1. 概述
在本系列的第一篇文章中，我们介绍了Spring Cloud Data Flow的架构组件以及如何使用它来创建流式数据管道。
与处理无限量数据的流管道相反，批处理可以轻松创建按需执行任务的短期服务。
2. 本地数据流服务器和Shell
Local Data Flow Server是负责部署应用程序的组件，而Data Flow Shell允许我们执行与服务器交互所需的DSL命令。
在上一篇文章中，我们使用Spring Initilizr将它们设置为Spring Boot应用程序。
分别在服务端主类添加@EnableDataFlowServer注解，在shell主类添加@EnableDataFlowShell注解后，即可启动：
mvn spring-boot:run
服务器将在端口9393上启动，并且shell将准备好与提示符进行交互。
本地数据流服务器及其shell客户端的获取和使用方法可以参考上一篇文章。
3. 批处理应用程序
与服务器和shell一样，我们可以使用Spring Initilizr来设置根Spring Boot批处理应用程序。
到达网站后，只需选择一个Group、一个Artifact名称并从依赖项搜索框中选择Cloud Task。
完成此操作后，单击“Generate Project”按钮开始下载Maven工件。
该项目已预先配置并带有基本代码。让我们看看如何编辑它以构建我们的批处理应用程序。
3.1 Maven依赖项
首先，让我们添加几个Maven依赖项。由于这是一个批处理应用程序，我们需要从Spring Batch项目导入库：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId>
</dependency>
此外，由于Spring Cloud Task使用关系型数据库来存储执行任务的结果，我们需要添加对RDBMS驱动程序的依赖：
<dependency>
<groupId>com.h2database</groupId>
<artifactId>h2</artifactId>
</dependency>
我们选择使用Spring提供的H2内存数据库。这为我们提供了一种引导开发的简单方法。但是，在生产环境中，你需要配置自己的DataSource。
请记住，工件的版本将从Spring Boot的父pom.xml文件继承。
3.2 主类
启用所需功能的关键点是将@EnableTask和@EnableBatchProcessing注解添加到Spring Boot的主类。这个类级别的注解告诉Spring Cloud Task引导一切：
@EnableTask
@EnableBatchProcessing
@SpringBootApplication
public class BatchJobApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(BatchJobApplication.class, args);
}
}
3.3 作业配置
最后，让我们配置一个作业-在本例中是一个简单的字符串打印到日志文件：
@Configuration
public class JobConfiguration {
private static Log logger = LogFactory.getLog(JobConfiguration.class);
@Autowired
public JobBuilderFactory jobBuilderFactory;
@Autowired
public StepBuilderFactory stepBuilderFactory;
@Bean
public Job job() {
return jobBuilderFactory.get("job")
.start(stepBuilderFactory.get("jobStep1")
.tasklet(new Tasklet() {
@Override
public RepeatStatus execute(StepContribution contribution, ChunkContext chunkContext) throws Exception {
logger.info("Job was run");
return RepeatStatus.FINISHED;
}
}).build()).build();
}
}
有关如何配置和定义作业的详细信息超出了本文的范围。有关更多信息，你可以查看我们的Spring Batch简介文章。
最后，我们的应用程序准备就绪。让我们将它安装在我们的本地Maven仓库中。为此cd进入项目的根目录并执行命令：
mvn clean install
现在是时候将应用程序放入数据流服务器中了。
4. 注册应用程序
要在App Registry中注册应用程序，我们需要提供一个唯一的名称、一个应用程序类型和一个可以解析为应用程序工件的URI。
转到Spring Cloud Data Flow Shell并从提示符发出命令：
app register --name batch-job --type task
--uri maven://cn.tuyucheng.taketoday.spring.cloud:batch-job:jar:1.0.0
5. 创建任务
可以使用以下命令创建任务定义：
task create myjob --definition batch-job
这将创建一个名为myjob的新任务，该任务指向先前注册的批处理作业应用程序。
可以使用以下命令获取当前任务定义的列表：
task list
6. 启动任务
要启动任务，我们可以使用以下命令：
task launch myjob
启动任务后，任务的状态将存储在关系型数据库中。我们可以使用以下命令检查任务执行的状态：
task execution list
7. 查看结果
在此示例中，作业只是在日志文件中打印一个字符串。日志文件位于数据流服务器日志输出中显示的目录中。
要查看结果，我们可以跟踪日志：
tail -f PATH_TO_LOG\spring-cloud-dataflow-2385233467298102321\myjob-1472827120414\myjob
[...] --- [main] o.s.batch.core.job.SimpleStepHandler: Executing step: [jobStep1]
[...] --- [main] o.t.t.spring.cloud.JobConfiguration: Job was run
[...] --- [main] o.s.b.c.l.support.SimpleJobLauncher:
Job: [SimpleJob: [name=job]] completed with the following parameters:
[{}] and the following status: [COMPLETED]
8. 总结
在本文中，我们展示了如何通过使用Spring Cloud Data Flow处理批处理。
与往常一样，本教程的完整源代码可在GitHub上获得。
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