیمه
1.4.JobRepository، JobLauncher، JobExplorer ویدئو
4.2.• ساخت جداول metadata (schema) و تنظیمات datasource برای JobRepository ویدئو
3.4.• درک مفاهیم restartability و how metadata کمک میکند ویدئو
تمرین: پیکربندی JobRepository در دیتابیس H2/Postgres و مشاهده جداول BATCH_JOB_EXECUTION و … . فایل های ضمیمه
1.5.پیکربندی skip, retry, skipPolicy, retryPolicy ویدئو
2.5.تفاوت skip vs fail vs retry ویدئو
3.5.تنظیم محدودیتها و انواع استثناها ویدئو
تمرین: بساز یک job که در صورت بروز خطای موقتی، رکورد را retry کند و در صورت خطای دائمی آن را skip کند. فایل های ضمیمه
1.6.• تعامل با تراکنشها در chunk processing ویدئو
2.6.commit-interval و اثر آن بر rollback ویدئو
3.6.isolation levels و locking در دیتابیس ویدئو
تمرین: نشان بده که در صورت exception در پردازش یک chunk چه دادههایی commit شده و چه چیزهایی rollback میشوند. فایل های ضمیمه
1.7.• تفاوت bean scopes در Batch ویدئو
2.7.• استفاده از JobParameters داخل Reader/Writer/Processor با @Value و scopeها ویدئو
تمرین: خواندن پارامتر مسیر فایل از JobParameters داخل یک @StepScope Reader. فایل های ضمیمه
1.8.JobExecutionListener، StepExecutionListener، ItemReadListener، ItemWriteListener ویدئو
2.8.• JobParametersValidator برای اعتبارسنجی ورودیها ویدئو
تمرین: اضافه کردن listener برای لاگگیری شروع/پایان job و زمان اجرای step. فایل های ضمیمه
1.9.ساخت جریانهای پیچیده: Flow, JobBuilder، Split, Decision (JobExecutionDecider) ویدئو
2.9.اجرای شرطی stepها بر اساس نتیجههای قبل ویدئو
تمرین: یک job بساز که بسته به مقدار پارامتری، مسیر متفاوتی را اجرا کند. فایل های ضمیمه
1.10.چگونگی موازیسازی: multi-threaded Step (TaskExecutor)، partitioning (local & remote) ویدئو
2.10.remote chunking و remote partitioning (معماری توزیعشده) ویدئو
3.10.نکات همزمانی و coordination ویدئو
تمرین: پیادهسازی partitioner محلی که یک فایل بزرگ را به N پارت تقسیم میکند و موازی میخواند. فایل های ضمیمه
1.11.ایدهٔ remote chunking (پردازش writer در worker جدا) ویدئو
2.11.ارتباط با Spring Cloud یا messaging (Kafka/RabbitMQ) برای remote partitioning ویدئو
تمرین (پیشرفته): نمونهٔ ساده remote chunking با استفاده از یک صف پیام. فایل های ضمیمه
1.12.استفاده از JobExplorer برای مشاهده اجراها ویدئو
2.12.لاگینگ و metricها ویدئو
3.12.Spring Boot Actuator integration برای endpoints مرتبط ویدئو
تمرین: نمایش فهرست اجراهای Job و وضعیت آنها با JobExplorer. فایل های ضمیمه
1.13.Unit test برای Processor/Writer/Reader با JUnit و Mockito ویدئو
2.13.Integration test برای Job با JobLauncherTestUtils و @SpringBatchTest ویدئو
3.13.Testcontainers برای دیتابیس واقعی در تستها ویدئو
تمرین: نوشتن integration test که یک Job را اجرا کند و پایگاهداده را اعتبارسنجی کند. فایل های ضمیمه
تمرین: نوشتن integration test که یک Job را اجرا کند و پایگاهداده را اعتبارسنجی کند.
1.14.تعیین مناسب commit-interval ویدئو
2.14.batch inserts، JDBC batch size، prepared statements ویدئو
3.14.memory footprint برای large datasets ویدئو
4.14.tuning thread pools و datasource connection pools ویدئو
تمرین: مقایسه performance برای chunk sizeهای مختلف و گزارش بهترین مقدار. فایل های ضمیمه
1.15.استراتژیهای backoff، exponential retry ویدئو
2.15.dead-letter handling و alerting ویدئو
3.15.طراحی idempotent writers برای ایمنی در دوبارهاجراها ویدئو
تمرین: پیادهسازی exponential backoff برای retries و ارسال خطاها به DLQ. فایل های ضمیمه
1.16.تفاوتهای نسخههای Spring Batch (اگر از ورژن قدیمی میآیی) ویدئو
2.16.نکات مهاجرت از legacy jobs به Spring Batch ویدئو
1.17.Spring Cloud Data Flow (orchestrating, scheduling, streaming & batch) ویدئو
2.17.Integration با Hadoop / Spark (معرفی برای پردازشهای خیلی بزرگ) ویدئو
1.18.پیادهسازی یک pipeline کامل ویدئو
2.18.خواندن میلیونها رکورد از CSV یا دیتابیس ویدئو
3.18.پردازش/تبدیل دادهها ویدئو
4.18.نوشتن در دیتابیس با batching ویدئو
5.18.مدیریت خطا (skip/retry/DLQ) ویدئو
6.18.partitioning و موازیسازی ویدئو
7.18.تست و monitoring ویدئو
.فقط مشتریانی که این محصول را خریداری کرده اند و وارد سیستم شده اند میتوانند برای این محصول دیدگاه(نظر) ارسال کنند.
4,800,000 تومان
ناموجود

نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.