正版资源6期大数据之Kafka+SSM+Spark生态系统技术教程(讲理论还讲实操）
《6期大数据之Kafka+SSM+Spark生态系统技术教程(讲理论还讲实操）》价值600的 6期大数据之Kafka+SSM+Spark生态系统技术教程(讲理论还讲实操）【技能收获】学完可掌握：Java 后端开发、Python 编程、Vue / 前端工程化、MySQL / 数据库。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计
这套资料的主题是「Kafka + SSM + Spark」——把消息中间件、Java Web 后端和数据计算框架塞进同一条链路里。它不是单纯讲某一个组件的 API，而是围绕一个能跑通的数据处理场景，把三块技术串起来：Kafka 负责数据接入与缓冲，SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）负责对外提供业务接口和管理端，Spark 负责批处理或流式计算。对已经会写 Java、但没做过完整数据链路的开发者来说，这种组合比单独刷 Kafka 教程更接近真实项目结构。
技术栈的定位与分工
先把三者的边界理清楚，再动手会省很多返工。Kafka 在这类项目里承担的是解耦和削峰：上游数据源（日志、埋点、业务事件）往 topic 里写，下游消费者按自己的节奏读，生产者不需要关心谁在消费。SSM 部分是典型的 Java Web 分层——Controller 暴露 REST 接口，Service 组织业务逻辑，MyBatis 管持久化，MySQL 存结果数据或配置数据。Spark 则夹在中间：从 Kafka 拉数据，做清洗、聚合、统计，再把结果写回数据库或文件系统。认清这条数据流，后面看代码时就知道每个类该放在哪一层。
项目结构与可复用模块
这类课程的价值往往不在「跟着敲一遍」，而在能不能拆出可复用的部分。值得重点关注的有几块：Kafka 的生产者/消费者封装（序列化方式、offset 提交策略、消费者组配置），这部分改改配置就能挪到别的项目；SSM 的通用返回体、全局异常处理、分页封装，属于写业务接口时的固定套路；Spark 侧的算子组合和 DataFrame/Dataset 操作，尤其是从 Kafka 读流、窗口聚合、写出到 MySQL 的完整写法。把这几块单独拎出来整理成自己的工具类或模板工程，比留在课程目录里更有用。资料里如果带章节笔记，建议对照笔记去核对配置项的含义，而不是只抄代码。
理论讲解与实操的配比
课程标注了「讲理论还讲实操」，实际学习时要注意两者的用法不同。理论部分（Kafka 的 ISR、分区与副本机制，Spark 的 RDD 血缘、宽窄依赖、Shuffle 过程）第一遍听懂即可，不必强记；真正需要反复看的是实操环节里的环境搭建、参数配置和排错过程。比如 Kafka 的 broker 配置、topic 分区数怎么定，Spark 提交任务的资源参数怎么调，SSM 里 MyBatis 的映射文件怎么写才能避免字段对不上——这些细节是看视频容易漏、自己动手必踩坑的地方。建议每完成一个实操小节，就把当节的配置和命令记成一份可重跑的清单。
自学路径与练习方式
- 先补前置：Java 基础、Maven、MySQL 基本操作要过关，否则 SSM 部分会卡在环境上；Scala 不熟可以先按 Java API 写 Spark。
- 按数据流顺序学：先跑通 Kafka 的收发，再搭 SSM 的最小可运行工程，最后把 Spark 接进来，避免三块同时铺开。
- 每 2～3 节做一次小结，重点记录配置项和报错信息，而不是复述概念。
- 学完后尝试脱离视频独立复现一遍：自己定义 topic、自己写消费者、自己设计一张结果表，把整条链路跑通。
- 把复现的 Demo 整理进代码仓库，写清 README 里的启动步骤和数据流说明，这比堆功能更能体现工程能力。
适合的读者与使用建议
这套资料适合有一定 Java 基础、想补齐「消息队列 + Web 后端 + 数据计算」这条链路的开发者，也适合需要参照完整结构来搭自己项目骨架的人。它的定位是对照实践的材料：看一遍视频不够，得把里面的配置、分层和算子落到自己的代码里。如果只是想要 Kafka 或 Spark 单点速查，可以只挑对应章节；如果目的是理解一个数据平台从接入到出结果的全过程，那就按数据流顺序把三块连起来走一遍，效果会更实在。
价值600的 6期大数据之Kafka+SSM+Spark生态系统技术教程(讲理论还讲实操）
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视频目录（203 节）
* 1 01.kafka介绍-jms-安装.mp4
