簡介：在企業(yè)級JavaEE應(yīng)用開發(fā)中，對數(shù)據(jù)庫的訪問和操作是必須的。Spring Data作為SpringSource的其中一個子項(xiàng)目，旨在統(tǒng)一和簡化對各類型持久化存儲和訪問，而不拘泥于是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫還是NoSQL數(shù)據(jù)存儲，使得對數(shù)據(jù)庫的訪問變得方便快捷，并支持MapReduce框架及云計(jì)算服務(wù)；對于擁有海量數(shù)據(jù)的項(xiàng)目，可以用Spring Data來簡化項(xiàng)目的開發(fā)，就如Spring Framework對JDBC、ORM的支持一樣，Spring Data會讓數(shù)據(jù)的訪問變得更加方便，極大提高開發(fā)效率、提升程序員的幸福指數(shù)！
第2章 使用傳統(tǒng)方式訪問數(shù)據(jù)庫
先使用傳統(tǒng)的JDBC方法操作數(shù)據(jù)庫，進(jìn)而再使用Spring JdbcTemplate方式操作數(shù)據(jù)庫，并對比現(xiàn)存操作方式的優(yōu)缺點(diǎn)
第3章 Spring Data快速入門
完成該框架的開發(fā)環(huán)境搭建及單元測試，本課我們將使用IDEA開發(fā)并使用Maven構(gòu)建項(xiàng)目；
第4章 Spring Data JPA進(jìn)階
使用Spring Data JPA完成CRUD操作
第5章 Spring Data JPA高級
詳解Spring Data JPA的Repository核心接口的各種子類的使用
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大數(shù)據(jù)工程師
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【第1周】學(xué)好大數(shù)據(jù)先攻克Linux
【第2周】大數(shù)據(jù)起源之初識Hadoop
【第3周】Hadoop之HDFS的使用
【第4周】Hadoop之HDFS核心進(jìn)程剖析
【第5周】Hadoop之初識MR
【第6周】拿來就用的企業(yè)級解決方案
【第7周】Flume從0到高手一站式養(yǎng)成記
【第8周】數(shù)據(jù)倉庫Hive從入門到小牛
【第9周】Hive擴(kuò)展內(nèi)容
【第10周】快速上手NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase
【第11周】數(shù)據(jù)分析引擎之Impala
【第12周】7天極速掌握Scala語言
【第13周】Spark快速上手
【第14周】Spark性能優(yōu)化的道與術(shù)
【第15周】Spark3.x擴(kuò)展內(nèi)容
【第16周】綜合項(xiàng)目：電商數(shù)據(jù)倉庫之用戶行為數(shù)倉
【第17周】綜合項(xiàng)目：電商數(shù)據(jù)倉庫之商品訂單數(shù)倉
【第18周】消息隊(duì)列之Kafka從入門到小牛
【第19周】極速上手內(nèi)存數(shù)據(jù)庫Redis
【第20周】Flink快速上手篇
【第21周】Flink高級進(jìn)階之路
【第22周】Flink1.15新特性及狀態(tài)的使用
【第23周】Flink1.15之狀態(tài)的容錯與一致性
【第24周】FlinkSQL(1.15)快速上手
【第25周】FlinkSQL雙流JOIN詳解
【第26周】全文檢索引擎Elasticsearch
【第27周】Es+HBase仿百度搜索引擎項(xiàng)目
【第28周】直播平臺三度關(guān)系推薦V1.0
【第29周】直播平臺三度關(guān)系推薦V2.0
【第30周】數(shù)據(jù)中臺大屏
【第31周】實(shí)時OLAP引擎之ClickHouse
【第32周】實(shí)時數(shù)倉-Kafka Eagle+DS
【第33周】實(shí)時數(shù)倉-Flink CDC數(shù)據(jù)采集
【第34周】實(shí)時數(shù)倉-Paimon(數(shù)據(jù)湖)快速上手
【第35周】實(shí)時數(shù)倉-Paimon(數(shù)據(jù)湖)高級進(jìn)階
【第36周】實(shí)時數(shù)倉-湖倉一體項(xiàng)目
【第37周】一站式流式開發(fā)平臺StreamPark
【第38周】大數(shù)據(jù)分布式SQL網(wǎng)關(guān)Kyuubi