注意：本文的源代码和测试将继续演进，但文本的更改在此处不再维护。请参阅教程版本以获取最新内容。
在本文中，我们继续 讨论 如何在“单页应用程序”中使用 Spring Security 和 Angular JS。在这里，我们展示了如何将 Spring Session 与 Spring Cloud 结合使用，以结合我们在第二部分和第四部分中构建的系统的功能，并实际构建 3 个职责截然不同的单页应用程序。我们的目标是构建一个网关（如 第四部分 中所述），它不仅用于 API 资源，还用于从后端服务器加载 UI。通过使用网关将身份验证传递给后端，我们简化了 第二部分 中涉及的令牌处理部分。然后，我们扩展该系统，展示如何进行本地、细粒度的后端访问决策，同时仍在网关控制身份和身份验证。这是构建…的强大模型
我谨代表 Spring Data 团队宣布 Spring Data release train Fowler 的 GA 版本现已发布。此次发布解决了近 400 个问题。
本次 release train 的核心主题是 Java 8 的高级支持：MongoDB 和 JPA 模块现在支持将 Stream 作为存储库方法的返回类型，并且我们还开箱即用地支持非时区 JDK 8 的日期/时间类型，并集成 Java 7 的 API 回溯版本。
Spring Data MongoDB 支持服务器的 3.0 版本以及相应的驱动程序版本。Spring Data Gemfire 现在支持…
本周我在巴西圣保罗参加 QCon SP 大会。我与一位热爱 Spring REST stack 的人进行了一次有趣的讨论，他想知道是否有比纯 JSON 更高效的方法。确实有！我经常被问到 Spring 对高速二进制编码消息的支持。Spring 一直支持 Hessian、Burlap 等 RPC 编码，而 Spring Framework 4.1 引入了对 Google Protocol Buffers 的支持，它也可以与 REST 服务一起使用。
来自 Google Protocol Buffer 网站
Protocol buffers 是 Google 的一种与语言无关、与平台无关、可扩展的结构化数据序列化机制——将其想象成 XML，但更小、更快、更简单。您只需定义一次数据的结构，然后就可以使用特殊的生成源代码，轻松地以多种语言将结构化数据读写到各种数据流中……
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录制于 SpringOne2GX 2014。
演讲者：Matt Stine
开发云平台轨道
幻灯片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/apps-data-cloud-what-does-it-all-mean
大数据。快数据。NoSQL。NewSQL。在经历了多年的“关系型寒冬”之后，我们在过去十年的计算领域经历了数据存储和处理的一次复兴。我们现在正进入这一演进的下一阶段：数据与云的融合。这场革命的很大一部分是借助专为在商品硬件上水平扩展而设计的数据结构而实现的。云平台，尤其是 Cloud Foundry 等 PaaS 平台，允许我们在需要时按需配置所需的虚拟硬件，从而消除了组装横向扩展数据平台的最后一英里开销。将 PaaS 与微服务架构和多语言持久性相结合，开发人员就可以利用专门为特定的写入、处理和查询模式设计的存储来设计系统。利用 Lambda 架构，将实时分析平台与 Hadoop 等横向扩展批处理系统相结合，使我们能够始终提出关于我们所有数据的问题。在本次演讲中，我们将探讨各种 Spring 项目，这些项目结合 Cloud Foundry，使我们能够独特地利用这种融合：Spring Boot：用于微服务开发的约定框架 Spring Data：SQL、NoSQL、NewSQL 和 Hadoop 的访问层 Reactor：JVM 上反应式快数据应用程序的基础 Spring XD：数据摄取、实时分析、批处理和数据导出的平台我们将把所有这些项目整合到一个在 Cloud Foundry 和 Hadoop 上运行的应用程序套件中，从而闭合 Apps/Data/Cloud 循环。
了解更多关于 Cloud Foundry 的信息：http://www.cloudfoundry.org
了解更多关于 Spring XD：http://projects.spring.io/spring-xd
了解更多关于 Spring Data 的信息：http://projects.spring.io/spring-data
录制于 SpringOne2GX 2014。