* 2 02.kafka服务器集群启动.mp4
* 3 03.kafka常用命令.mp4
* 4 01.开发分区与副本.mp4
* 5 02.消息生产API.mp4
* 6 03.kafka生产消费API编程.mp4
* 7 04.kafka消费者多线程消费问题.mp4
* 8 05.kafka消息生产者-分区类.mp4
* 9 06.kafka多消费者-线程与分区绑定测试.mp4
* 10 07.kafka生产者消息回执ack模式.mp4
* 11 08.kafka生产者消息发送模式-sync-async.mp4
* 12 09.kafka消费者偏移量设置.mp4
* 13 01.消费者auto.offset.reset-frombe.mp4
* 14 02.消费者自动提交偏移量.mp4
* 15 03.新型API生产者.mp4
* 16 04.新型API生产者-消息发送.mp4
* 17 05.新型API生产者-send回调函数.mp4
* 18 06.新型API生产者-实现同步发送-手动发送flush.mp4
* 19 07.新型API生产者-超时时间设置.mp4
* 20 08.新型API生产者-压力测试10m每秒.mp4
* 21 09.新型API生产者-使用零拷贝实现文件数据传输.mp4
* 22 10.新型API生产者-使用零拷贝实现文件数据传输-linu.mp4
* 23 11.flume集成kafka-kafkaSource.mp4
* 24 11.flume集成kafka-kafkaSink.mp4
* 25 12.flume集成kafka-kafkaSink-Kafk.mp4
* 26 13.flume集成kafka-ganglia.mp4
* 27 01.ssm介绍.mp4
* 28 02.mybatis-入门-insert.mp4
* 29 03.mybatis-update.mp4
* 30 04.mybatis-delete-selectOne-se.mp4
* 31 05.mybatis-many2one关联.mp4
* 32 06.mybatis-one2many关联.mp4
* 33 07.mybatis-自关联.mp4
* 34 08.mybatis-自关联-测试.mp4
* 35 09.mybatis-多对多关联.mp4
* 36 10.spring-体验.mp4
* 37 11.spring-aop编程-前置-后置通知.mp4
* 38 12.spring-tx管理的原理-基于aop技术.mp4
* 39 13.spring-sm整合.mp4
* 40 14.spring-web项目基础.mp4
* 41 15.tomcat部署-启动.mp4
* 42 16.springmvc.mp4
* 43 01.SSM-springmvc-回顾.mp4
* 44 02.SSM整合架构.mp4
* 45 03.SSM整合-后台部分.mp4
* 46 04.SSM整合-整合MVC前台-测试数据.mp4
* 47 05.SSM整合-表单数据提交-列表查询显示.mp4
* 48 06.SSM整合-forward-redirect.mp4
* 49 07.SSM整合-删除-重定向回列表页面-传输指定cid.mp4
* 50 08.SSM整合-数据回显.mp4
* 51 09.SSM整合-编辑带修改-中文乱码.mp4
* 52 10.SSM整合-分页支持.mp4
* 53 11.SSM整合-分页实现.mp4
* 54 01.scala安装-基础.mp4
* 55 02.scala-val-var-apply-pow-sqr.mp4
* 56 03.scala-while-for.mp4
* 57 04.高级for-for推导式-变长参数-定义函数.mp4
* 58 01.数组-ArrayBuffer.mp4
* 59 02.多维数组-java集合互操作.mp4
* 60 03.映射-对偶-元组.mp4
* 61 04.类-辅助构造-主构造.mp4
* 62 05.idea下安装插件.mp4
* 63 06.trait-apply.mp4
* 64 07.伴生对象-idea-trait.mp4
* 65 08.scala类结构图.mp4
* 66 09.trait-selftype.mp4
* 67 10.操作符-中置-一元-右结合.mp4
* 68 11.applay方法定义与使用.mp4
* 69 12.unapplay泛解析方法.mp4
* 70 13.高级函数.mp4
* 71 01.高级函数-线性方程函数式.mp4
* 72 02.高级函数-柯里化-控制抽象.mp4
* 73 03.集合特性-Seq-Set-Map-fold-Reduc.mp4
