diff --git a/.idea/workspace.xml b/.idea/workspace.xml
index 20b5b89..7806d18 100644
--- a/.idea/workspace.xml
+++ b/.idea/workspace.xml
@@ -4,12 +4,7 @@
-
-
-
-
-
-
+
@@ -446,7 +441,7 @@
-
+
1529592741848
@@ -588,7 +583,14 @@
1734400912918
-
+
+ 1734401354672
+
+
+
+ 1734401354672
+
+
@@ -721,7 +723,8 @@
-
+
+
diff --git a/src/main/java/cn/edu/hust/mockData/MockData.java b/src/main/java/cn/edu/hust/mockData/MockData.java
index f6d6387..846361f 100644
--- a/src/main/java/cn/edu/hust/mockData/MockData.java
+++ b/src/main/java/cn/edu/hust/mockData/MockData.java
@@ -17,39 +17,63 @@ import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;
-
/**
* 模拟数据程序
+ * 这个类主要用于模拟生成一些数据，并将其转换为DataFrame格式，
+ * 同时注册为临时表，方便后续在Spark SQL环境中进行操作和分析。
* @author Administrator
*
*/
public class MockData {
/**
- * 弄你数据
- * @param sc
- * @param sqlContext
+ * mock方法用于生成模拟数据，并基于生成的数据创建DataFrame，然后注册为临时表。
+ * 它接收JavaSparkContext和SQLContext作为参数，这两个参数是在Spark中进行数据处理和SQL操作的关键上下文对象。
+ * @param sc JavaSparkContext对象，用于在Spark中创建和操作分布式数据集（RDD等）。
+ * @param sqlContext SQLContext对象，用于在Spark中执行SQL相关操作，如创建DataFrame、注册临时表等。
*/
public static void mock(JavaSparkContext sc,
- SQLContext sqlContext) {
+ SQLContext sqlContext) {
+
+ // 创建一个用于存储Row对象的列表，后续将用于构建DataFrame，每个Row对象代表一行数据
List rows = new ArrayList();
-
+
+ // 定义一个字符串数组，包含了一些模拟的搜索关键词，用于模拟用户的搜索行为
String[] searchKeywords = new String[] {"火锅", "蛋糕", "重庆辣子鸡", "重庆小面",
"呷哺呷哺", "新辣道鱼火锅", "国贸大厦", "太古商场", "日本料理", "温泉"};
+
+ // 通过DateUtils工具类获取今天的日期，作为模拟数据中日期相关字段的基础值
String date = DateUtils.getTodayDate();
+
+ // 定义一个字符串数组，包含了用户可能进行的操作类型，如搜索、点击、下单、支付
String[] actions = new String[]{"search", "click", "order", "pay"};
+
+ // 创建一个Random对象，用于生成各种随机数，来模拟不同的情况
Random random = new Random();
-
+
+ // 外层循环模拟100个不同的用户
for(int i = 0; i < 100; i++) {
- long userid = random.nextInt(100);
-
+ // 为每个用户随机生成一个用户ID，范围在0到99之间
+ long userid = random.nextInt(100);
+
+ // 中层循环模拟每个用户的10次会话
for(int j = 0; j < 10; j++) {
- String sessionid = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
+ // 生成一个唯一的会话ID，通过UUID生成后去除其中的'-'字符
+ String sessionid = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
+
+ // 生成一个基础的操作时间，格式为今天的日期加上一个随机的小时数（0到22）
String baseActionTime = date + " " + random.nextInt(23);
-
+
+ // 内层循环模拟每次会话中的多次操作，操作次数是随机的（0到99次之间）
for(int k = 0; k < random.nextInt(100); k++) {
- long pageid = random.nextInt(10);
+ // 为每次操作随机生成一个页面ID，范围在0到9之间
+ long pageid = random.nextInt(10);
+
+ // 生成完整的操作时间，在基础操作时间上补充随机的分钟和秒数，
+ // 通过StringUtils的fulfuill方法确保分钟和秒数是两位数格式（不足两位前面补0）
String actionTime = baseActionTime + ":" + StringUtils.fulfuill(String.valueOf(random.nextInt(59))) + ":" + StringUtils.fulfuill(String.valueOf(random.nextInt(59)));
+
+ // 初始化一些操作相关的字段为null，后续根据具体的操作类型来赋值
String searchKeyword = null;
Long clickCategoryId = null;
Long clickProductId = null;
@@ -57,33 +81,45 @@ public class MockData {
String orderProductIds = null;
String payCategoryIds = null;
String payProductIds = null;
-
+
+ // 随机选择一个操作类型（从定义的actions数组中随机选取）
String action = actions[random.nextInt(4)];
+
+ // 根据选择的操作类型，设置相应的字段值
if("search".equals(action)) {
- searchKeyword = searchKeywords[random.nextInt(10)];
+ // 如果是搜索操作，从搜索关键词数组中随机选取一个作为搜索关键词
+ searchKeyword = searchKeywords[random.nextInt(10)];
} else if("click".equals(action)) {
- clickCategoryId = Long.valueOf(String.valueOf(random.nextInt(100)));
- clickProductId = Long.valueOf(String.valueOf(random.nextInt(100)));
+ // 如果是点击操作，随机生成点击的分类ID和产品ID（范围在0到99之间）
+ clickCategoryId = Long.valueOf(String.valueOf(random.nextInt(100)));
+ clickProductId = Long.valueOf(String.valueOf(random.nextInt(100)));
} else if("order".equals(action)) {