演讲者：Peter Harrington
大数据轨迹
幻灯片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/spring-one2gx-2014peterharrington
您的组织是否收集数据？大量数据？您的组织是否充分利用了收集到的所有数据？在本场会议中，您将了解机器学习的作用，以及使用机器学习的应用程序的构建模块。本场会议将向您展示如何利用您收集的数据为客户创建预测。您将了解在构建预测代码的同时，可以从数据中获得哪些有价值的洞察。
录制于 SpringOne2GX 2014。
演讲者：Michael Minella
大数据轨迹
幻灯片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/building-a-recommendation-engine-with-spring-and-hadoop
Amazon 和 Google 之类的公司多年来一直雇佣博士在后台创建算法，以吸引您点击并购买商品。这些聪明人一直在努力的一个重要项目是推荐引擎。如今，推荐引擎不再是只有像 Amazon 这样的公司才能拥有的东西。在一个小时内，借助一些开源工具，我们将构建一个基于我们可能花费时间最多的网站——StackOverflow——的数据的推荐引擎。我们将使用 Spring XD 和 Spring Batch 来协调 Hadoop 处理的整个生命周期（摄取、处理、导出），并使用 Apache Mahout 为我们提供推荐处理。本次演讲需要对 Hadoop 概念（什么是 Map/Reduce）和 Spring（基本 D/I 配置）有一定的基本了解。
了解更多关于 Spring Batch：http://projects.spring.io/spring-batch
录制于 SpringOne2GX 2014。
演讲者：Stuart Williams
大数据轨迹
幻灯片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/williams-1m-events
应用程序设计者通常必须在灵活性和特异性（因此通常是性能）之间进行权衡；何时以及何地这样做是一门艺术，需要经验。本次演讲将分享十多年来的决策经验以及使用最新版本 Spring 项目（Integration、Data、Boot、MVC/REST 和 XD）开发 Pivotal 成功的实时智能 (RTI) 产品所获得的经验。通过对 RTI 架构的 walkthrough，我们将为您解释 Spring 在每秒处理数十万（乃至数百万）事件/操作时的表现，以及您现在可以在自己的 Spring 应用程序中使用的技术，以最大限度地降低资源利用率并提高性能。
主讲人：Josh Long
Spring Cloud 1.0 现已发布！它提供了一种创建和消费微服务的强大方式。当您引入新服务时，也会引入集成问题：服务可能不稳定，可能消失，并且由于它们通常通过 HTTP 公开，因此比进程内方法调用需要更多的工作。在本次网络研讨会中，我们将重点关注 Spring Cloud 如何集成服务注册（例如：Eureka、Consul 或 Zookeeper）、声明式 REST 客户端（使用 Netflix 的 Feign）、响应式编程以及 Hystrix 的断路器模式，以支持轻松、健壮的服务到服务调用。这是一个关于如何连接和消费微服务的深入探讨，也是在我介绍使用 Spring Cloud 构建微服务之后的自然延伸。
2015 年 4 月 21 日星期二 下午 2:00 GMT (伦敦 GMT) 注册2015 年 4 月 21 日星期二 上午 10:00 PDT (旧金山 GMT-07:00) 注册
演讲者：Marius Bogoevici & Mark Pollack
近年来，数据量的急剧增长以及对低延迟需求的增加，已导致业务需求和应用程序开发方法的根本性转变。为应对这些需求，RxJava 等框架以及 Kafka 等高吞吐量消息系统已成为关键构建块。然而，集成技术从未容易，Spring XD 提供了一个解决方案。通过其开发模型和运行时，Spring XD 可以轻松开发高度可扩展的数据管道，让您专注于编写和测试业务逻辑，而不是集成和扩展大数据堆栈。在此网络研讨会中，我们将演示如何以 Spring XD 为平台，使用 RxJava 和 Kafka 构建高度可扩展的数据管道，让您了解这可以多么轻松。
2015 年 4 月 28 日星期二下午 2:00 GMT (伦敦 GMT) 注册2015 年 4 月 28 日星期二上午 10:00 PDT (旧金山 GMT-07:00) 注册