* 74 04.集合特性-流操作-并行计算.mp4
* 75 05.集合特性-模式匹配-流操作.mp4
* 76 06.样例类-密封样例类.mp4
* 77 07.Option-Some-None.mp4
* 78 08.偏函数.mp4
* 79 09.型变-协变-逆变.mp4
* 80 10.隐式转换函数-隐式值-隐式参数.mp4
* 81 01.spark介绍.mp4
* 82 02.spark集群独立模式部署.mp4
* 83 03.spark集群下运行wordcount.mp4
* 84 04.spark数组方式统计wordcount.mp4
* 85 05.sparkidea下scala版实现wc.mp4
* 86 06.sparkidea下java版实现wc.mp4
* 87 07.spark提交job到spark集群上运行.mp4
* 88 08.sparkRDD介绍.mp4
* 89 09.spark通过debug-tool调试集群下spark.mp4
* 90 10.spark分区数-线程数.mp4
* 91 11.spark核心术语解释.mp4
* 92 01.spark核心数据解释.mp4
* 93 02.spark提交作业过程剖析.mp4
* 94 03.spark提交作业过程剖析2.mp4
* 95 04.sparkjob部署模式.mp4
* 96 05.sparkjob提交模式3.mp4
* 97 06.sparkjob提交模式4.mp4
* 98 07.sparkjob提交5.mp4
* 99 01.Sparkjob提交回顾.mp4
* 100 02.Spark再分区coalecse-repartitio.mp4
* 101 03.Spark数据倾斜-重新设计key.mp4
* 102 04.Spark数据倾斜-重新设计分区类.mp4
* 103 05.spark计算平均值.mp4
* 104 06.spark计算PI值.mp4
* 105 07.sparkmapPartition.mp4
* 106 08.sparkmapPartitionWithIndex.mp4
* 107 09.sparkmapgroupByKey.mp4
* 108 10.sparkaggregateByKey.mp4
* 109 11.sparksortBy-二次排序.mp4
* 110 12.sparksortBy-三次排序.mp4
* 111 13.sparkjoin-action.mp4
* 112 01.串行化和反串行回顾.mp4
* 113 02.spark实体关系图-RDD-Stage-Dep-Ta.mp4
* 114 03.spark标签生成.mp4
* 115 04.spark标签生成-java版.mp4
* 116 05.sparkexecutor-CoarseGraine.mp4
* 117 06.sparkjob启动参数-资源分配-core-mem.mp4
* 118 07.sparkjob多job提交-资源分配考察.mp4
* 119 01.spark资源划分梳理.mp4
* 120 02.spark-worker节点资源配置-spark守护进.mp4
* 121 03.spark-submit启动作业指定资源参数.mp4
* 122 04.sparkrdd.mp4
* 123 05.sparkRPC结构图.mp4
* 124 06.spark集群启动状况考察.mp4
* 125 07.sparkjob提交master-worker间交互.mp4
* 126 08.sparkjob提交master-worker间交互.mp4
* 127 09.sparkjob部署模式-cluster.mp4
* 128 10.sparkjob部署模式-yarn模式.mp4
* 129 11.sparkjob部署模式-yarn模式-内核指定.mp4
* 130 12.sparkjob部署模式-yarn模式-动态资源分配.mp4
* 131 13.sparkjob部署模式-防止每次上传jar包-sp.mp4
* 132 14.批量文件重命名与复制.mp4
* 133 01.sparkyarn部署模式使用yarn-cluste.mp4
* 134 02.sparkyarn-spark.executor.m.mp4
* 135 03.sparkyarn-离堆内存分配处理.mp4
* 136 04.spark广播变量.mp4
* 137 05.spark广播原理-广播管理器-块管理器-内存出-磁盘.mp4
* 138 06.spark广播变量实现原理-lazy关键字的应用.mp4
* 139 07.spark累加器.mp4
