基础数据结构

• user_visit_action 点击流数据 （hive表）

  date  //日期：代表用户点击行为是在哪一天发生
  user_id  //代表这个点击行为是哪一个用户执行的
  session_id //唯一标识了某个用户的一个访问session
  page_id //页面的id，点击品类，进入某个页面
  action_name //这个点击行为发生的时间点
  search_keyword //搜索的关键词
  click_category_id //网站首页点击了某个品类
  click_product_id //网站列表页点击了某个商品
  order_category_ids //代表了将某些商品加入了购物车，然后一次性的对商品下了单，某次下单行为中，有哪些商品品类
  order_product_ids //某次下单行为中，有哪些商品
  pay_category_ids //一次支付行为中对应了哪些品类
  pay_product_ids  //支付行为中，对应了哪些具体的商品
  

• user_info 用户信息表（hive表）

  user_id //用户的唯一标识
  username //用户的登录名
  name //用户名
  age //年龄
  professinal //职业
  city //城市
  

• task表（mysql表）

  task_id   //主键
  task_name //任务名称
  create_time //创建时间
  start_time //开始运行的时间
  finish_time //结束运行的时间
  task_type //任务类型
  task_status //任务状态,对应spark作业运行的状态
  task_param //用来使用json的格式来封装用户提交的任务的特殊筛选参数
  

• 交互流程     

               1.j2ee平台的使用者，向平台提交任务（包含任务参数），并将任务插入到mysql表中的task表

               2.Runtime，Process等API去执行一个封装了spark-submit命令的linux的shell脚本

               3.

spark用户访问session分析