2.1.21 订单明细优惠券关联表（order_detail_coupon）
2.1.22 订单表(order_info）
2.1.23 退单表（order_refund_info）
2.1.24 订单状态流水表（order_status_log）
2.1.25 支付表（payment_info）
2.1.26 退款表（refund_payment）
2.1.27 SKU平台属性表（sku_attr_value）
2.1.28 SKU信息表（sku_info）
2.1.29 SKU销售属性表（sku_sale_attr_value）
2.1.30 SPU信息表（spu_info）
2.1.31 SPU销售属性表（spu_sale_attr）
2.1.32 SPU销售属性值表（spu_sale_attr_value）
2.1.33 用户地址表（user_address）
2.1.34 用户信息表（user_info）
2.1.35 电商业务表
2.1.36 后台管理系统
2.2 MySQL安装
2.3 业务数据模拟
2.3.1 连接MySQL
通过MySQL可视化客户端连接数据库。
2.3.2 建表语句
1、通过SQLyog创建数据库
2、设置数据库名称为gmall，编码为utf-8，排序规则为utf8_general_ci
3、导入数据库结构脚本（gmall.sql）
2.3.3 生成业务数据
1、在hadoop102的/opt/module/目录下创建db_log文件夹
mkdir db_log/
2、把gmall2020-mock-db-2021-11-14.jar和application.properties上传到hadoop102的/opt/module/db_log路径上
获取jar包
3、根据需求修改application.properties相关配置
获取配置文件
logging.level.root=info spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver spring.datasource.url=jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8 --下面两个要改成自己的 spring.datasource.username=root spring.datasource.password=000000 logging.pattern.console=%m%n mybatis-plus.global-config.db-config.field-strategy=not_null #业务日期 mock.date=2020-06-14 #是否重置 注意：第一次执行必须设置为1，后续不需要重置不用设置为1 mock.clear=1 #是否重置用户 注意：第一次执行必须设置为1，后续不需要重置不用设置为1 mock.clear.user=1 #生成新用户数量 mock.user.count=100 #男性比例 mock.user.male-rate=20 #用户数据变化概率 mock.user.update-rate:20 #收藏取消比例 mock.favor.cancel-rate=10 #收藏数量 mock.favor.count=100 #每个用户添加购物车的概率 mock.cart.user-rate=50 #每次每个用户最多添加多少种商品进购物车 mock.cart.max-sku-count=8 #每个商品最多买几个 mock.cart.max-sku-num=3 #购物车来源 用户查询，商品推广，智能推荐, 促销活动 mock.cart.source-type-rate=60:20:10:10 #用户下单比例 mock.order.user-rate=50 #用户从购物中购买商品比例 mock.order.sku-rate=50 #是否参加活动 mock.order.join-activity=1 #是否使用购物券 mock.order.use-coupon=1 #购物券领取人数 mock.coupon.user-count=100 #支付比例 mock.payment.rate=70 #支付方式 支付宝：微信 ：银联 mock.payment.payment-type=30:60:10 #评价比例 好：中：差：自动 mock.comment.appraise-rate=30:10:10:50 #退款原因比例：质量问题 商品描述与实际描述不一致 缺货 号码不合适 拍错 不想买了 其他 mock.refund.reason-rate=30:10:20:5:15:5:5
4、并在该目录下执行，如下命令，生成2020-06-14日期数据
java -jar gmall2020-mock-db-2021-11-14.jar
5、查看gmall数据库，观察是否有2020-06-14的数据出现
3、业务数据采集模块
3.1 采集通道
3.2 采集工具
3.3 采集通道MaxWell配置
1、修改Maxwell配置文件config.properties
vim /opt/module/maxwell/config.properties
2、配置参数如下
log_level=info producer=kafka kafka.bootstrap.servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092 #kafka topic配置 kafka_topic=topic_db # mysql login info host=hadoop102 user=maxwell password=maxwell jdbc_options=useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
3、重新启动Maxwell
mxw.sh restart
4、通道测试
（1）启动Zookeeper以及Kafka集群
（2）启动一个Kafka Console Consumer，消费topic_db数据
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic topic_db
3）生成模拟数据
cd /opt/module/db_log/ java -jar gmall2020-mock-db-2021-11-14.jar
（4）观察Kafka消费者是否能消费到数据
