6期大数据之Kafka+SSM+Spark生态系统技术教程(讲理论还讲实操）

admin · admin 发表于 2023-12-16 01:12:49

本教程授课老师
徐老师先后在软件公司人软件工程师、系统分析师、项目经理、软件架构师，主持开发了大产权交易系统，异构数据库协同系统、电信资源管理系统、互联网综合性调查等系统，对java技术、大数据（hadoop、storm、spark）、Python、机器学习、数据库技术、互联网应用、远程通信、网络编程、分布式应用、高可用性计算机网络集群等技术有着丰富的实战经验和深厚的技术功底。

本课程包含Kafka、SSM框架、Spark生态圈技术栈
Kafka讲解3天
SSM框架2天
Spark生态圈技术栈12天
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
SSM属于选学的内容，夯实学员的基础，有此基础的学员可以跳过。
Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集（Scala 提供一个称为 Actor 的并行模型，其中Actor通过它的收件箱来发送和接收非同步信息而不是共享数据，该方式被称为：Shared Nothing 模型）。它具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点
本课程讲理论还讲实操，通过图文解析的方式，跟着老师的步骤学习，掌握技术的原理。

目录：
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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