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user_visit_action 表:存放网站或者APP 每天的点击流数据。通俗地讲,就是用户对网站/APP 每点击一下,就会产生一条存放在这个表里面的数据。包含的字段解析如下表所示:
字段名称 | 说明 |
date | 日期,代表这个用户点击行为是在哪一天发生的 |
user_id | 用户 ID,唯一标识某个用户 |
session_id | Session ID,唯一标识某个用户的一个访问 session |
page_id | 页面 ID,点击了某些商品/品类,也可能是搜索了某个关键词,然后进入了某个页面,页面的 id |
action_time | 动作时间,这个点击行为发生的时间点 |
search_keyword | 搜索关键词,如果用户执行的是一个搜索行为,比如说在网站/app 中,搜索了某个关键词,然后会跳转到商品列表页面; |
click_category_id | 点击品类 ID,可能是在网站首页,点击了某个品类(美食、电子设备、电脑) |
click_product_id | 点击商品 ID,可能是在网站首页,或者是在商品列表页,点击了某个商品(比如呷哺呷哺火锅 XX 路店 3 人套餐、iphone 6s) |
order_category_ids | 下单品类 ID,代表了可能将某些商品加入了购物车,然后一次性对购物车中的商品下了一个订单,这就代表了某次下单的行为中,有哪些商品品类,可能有 6 个商品,但是就对应了 2 个品类,比如有 3 根火腿肠(食品品类),3 个电池(日用品品类) |
order_product_ids | 下单商品 ID,某次下单,具体对哪些商品下的订单 |
pay_category_ids | 付款品类 ID,对某个订单,或者某几个订单,进行了一次支付的行为,对应了哪些品类 |
pay_product_ids | 付款商品 ID,支付行为下,对应的哪些具体的商品 |
city_id | 城市 ID,代表该用户行为发生在哪个城市 ,和城市信息表做关联 |
user_info 表,是一张普通的用户基本信息表;这张表中存放了网站/APP 所有注册用户的基本信息,字段解析如表所示:
product_info 表,是一张普通的商品基本信息表;这张表中存放了网站/APP 所有商品的基本信息。
程序每5 秒向Kafka 集群写入数据,格式:timestamp , area,city ,userid adid
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