Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个模块，专门实时数据流。如果你想海量的实时数据流，Spark Streaming 是个不错的选择。结合 Kafka 使用，你可以轻松地构建一个强大的实时数据系统。Kafka 作为分布式流平台，能够高效地存储、传输数据，而且还支持多个消费者共同消费同一数据流。比如，使用kafkaStream()来接收 Kafka 中的数据流，可以做一些数据转换，比如map、filter等，甚至可以将数据再发送回 Kafka 或者输出到文件。

在实现 Spark Streaming 与 Kafka 集成时，你需要安装好Apache Spark、Scala和Kafka，并确保spark-streaming-kafka-0-10库正确配置。设置完环境后，你就可以开始创建StreamingContext了。通过定义DStream，你可以对实时数据流进行一系列的操作。

生产者部分，kafkProducer.zip里有用来发送数据到 Kafka 的代码，主要是创建KafkaProducer实例，配置好 Kafka 的相关参数，通过producer.send()发送数据。如果你正在搭建一个实时系统，Spark Streaming 与 Kafka 的结合无疑会让你的应用更高效、稳定。