项目介绍
像打开京东网站，网站会记录用户的行为，然后对行为进行分析，以便做出像推荐系统一样的功能。
流程：
用户广告点击行为（通过JS或者本地代码发送点击行为到服务器）-》
Server接受到数据并把数据放在Flume的监控目录之下-》
Flume感知到数据后会把数据放到Kafka中-》
Spark Streaming感知到数据的到来并进行处理-》
然后把流处理的结果交给例如HBase、Redis、MaySQL等-》
通过J2EE等技术把分析结果展示出来并改善业务
数据建模
考虑的内容有：
1，有效的广告点击行为过滤；
2，广告的排名，全局性的排名和区域性的广告排名
3，广告流量的统计分析，展示每条广告点击的流量的趋势
4，广告收益的统计分析
从而考虑要建立以下模型表：
1，user_information：用户表，记录用户名，用户密码，用户ID等
2, favorite_items： 推荐表
3, user_click：用户点击表
4, item_informaiton：商品信息表
5, blacklist：黑名单表
6, ad_information：广告信息表，比如说这广告在哪点击的，什么时候点击的之类的，可以将广告分类
7, top5：top表，热门广告排行
8, ad_trend：广告趋势表，为了画出广告趋势图
作业
完成广告点击的数据建模, 并通过MySQL数据库等测试模型
以上内容部分来自[DT大数据梦工厂]首席专家Spark专家王家林老师的课程分享。感谢王老师的分享，更多精彩内容请扫描关注[DT大数据梦工厂]微信公众号DT_Spark