该项目来源于尚硅谷企业电商数据分析平台项目，构建企业级电商网站的大数据统计分析平台， 该平台以 Spark 框架为核心， 对电商网站的日志进行离线和实时分析。项目以实现需求为核心，通过对电商平台的用户访问 session 分析、 页面单跳转化率统计、 热门商品离线统计、广告流量实时统计4 个业务模块的开发，熟悉SparkCore、SparkSql和SparkStreaming三大组件的Api和开发模式。
项目视频：尚硅谷电商数据分析平台视频
项目代码：https://github.com/Icedzzz/SparkCommerceProject
项目分为离线和实时两个需求模块开发。采用技术栈：Hive+Kafka+Spark+Mysql
离线模块：使用SparkCore和SparkSQL对Hive表中数据进行离线分析，完成用户访问 Session 分析、页面单跳转化率分析、各区域热门商品统计三个模块，六个需求指标的计算，并将结果写入Mysql。
实时模块：实时分析系统从Kafka broker 中获取数据， 通过 Spark Streaming 的流式处理对广告点击流量进行实时分析，最终将统计结果存储到 MySQL 的对应表中
项目模块：
├─commons ：项目配置工具类、常量接口和工具类等
├─mock ：负责模拟生成离线和实时数据
├─adversStat ：广告点击流量实时统计
├─areaStat ：各区域热门商品统计
├─pageStat ：页面单跳转换率分析
├─session ：用户访问session分析
离线模块开发
1.用户访问Session分析
用户访问Session分析模块包含四个需求：
- 需求一：统计出符合筛选条件的 session 中，访问时长在 1s~ 3s、 4s~ 6s、 7s~ 9s、10s~ 30s、 30s~ 60s、 1m~ 3m、 3m~10m、 10m~30m、 30m 以上各个范围内的 session占比；访问步长在 1~3、 4~6、 7~9、 10~30、 30~60、 60 以上各个范围内的 session占比，并将结果保存到 MySQL 数据库中。
- 需求二：在符合条件的 session 中，按照时间比例随机抽取 1000 个 session，将 Session 的相关信息和详细信息保存到 MySQL 数据库中
- 需求三：统计Top10热门品类的Top10热门session
- 需求四：Top10热门商品的Top10活跃session统计
需求分析：用户Session就是用户在某个时间段访问网站时的一系列动作，点击、下单、搜索和支付；通过前端埋点将用户动作数据以日志形式发送到服务器(Tomcat、Nginx），再将产生的日志通过Flume发送到Kafka集群，并在Hive数仓中存储。我们再通过Spark对用户Session的数据进行统计分析。
数据描述：如下图，查询词、点击类别/产品ID、订单类别/产品ID集合、付款类别/产品ID集合字段分别代表了用户某个时间段搜索、点击、下单和付款四个动作。再与物品表联立，统计商品点击/购买活跃度
代码实现：https://github.com/Icedzzz/SparkCommerceProject/blob/master/session/src/main/scala/SessionStat.scala
2. 页面单跳转化率统计
需求分析：需要根据查询对象中设置的 Session 过滤条件，先将对应得 Session过滤出来，以Session信息为Key，聚合页面ID，以动作时间排序，然后根据查询对象中设置的页面路径， 计算页面单跳转化率，比如查询的页面路径为： 3、 5、 7、 8，那么就要计算 3-5、 5-7、 7-8 的页面单跳转化率。
实现流程：
代码实现：
https://github.com/Icedzzz/SparkCommerceProject/blob/master/pageStat/src/main/scala/PageConvertStat.scala
3. 区域热门商品统计
需求分析：联立用户动作表和用户信息表，根据商品点击次数，统计出各区域热门商品Top3
需求实现流程：
代码实现：https://github.com/Icedzzz/SparkCommerceProject/blob/master/areaStat/src/main/scala/AreaTop3Stat.scala
实时模块开发
需求分析：用户每次点击一个广告以后，会产生相应的埋点日志；在大数据实时统计系统中，会通过某些方式将数据写入到分布式消息队列中（Kafka）。日志发送给后台web服务器（nginx），nginx将日志数据负载均衡到多个Tomcat服务器上，Tomcat服务器会不断将日志数据写入Tomcat日志文件中，写入后，就会被日志采集客户端（比如flume agent）所采集，随后写入到消息队列中（kafka），我们的实时计算程序会从消息队列中（kafka）去实时地拉取数据，然后对数据进行实时的计算和统计。
数据描述：