一、user_visit_action（Hive表）
1.1 表的結構
date：日期，代表這個用戶點擊行為是在哪一天發生的
user_id：代表這個點擊行為是哪一個用戶執行的
session_id ：唯一標識了某個用戶的一個訪問session
page_id ：點擊了某些商品/品類，也可能是搜索了某個關鍵詞，然后進入了某個頁面，頁面的id
action_time ：這個點擊行為發生的時間點
search_keyword ：如果用戶執行的是一個搜索行為，比如說在網站/app中，搜索了某個關鍵詞，然后會跳轉到商品列表頁面；搜索的關鍵詞
click_category_id ：可能是在網站首頁，點擊了某個品類（美食、電子設備、電腦）
click_product_id ：可能是在網站首頁，或者是在商品列表頁，點擊了某個商品（比如呷哺呷哺火鍋XX路店3人套餐、iphone 6s）
order_category_ids ：代表了可能將某些商品加入了購物車，然后一次性對購物車中的商品下了一個訂單，這就代表了某次下單的行為中，有哪些
商品品類，可能有6個商品，但是就對應了2個品類，比如有3根火腿腸（食品品類），3個電池（日用品品類）
order_product_ids ：某次下單，具體對哪些商品下的訂單
pay_category_ids ：代表的是，對某個訂單，或者某幾個訂單，進行了一次支付的行為，對應了哪些品類
pay_product_ids：代表的，支付行為下，對應的哪些具體的商品
1.2 表的說明
user_visit_action表，其實就是放，比如說網站，或者是app，每天的點擊流的數據。可以理解為，用戶對網站/app每點擊一下，就會代表在這個表里面的一條數據。
二、user_info（Hive表）
2.1 表的結構
user_id：其實就是每一個用戶的唯一標識，通常是自增長的Long類型，BigInt類型
username：是每個用戶的登錄名
name：每個用戶自己的昵稱、或者是真實姓名
age：用戶的年齡
professional：用戶的職業
city：用戶所在的城市
2.2 表的說明
user_info表，實際上，就是一張最普通的用戶基礎信息表；這張表里面，其實就是放置了網站/app所有的注冊用戶的信息。那么我們這里也是對用戶信息表，進行了一定程度的簡化。比如略去了手機號等這種數據。因為我們這個項目里不需要使用到某些數據。那么我們就保留一些最重要的數據，即可。
三、task（MySQL表）
3.1 表的結構
task_id：表的主鍵
task_name：任務名稱
create_time：創建時間
start_time：開始運行的時間
finish_time：結束運行的時間
task_type：任務類型，就是說，在一套大數據平台中，肯定會有各種不同類型的統計分析任務，比如說用戶訪問session分析任務，頁面單跳轉化率統計任務；所以這個字段就標識了每個任務的類型
task_status：任務狀態，任務對應的就是一次Spark作業的運行，這里就標識了，Spark作業是新建，還沒運行，還是正在運行，還是已經運行完畢
task_param：最最重要，用來使用JSON的格式，來封裝用戶提交的任務對應的特殊的篩選參數
3.2 表的說明
task表，其實是用來保存平台的使用者，通過J2EE系統，提交的基於特定篩選參數的分析任務，的信息，就會通過J2EE系統保存到task表中來。之所以使用MySQL表，是因為J2EE系統是要實現快速的實時插入和查詢的。
四、工作流程
