表名：user_visit_action（Hive表）
date：日期，代表这个用户点击行为是在哪一天发生的
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 ：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 ：这个点击行为发生的时间点
search_keyword ：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；搜索的关键词
click_category_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 ：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 ：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 ：某次下单，具体对哪些商品下的订单
pay_category_ids ：代表的是，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：代表的，支付行为下，对应的哪些具体的商品
user_visit_action表，其实就是放，比如说网站，或者是app，每天的点击流的数据。可以理解为，用户对网站/app每点击一下，就会代表在这个表里面的一条数据。
这个表，其实就是，我们先声明一点。我们的这份基础数据的结构，绝对是为了课程的需要，进行了某些改造和简化，真实的电商企业中，使用的基础数据表的结构，绝对是至少是这个表的10倍复杂度以上。
还有一点，这个表在任何企业中，都可能是不同的。为什么呢？因为我们之前讲解过日志采集流程。实际上，用户在网页上真正的执行某些行为时，那么会往服务器端发送日志。但是日志的格式绝对不是这个格式的哦。实际上，我们之前也提过，企业中会有专门的大数据ETL开发工程师，对原始的日志数据，开发大量的ETL，对数据进行各种转换和抽取。然后可能会为了各种业务的需要，形成大量的各种各样的结构的表，可能已经进行了处理或者是某些聚合的操作。
所以说，这里要说的是，这个表的结构，第一是为了课程我们造出来的，简化了很多；第二，即使是我们课程造出来的，但是往往不同的企业，这种表的结构，可能都是不一样的。
所以，哪怕说，这个基础数据的结构，不是企业中完全真实的，但是。我可以跟大家保证，这个是没有任何问题的。对与我们的学习来说。首先，虽然是做了简化的表结构，但是也基本是按照真实企业中的表结构来浓缩的；其次，在开发我们的这种大数据平台项目中，其实，使用这个表中提供的这些数据，也就足够了；最后，其实，按不按公司里的来，都不重要，因为你学习完这套课程以后，到任何企业中，去做类似的项目，可能都不会碰到一样的表。所以说，我们这里，更多的是，用一张简化后的，但是也相对贴近真实的表结构，方便我们课程的讲解和学习；然后呢，重点在于，理解课程中讲解的真实的复杂的业务逻辑和Spark技术实现流程，还有各种性能调优、troubleshooting、数据倾斜解决等技术的掌握。
最后，在掌握了以上知识以后，出去，做任何大数据项目，其实只是表结果和业务变化了而已，但是只要掌握了技术，你都可以去做。
实际上，从这节课开始，我们就已经进入了正规的大数据项目开发流程。我们做任何大数据系统/平台类的项目，首先第一步，就是要做数据调研。也就是分析平台要基于的底层的基础数据。分析表结构，弄清楚表之间的关系。表中的数据的更新粒度，一个小时更新一次，还是一天更新一次。会不会有脏数据。每天什么时候数据能够进来。
表名：user_info（Hive表）
user_id：其实就是每一个用户的唯一标识，通常是自增长的Long类型，BigInt类型
username：是每个用户的登录名
name：每个用户自己的昵称、或者是真实姓名
age：用户的年龄
professional：用户的职业
city：用户所在的城市
user_info表，实际上，就是一张最普通的用户基础信息表；这张表里面，其实就是放置了网站/app所有的注册用户的信息。那么我们这里也是对用户信息表，进行了一定程度的简化。比如略去了手机号等这种数据。因为我们这个项目里不需要使用到某些数据。那么我们就保留一些最重要的数据，即可。
表名：task（MySQL表）
task_id：表的主键
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，就是说，在一套大数据平台中，肯定会有各种不同类型的统计分析任务，比如说用户访问session分析任务，页面单跳转化率统计任务；所以这个字段就标识了每个任务的类型
task_status：任务状态，任务对应的就是一次Spark作业的运行，这里就标识了，Spark作业是新建，还没运行，还是正在运行，还是已经运行完毕
task_param：最最重要，用来使用JSON的格式，来封装用户提交的任务对应的特殊的筛选参数
task表，其实是用来保存平台的使用者，通过J2EE系统，提交的基于特定筛选参数的分析任务，的信息，就会通过J2EE系统保存到task表中来。之所以使用MySQL表，是因为J2EE系统是要实现快速的实时插入和查询的。
说明一下，这里我们只会做Spark相关的东西，就是说编写Spark作业程序；spark-submit脚本；数据表的设计；我们只会做，spark从MySQL表中读取任务参数，执行作业逻辑，持久化作业结果数据。
跟J2EE平台相关的，我们是不会做的。因为J2EE本身并不是我们这套课程的重点（Spark）。另外，如果要做J2EE平台，第一，大家的基础不同，不是每个做大数据的都会J2EE的；第二，要耗费的时间太多，如果那样，可能会压缩Spark的知识点和技术点，宁愿花所有时间专注讲解Spark，而不去讲J2EE；第三，如果你本身就是擅长J2EE的人， 那么听完本套课程以后，你自己都完全可以去做一个J2EE平台出来；第四，如果你本身就是只做Spark的大数据工程师，那么即使不去关注J2EE层的实现，也无所谓，专注精通做Spark即可。
但是这一套架构讲解以后，对于只会Spark的同学，至少可以了解跟J2EE平台配合起来的大数据平台的架构，对于提高自己的眼界，大有裨益