这篇文章主要介绍SpringBatch批处理框架怎么用，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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使用Spring Batch做为批处理框架，可以完成常规的数据量不是特别大的离线计算。
现在写一个简单的入门版示例。
这里默认大家已经掌握了Spring Batch的基本知识，示例只是为了快速上手实践
目标1：程序随机生成字符串，经过Spring Batch后，统一在字符串后加入“----PROCESSED”，并输出
目标2：程序读取txt文件，经过Spring Batch后，统一加入如上字段，并输出
Spring Batch的流程
读取数据----itemReader 处理数据----itemProcess 数据写入----itemWrite
分析目标可知，两个目标的输入数据源不同，处理方式基本一致，数据完成后的写入规则一致
由此可以分段完成代码
itemReader
目标一
这里没有使用Spring Batch自带的集中reader，所以自定义了随机生成字符串的reader
这里代码并不完善，reader会无线循环生成随机字符串，但不影响本次学习的目的
public class MyItemReader implements ItemReader { @Override public String read() throws Exception, UnexpectedInputException, ParseException, NonTransientResourceException { return RandomStringUtils.randomAlphabetic(10); }}
目标二
由于是读取文件中的内容，所以不用自定义reader实现，可直接使用FlatFileItemReader，在Batch的config中配置即可
@Bean public ItemReader textReader(){ FlatFileItemReader reader=new FlatFileItemReader<>(); File file = new File("D:\\FTP\\ttest.txt"); reader.setResource(new FileSystemResource(file)); reader.setLineMapper(new LineMapper() { @Override public String mapLine(String line, int lineNumber) throws Exception { return line; } }); return reader; }
itemProcess
这里采用同一种处理方式即可
public class MyItemProcessor implements ItemProcessor { @Override public String process(String s) throws Exception { return s+"---------PROCESSED"; }}
itemWriter
也采用同一种即可
public class MyItemWriter implements ItemWriter { @Override public void write(List items) throws Exception { for (String item : items) { System.out.println(item); } }}
配置完成Batch Config
@Configuration@EnableBatchProcessingpublic class BatchConfiguration extends DefaultBatchConfigurer { @Autowired public StepBuilderFactory stepBuilderFactory; @Autowired public JobBuilderFactory jobBuilderFactory; @Bean public MyItemProcessor processor(){ return new MyItemProcessor(); } @Bean public ItemWriter writer(){ return new MyItemWriter(); } @Bean public ItemReader textReader(){ FlatFileItemReader reader=new FlatFileItemReader<>(); File file = new File("D:\\FTP\\ttest.txt"); reader.setResource(new FileSystemResource(file)); reader.setLineMapper(new LineMapper() { @Override public String mapLine(String line, int lineNumber) throws Exception { return line; } }); return reader; } @Bean public ItemReader stringReader(){ return new MyItemReader(); } @Override public void setDataSource(DataSource dataSource) { super.setDataSource(dataSource); } @Bean public Step myStep(){ return stepBuilderFactory .get("step1") //这个chunk size是最后调用写入的时候，一次性写入多少条已处理的数据 .chunk(10)// .reader(textReader()) .reader(stringReader()) .processor(processor()) .writer(writer()) .build(); } @Bean public Job MyJob(){ return jobBuilderFactory .get("MyJOB") .listener(new JobExecutionListenerSupport(){ //所有处理结束后调用 @Override public void afterJob(JobExecution jobExecution) { if(jobExecution.getStatus() == BatchStatus.COMPLETED){ System.out.println("OK"); } } }) .flow(myStep()) .end() .build(); }}
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