Fantom Tag

Schulung - Java Batch

Job-Programmierung mit Spring Batch und JSR 352

  • Live Online oder Präsenz
TERMIN UND ORT NACH ABSPRACHE
Dauer
2 Tage (14 Stunden)


Referenz
3338
On-demand Training
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Batch-Programme waren lange Zeit mit Java nur mit hohem Aufwand zu realisieren. Erst mit dem Spring-Batch Framework und der daraus entstandenen Java-Batch-Spezifikation steht eine stabile Programmier-Plattform zur Verfügung. Sie lernen in diesem Seminar die grundlegenden Problemstellungen und Aufgaben der Job-Programmierung sowie deren Lösung und Umsetzung kennen.

Zielgruppe

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

Software-Ingenieure, Anwendungsentwickler, Architekten und Designer.

Voraussetzungen

Seminar Java Erweiterungen II - Vertiefung oder vergleichbare Kenntnisse.
Programm

Trainingsprogramm

Überblick:

  • Besonderheiten der Batch-Verarbeitung: Massendatenverarbeitung, Parallelisierung, Fehlerbehandlung und Retry
  • Spring Batch und JSR 352/JEE
  • Job-Runtime: Deployment, Logging, Monitoring

Job-Definition:

  • Die Job Definition Language
  • Steps und Chunks
  • ItemReader
  • ItemWriter
  • ItemProcessor
  • Job-Instanzen und Executions
  • Parametrisierung
  • JobLauncher und JobRepository
  • Spring Batch und JSR 352: Entwicklung und Gemeinsamkeiten

Jobs und Java:

  • Implementierung von Item-Reader, ItemWriter und ItemProcessor
  • Job-Listener
  • ExecutionContext und Job-State
  • Anbindung an ein Java-Backend mit Spring und CDI

Werkzeuge:

  • Entwicklungsumgebung: Editor, Debugger
  • Grafische Darstellung und Erzeugung von Jobs
  • Testen
Methodik

Methodik

Vortrag, Diskussion, Übungen, Praktikum am System.

Hinweis

Hinweis

Weiterführende Informationen: Eine Auswahl vertiefender Inhalte und praxisorientierter Beiträge zum Thema Programmiersprachen findet sich im Programmiersprachen-Blog.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Für welche Verarbeitungsszenarien eignet sich Java Batch?

Java Batch eignet sich für wiederkehrende, datenintensive und zeitgesteuerte Abläufe, etwa Import, Transformation, Abrechnung oder die Verarbeitung großer Datenmengen in definierten Schritten.

Was ist der Unterschied zwischen einem Step und einem Chunk?

Ein Step bildet einen fachlich oder technisch abgegrenzten Verarbeitungsschritt. Chunk-Verarbeitung liest, verarbeitet und schreibt Daten in Blöcken und unterstützt damit Skalierbarkeit und Wiederanlauf.

Wie werden Fehler und Wiederholungsversuche in Batch-Jobs behandelt?

Batch-Frameworks unterstützen definierte Retry-, Skip- und Restart-Strategien. Entscheidend ist, Fehlerklassen zu unterscheiden und Datenkonsistenz bei Wiederanläufen sicherzustellen.

Wann ist Parallelisierung sinnvoll und wann riskant?

Parallelisierung lohnt sich bei unabhängigen Arbeitspaketen und ausreichenden Ressourcen. Sie wird riskant, wenn gemeinsam genutzte Daten, Reihenfolgen oder Transaktionen nicht sauber koordiniert sind.

Wie lassen sich Batch-Jobs im Betrieb überwachen?

Wichtig sind nachvollziehbare Statusinformationen, strukturierte Logs, Laufzeitmetriken, Fehlerursachen und eine dokumentierte Wiederanlaufstrategie. So können Betriebsteams Störungen gezielt bearbeiten.