基于spark的电商用户行为分析系统源码.zip

## 0、环境的介绍： 1. spark 2.4.4 2. scala 2.11.8 3. hive 3.1.2 4. mysql 5.7.28 5. kafka_2.12-2.3.0 6. jdk 1.8.0_192 7. hadoop 2.9.2 8. zookeeper-3.5.5 9. Ubuntu 18.04 10. Windows10 ## 1、程序中包的解释 #### Commons包：公共模块包 - conf：配置工具类，获取commerce.properties文件中的所有配置信息， 使用户可以通过对象的方式访问commerce.properties中的所有配置 - constant：常量接口，包括项目中所需要使用的所有常量 - model： Spark SQL样例类，包括Spark SQL中的用户访问动作表、 用户信息表、产品表的样例类 - pool：MySQL连接池，通过自定义MySQL连接池，实现对MySQL数据库 的操作 - utils：工具类，提供了日期时间工具类、数字格式工具类、参数工具类、字符串工具类、校验工具类等工具类， 里面的类有: 1. DateUtils：时间工具类，负责时间的格式化、判断时间先后、计算时间差值、获取指定日期等工作 2. NumberUtils：数字工具类，负责数字的格式化工作，将Double类型的数字精确为指定位数的小数 3. ParamUtils：参数工具类，负责从JSON对象中提取参数 4. StringUtils:字符串工具类,负责字符串是否为空判断、字符串截断与补全、从拼接字符串中提取字段、给拼接字符串中字段设置值等工作 5. ValidUtils:校验工具类,负责校验数据中的指定字段是否在指定范围范围内、校验数据中的指定字段中是否有值与参数字段相同、校验数据中的指定字段是否与参数字段相同等工作 #### mock包：模拟数据产生包 - MockDataGenerate：离线模拟数据生成，负责生成离线模拟数据 并写入Hive表中，模拟数据包括用户行为信息、用户信息、产品数据 信息等 - MockRealtimeDataGenerate：实时模拟数据生成，负责生成实时 模拟数据并写入Kafka中，实时模拟数据为实时广告数据 #### analysis包：数据分析包 - session：用户访问session统计 - session访问步长/访问时长占比统计 - 按比例随机抽取session - top10热门品类统计 - top10热门品类活跃session统计 - page：页面单跳转化率统计 - product：区域热门商品统计 - advertising：广告流量实时统计 - 动态黑名单实时统计 - 各省各城市广告流量实时统计 - 各省热门广告实时统计 - 最近一小时广告点击量实时统计 ## 2、数据库设计 #### mysql中commerce数据库 - session_aggr_stat：保存session访问步长占比统计的结果 - session_random_extract：保存session随机抽取的结果 - top10_category：保存Top10热门品类统计的结果 - top10_session：保存Top10热门品类的Top10活跃Session统计的结果 - page_split_convert_rate：保存页面单跳转化率统计的结果 - area_top3_product：保存各区域Top3商品统计的结果 - ad_user_click_count：维护动态黑名单的表 - ad_blacklist：黑名单列表 - ad_stat：各省各城市广告流量实时统计结果 - ad_province_top3：各省热门广告实时统计结果 - ad_click_trend：最近一小时广告点击量实时统计结果 #### hive中db_UserBehaviors数据库 - user_visit_action表：存放的是用户行为（点击，搜索，下单，付款四种行为） - user_info表：存放的是用户信息 - product_info表：存放的是产品信息 ## 3、注意事项 - hive数据库元数据总是出 Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient问题； 执行hive --service metastore & - hive中删除有表的数据库：drop database 数据库名字 cascade;