WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Чтение файлов через MultiResourceItemReader после расшифровки в Spring Batch

Я разрабатываю весенний пакет для чтения нескольких файлов из папки, обработки и записи результата в БД. Я использую MultiResourceItemReader для чтения файлов из папки. но файлы могут быть зашифрованы, поэтому мне нужно расшифровать файл перед чтением. Как лучше всего это сделать?

1) Следует ли использовать шаг перед чтением, обработкой и записью? 2) Должен ли я переопределить doOpen из FlatFileItemReader, который был установлен в качестве делегата для MultiResourceItemReader? 3) Должен ли я переопределить открытие в самом MultiResourceItemReader?

Я думаю, что переопределение уже существующего метода не рекомендуется, так как мы можем получить дублирование или отсутствие кода. пожалуйста, порекомендуйте


Ответы:


1

Я предполагаю, что вы используете FlatFileItemReader здесь как делегат?

Затем вы можете сделать это с помощью настраиваемого BufferedReaderFactory

Код Java (не тестировался! у меня нет опыта использования Шифр ​​)

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.ObjectInputStream;
import java.io.UnsupportedEncodingException;

import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.CipherInputStream;
import javax.crypto.SecretKey;
import javax.crypto.SecretKeyFactory;
import javax.crypto.spec.DESKeySpec;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;

import org.springframework.batch.item.file.BufferedReaderFactory;
import org.springframework.core.io.Resource;

public class EncryptedBufferedItemReaderFactory implements BufferedReaderFactory {

  private String keyFile;
  private String algorithm;

  @Override
  public BufferedReader create(final Resource resource, final String encoding) throws UnsupportedEncodingException, IOException {
    FileInputStream fis = new FileInputStream(resource.getFile());
    CipherInputStream cis = new CipherInputStream(fis, createCipher());
    return new BufferedReader(new InputStreamReader(cis, encoding));
  }

  private Cipher createCipher() throws IOException, FileNotFoundException {
    ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(new FileInputStream(keyFile));
    Cipher cipher;
    try {
      DESKeySpec ks = new DESKeySpec((byte[]) ois.readObject());
      SecretKeyFactory skf = SecretKeyFactory.getInstance("DES");
      SecretKey key = skf.generateSecret(ks);
      cipher = Cipher.getInstance(algorithm);
      cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, key, new IvParameterSpec((byte[]) ois.readObject()));
    } catch (Exception ex) {
      throw new IOException(ex);
    } finally {
      ois.close();
    }
    return cipher;
  }

  public void setKeyFile(final String keyFile) {
    this.keyFile = keyFile;
  }

  public void setAlgorithm(final String algorithm) {
    this.algorithm = algorithm;
  }
}

алгоритм см. в стандартных алгоритмах Java

пример конфигурации bean-компонента

<bean id="multiResourceItemReader" class="org.springframework.batch.item.file.MultiResourceItemReader" scope="step">
  <property name="resources" value="#{jobParameters['whateverYouChosen']}" />
  <property name="delegate" ref="flatFileItemReader" />
</bean>

<bean id="flatFileItemReader" class="org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemReader" scope="step">
  <!-- some properties you already have, like lineMapper -->
  <property name="bufferedReaderFactory" ref ="encryptedBufferedReaderFactory" />
</bean>

<bean id="encryptedBufferedReaderFactory" class="your.com.package.EncryptedBufferedReaderFactory" scope="step">
  <property name="keyFile" value="#{jobParameters['pathToKeyFile']}" />
  <property name="algorithm" value="#{jobParameters['algorithm']}" />
</bean>
23.03.2016
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]