SpringOne大会采访：Mark Pollack博士专访

SpringOne大会今年首次落户中国，将会于12月7-8号在北京召开，大会结合了Spring和Cloud Foundry大热门技术，将会针对于Spring的最新发展、Spring在移动、大数据领域的应用等做主题分享。InfoQ就Spring以及Spring Data、Spring Batch等话题采访到了Spring社区专家Mark Pollack博士。

InfoQ：欢迎来到北京，我是InfoQ中文站的编辑丁雪丰，感谢您接受我们的采访。您能否先为我们的读者做个自我介绍？

Mark：我就职于SpringSource，它是VMWare的子公司，多年以来都在从事Spring开源项目相关的工作，早在成立公司支持它以前就是团队的成员了。我做过JmsTemplate相关的事情，早期还做过Spring.NET项目——这是.NET版本的Spring框架。这些年数据访问技术方面发生了很多变化，大约三年前，我开始围绕NoSQL、大数据这些方面为大家提供支持，还为关系型数据库添加了更多支持。

InfoQ：您刚提到了NoSQL技术，现在有很多数据存储，比如RDBMS、NoSQL和NewSQL。在只有RDBMS时，Hibernate可以应对大部分的问题。现在我们要面对MongoDB、Redis还有Cassandra，Spring如何让开发者的生活变得更轻松一点呢？

Mark：我们的确为其中一些提供了支持，但不是全部NoSQL数据库都有支持，MongoDB和Redis就有支持，Cassandra目前还不在其列。Spring从很多方面减轻了开发者的负担。首先，使用Spring容器来配置应用程序，通过一致的方式来使用多种技术，在Spring早期，你要把MVC、模版引擎和Hibernate结合在一起，就得益于一致的使用方式；NoSQL数据库和关系型数据库很类似，我们可以用一个通用的配置模型将所有技术整合起来，这只是纯粹的配置方面的。

其次，我们为很多NoSQL数据库，还有Hadoop提供了很多特定的辅助类，和JdbcTemplate很类似，我们提供了MongoTemplate，能更方便地使用MongoDB，如果你只是使用标准API集合，它同样提供了高层API，比如把POJO映射成文档数据模型，这是基本的值属性方面的。

第三，要创建一个针对POJO的数据访问类库，以MongoTemplate和RedisTemplate为例，能很方便地通过MongoTempalte来使用一些特性，比如MapReduce、累加计数器，后者在Redis里也很常用，这都很容易。如果你还想映射POJO来做领域层，也就是Repository层，我们也提供了一些基础设施，帮你对各种NoSQL数据库进行POJO的增、删、改、查操作。

InfoQ：在您的演讲中，您提到了Spring Data、Spring Integration，以及一些Spring的子项目，这些项目满足了开发者在大数据时代下的各种日常工作需要。您能否向国内的开发者介绍下Spring Data项目，虽然国内Spring的应用很广泛，但Spring Data还未广为人知。

Mark：我很早就开始参与Spring Data项目了，我们的目标是提供熟悉的基于Spring的编程模型，涵盖大数据、NoSQL和关系型数据库。如此一来，需要对NoSQL数据源做一个抽象，因此我们有两类支持，一个是一系列的模版类，让你更方便地与下层的NoSQL存储进行交互；另一个是Repository抽象，让你更方便地编写数据访问层，把POJO写到数据存储里。

另一大块内容是大数据，我们有Spring Hadoop项目，协助进行与Hadoop的交互，在HDFS里读写文件。Hadoop中经常用到Hadoop任务，你有一系列顺序执行的任务，Spring Batch能帮你组织这些任务。

InfoQ：这些项目在国外的使用情况是怎么样的，比如美国和英国，在那里大家都用这些Spring子项目么？

Mark：我们一直在持续追踪Maven上的下载统计信息，这些项目的下载量都是呈指数级增长的。我最近没有关注，但我认为，Spring Integration和Spring Batch的流行程度比较接近。Spring Data JPA是最流行的项目，虽然NoSQL的讨论很热烈，但企业开发者还是在使用关系型数据库，所以对这个结果我们并未感到太吃惊。我们的MongoDB支持、Redis支持最近也越来越流行了，还有Neo4j，它们的成长曲线很漂亮，终会和Spring Integration和Spring Batch一样流行的。

InfoQ：在你看来，Java EE 6和Spring框架是个什么关系？有些人认为Java EE 6比Spring要好，你是怎么想的？

Mark：Java EE 6就是一堆JSR的集合，它的版本基本就是标明用了哪个版本的JSR实现。Spring通常都会部署在Java EE容器里，提供一些容器里没有的功能，举例来说，可以让Spring在老的不支持CDI的容器里提供依赖注入，很多人都看到了其中的价值。Spring和Java EE 6有很多共同点，比如都实现了Bean Validation、依赖注入注解等等，的确有很多重复的地方。Spring最出名的是它的依赖注入，CDI是Java EE 6里的依赖注入规范。我认为依赖注入现在已经是个标配了，我想人们不会从一大堆特性里把它挑出来说事。Spring给你带来的是更多的灵活性，你可以在Tomcat 3里用依赖注入，然后升到Tomcat 7，不会受限于Java EE的版本，不受限于JSR。

InfoQ：Java 7已经被广泛使用了，明年Java 8很快就要来了，Spring是否已经为新的JDK做好准备了？

Mark：Java 8很令人振奋，我们对一系列的特性都很感兴趣，比如闭包。我们的目标是成为第一个支持Java 8的现代Java框架，因此我们非常期待Java 8的到来。

InfoQ：我们应该如何使用开源软件来构建基于Hadoop的大数据平台，让整个解决方案更加易于维护？

Mark：在Spring Hadoop是个很好的项目，其中你能找到很多东西帮助创建Hadoop项目。如何用它来创建一个更可靠的解决方案，人们使用Hadoop的传统方式是用MapReduce任务来和HDFS交互，用Pig或者Hive这种构建于MapReduce核心之上的语言，所有这些操作基本都是通过命令行、Shell、命令行应用的方式，很多都是在JavaScript、Perl和Ruby脚本里，一个接一个的进行调用，这种方式很乏味，严重依赖于脚本，在用的时候要十分小心。

在Spring Hadoop里，我们有个使用Hadoop的编程模型，易于使用，和现有的配置Spring的方式保持一致，提供了很多辅助API和工具类，让你从脚本驱动的编写Hadoop应用的方式转变到一种使用Java类的方式，你有了一套早已习惯的结构，只需配置到Hadoop的连接，然后执行Hadoop任务。比如，你现在可以把那个任务注入到你的代码里并运行。这种方式比意大利面条式的脚本更具可维护性。可以先从一个简单的任务和Spring应用上下文开始，以后要是有了很多步骤，比方说20个步骤，这时可以在Spring Batch任务里复用那些Hadoop任务的定义，也就是说Spring Batch里的任务就是Hadoop任务的引用。也许这么多“任务”有点混淆，但通过这种方式应用程序能更加可靠，可维护性更强。

InfoQ：非常感谢您接受我们的采访。

Mark：谢谢。