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“6期大数据”资料包的名字里塞了三个东西：Kafka、SSM、Spark。乍看像是把消息队列、Java Web 框架和大数据计算硬凑在一起，但真拆开看，它的编排逻辑其实是想讲清楚一条链路——数据从产生、落到业务系统、再到被批量/流式处理的完整路径。如果你正好在补“后端 + 大数据”之间的那块拼图，这套课纲值得细看；如果你只想学单一框架，那它可能会让你觉得杂。
课纲的骨架：三段式，不是拼盘
整体结构大致按“接入层—业务层—计算层”推进。Kafka 部分放在前面，讲的是消息中间件的基本模型：生产者、消费者、分区、副本、消费组位移管理，以及和 ZooKeeper 的关系。这部分不是只讲概念，课纲里能看出有搭建集群、命令行操作、Java API 对接的实操安排。中间是 SSM，也就是 Spring + SpringMVC + MyBatis 这套传统但依然大量在用的 Java Web 组合，承担的是把数据写进数据库、暴露接口的角色。最后落到 Spark，讲 RDD、算子、Spark SQL 和基本的作业提交。三块之间有数据流向的呼应，不是各讲各的。
哪些章节值得精看，哪些可以快过
Kafka 的消费组与位移提交这一块建议慢看。很多人用 Kafka 只会发和收，一遇到重复消费、消息丢失就懵，课纲里对这部分的展开是有价值的。Spark 部分重点看 RDD 的转换与行动算子区别、宽窄依赖、以及 Spark SQL 和 DataFrame 的衔接，这几节是后面调优和排错的地基。相对而言，SSM 里的环境搭建、配置文件逐行讲解可以倍速，这类内容跟着敲一遍就行，没必要反复看。真正要停下来的是业务代码如何调用 Kafka、如何把结果写回 MySQL 这类跨模块衔接的地方，这才是这门课区别于单框架教程的地方。
资料包怎么拆开用
不要把它当成一条必须从头看到尾的线性课程。更实用的拆法是：先看 Kafka 的集群搭建和 API 实操，自己跑通一条“生产—消费—落库”的最小链路；然后跳到 Spark 的 RDD 和 SQL 部分，把 Kafka 里的数据换成 Spark 读取的源，做一次批处理统计；最后再回头看 SSM 那一段，理解业务系统在这条链路里到底扮演什么角色。配套的章节笔记适合在动手卡住时对照，而不是替代敲代码。整套资料的价值在于它给了一个可以自己搭起来的“小数据管道”，而不是一堆孤立的知识点。
适合谁，不适合谁
适合已经会一点 Java、想往数据方向靠的后端学习者，或者做运维/DevOps 想理解数据流经过哪些组件的人。不适合零基础直接冲 Spark 调优，也不适合只想速成某一个框架的人。这套课纲的节奏偏稳，理论讲完就配实操，如果你习惯先跑通再回头补概念，可以自己调整顺序，但别跳过 Kafka 的位移管理和 Spark 的依赖关系这两块——它们是后面所有实操能不能复现的关键。
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
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