* 140 08.spark自定义累加器.mp4
* 141 09.sparkRDD缓存-持久化.mp4
* 142 01.广播-累加器-rdd持久化回顾.mp4
* 143 03.shuffle过程-BypassMergeThread.mp4
* 144 02.shuffle过程-优化.mp4
* 145 04.tungsten-sortwriter.mp4
* 146 05.配置属性程序.mp4
* 147 06.tungsten-sort排序shuffle-sort.mp4
* 148 07.内存管理.mp4
* 149 08.内存管理-回调处理-使用静态内存管理.mp4
* 150 09.sparkjob调度-执行器启动消息传输梳理.mp4
* 151 10.spark调优-kryo串行化.mp4
* 152 11.spark调优-手段.mp4
* 153 12.spark-master节点HA的配置.mp4
* 154 13.spark-sql.mp4
* 155 01.spark-sql-scala编程.mp4
* 156 02.spark-sql-java1.mp4
* 157 03.spark-sql-Java版2.mp4
* 158 04.DataFrame的保存.mp4
* 159 05.DataFrame的加载.mp4
* 160 06.sparksql访问hive.mp4
* 161 07.sparksql访问hive2.mp4
* 162 08.sparksql访问mysql.mp4
* 163 09.sparksql访问分布式查询引擎.mp4
* 164 10.java程序通过JDBC访问sparkthrifts.mp4
* 165 01.spark流计算.mp4
* 166 02.spark流计算-DStream-Receiver-多.mp4
* 167 03.spark流计算-windows化操作.mp4
* 168 04.spark流计算-updateStateByKey操作.mp4
* 169 01.updateStateByKey实现windows化操.mp4
* 170 02.updateStateByKey实现windows化操.mp4
* 171 03.spark流计算-javaAPI实现.mp4
* 172 04.spark流计算-计算结果插入mysql中.mp4
* 173 05.spark流计算-saveAsNewAPIHadoop.mp4
* 174 06.spark流计算-SparkSQL实现wc.mp4
* 175 07.spark流计算-检查点容错.mp4
* 176 08.spark流计算-kafka集成.mp4
* 177 09.spark流计算-kafka集成2.mp4
* 178 10.spark流计算-kafka集成java版.mp4
* 179 11.spark流计算-kafka集成Assign消费者策略.mp4
* 180 01.机器学些-术语-监督-非监督.mp4
* 181 02.机器学些-TD-IDF.mp4
* 182 03.机器学些-术语逻辑回归-线性回归.mp4
* 183 04.机器学些-红酒质量预测-线性回归使用.mp4
* 184 05.机器学些-红酒质量预测-线性回归使用-scala编程实.mp4
* 185 06.机器学习-模型持久化和加载.mp4
* 186 07.机器学习-逻辑回归-测试白酒质量好和不好.mp4
* 187 08.机器学习-逻辑回归-垃圾邮件过滤.mp4
* 188 09.机器学习-逻辑回归-非诚牵手问题.mp4
* 189 10.机器学习-逻辑回归-非诚牵手问题实现.mp4
* 190 11.机器学习-中文word分词-垃圾邮件过滤.mp4
* 191 12.机器学习-朴素贝叶斯分类.mp4
* 192 13.机器学习-mllib实现垃圾邮件分类.mp4
* 193 01.机器学习-KMean聚类.mp4
* 194 02.机器学习-hashingTF-word2Vec对比.mp4
* 195 03.机器学习-ALS电影推荐.mp4
* 196 04.机器学习-ALS电影推荐-向用户推荐.mp4
* 197 05.机器学习-MLLIB下ALS推荐方法实践.mp4
* 198 06.机器学习-矩阵分解原理-隐式训练与显式训练.mp4
* 199 07.python使用基础.mp4
* 200 08.pythonOOP-Thread.mp4
* 201 09.spark编写python脚本.mp4
* 202 10.spark编写python脚本提交spark集群执行.mp4
* 203 11.java8lambda表达式.mp4