- orderCategoryIds = String.valueOf(random.nextInt(100));
+ // 如果是下单操作，随机生成下单的分类ID和产品ID（转换为字符串形式）
+ orderCategoryIds = String.valueOf(random.nextInt(100));
orderProductIds = String.valueOf(random.nextInt(100));
} else if("pay".equals(action)) {
- payCategoryIds = String.valueOf(random.nextInt(100));
+ // 如果是支付操作，随机生成支付的分类ID和产品ID（转换为字符串形式）
+ payCategoryIds = String.valueOf(random.nextInt(100));
payProductIds = String.valueOf(random.nextInt(100));
}
-
- Row row = RowFactory.create(date, userid, sessionid,
+
+ // 使用RowFactory创建一个Row对象，将本次操作相关的所有字段值传入，代表一行模拟数据
+ Row row = RowFactory.create(date, userid, sessionid,
pageid, actionTime, searchKeyword,
clickCategoryId, clickProductId,
orderCategoryIds, orderProductIds,
payCategoryIds, payProductIds);
+
+ // 将生成的Row对象添加到rows列表中，不断积累模拟数据
rows.add(row);
}
}
}
-
+
+ // 将存储了Row对象的列表转换为JavaRDD，使其可以在Spark的分布式环境下进行处理
JavaRDD rowsRDD = sc.parallelize(rows);
-
+
+ // 定义DataFrame的数据结构（Schema），明确每个字段的名称、数据类型以及是否可为空等信息
StructType schema = DataTypes.createStructType(Arrays.asList(
DataTypes.createStructField("date", DataTypes.StringType, true),
DataTypes.createStructField("user_id", DataTypes.LongType, true),
@@ -97,36 +133,64 @@ public class MockData {
DataTypes.createStructField("order_product_ids", DataTypes.StringType, true),
DataTypes.createStructField("pay_category_ids", DataTypes.StringType, true),
DataTypes.createStructField("pay_product_ids", DataTypes.StringType, true)));
-
+
+ // 使用SQLContext基于rowsRDD和定义好的结构schema创建一个DataFrame对象，用于后续的数据操作和分析
DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(rowsRDD, schema);
-
- df.registerTempTable("user_visit_action");
+
+ // 将创建好的DataFrame注册为一个临时表，表名为"user_visit_action"，方便后续用SQL语句进行查询等操作
+ df.registerTempTable("user_visit_action");
+
+ // 打印DataFrame的第一行数据，用于简单查看模拟生成的数据情况
for(Row _row : df.take(1)) {
- System.out.println(_row);
+ System.out.println(_row);
}
-
+
/**
* ==================================================================
+ * 以下是模拟生成用户基本信息数据的相关代码部分，与上面模拟用户访问行为数据的逻辑类似，但字段不同。
*/
-
+
+ // 清空之前用于存储用户访问行为数据的rows列表，准备存储用户基本信息数据
rows.clear();
+
+ // 定义一个字符串数组，包含了两种性别，用于模拟用户的性别信息
String[] sexes = new String[]{"male", "female"};
+
+ // 循环模拟生成100个用户的基本信息
for(int i = 0; i < 100; i ++) {
+ // 用户ID直接使用循环变量i，简单递增赋值
long userid = i;
+
+ // 生成用户名，格式为"user"加上用户ID
String username = "user" + i;
+
+ // 生成姓名，格式为"name"加上用户ID
String name = "name" + i;
+
+ // 随机生成用户年龄，范围在0到59岁之间
int age = random.nextInt(60);
+
+ // 生成职业信息，格式为"professional"加上一个随机数（范围在0到99之间）
String professional = "professional" + random.nextInt(100);
+
+ // 生成所在城市信息，格式为"city"加上一个随机数（范围在0到99之间）
String city = "city" + random.nextInt(100);
+
+ // 随机选择一个性别，从定义的sexes数组中随机选取
String sex = sexes[random.nextInt(2)];
-
- Row row = RowFactory.create(userid, username, name, age,
+
+ // 使用RowFactory创建一个Row对象，将本次用户基本信息相关的所有字段值传入，代表一行模拟数据
+ Row row = RowFactory.create(userid, username, name, age,
professional, city, sex);
+
+ // 将生成的Row对象添加到rows列表中，积累用户基本信息数据
rows.add(row);
}
-
+
+ // 将存储了用户基本信息Row对象的列表再次转换为JavaRDD，以便后续操作
rowsRDD = sc.parallelize(rows);
-
+
+ // 定义用户基本信息DataFrame的数据结构（Schema），明确每个字段的名称、数据类型以及是否可为空等信息
StructType schema2 = DataTypes.createStructType(Arrays.asList(
DataTypes.createStructField("user_id", DataTypes.LongType, true),
DataTypes.createStructField("username", DataTypes.StringType, true),
@@ -135,13 +199,17 @@ public class MockData {
DataTypes.createStructField("professional", DataTypes.StringType, true),
DataTypes.createStructField("city", DataTypes.StringType, true),
DataTypes.createStructField("sex", DataTypes.StringType, true)));
-
+
+ // 使用SQLContext基于新的rowsRDD和定义好的结构schema2创建一个用于存储用户基本信息的DataFrame对象
DataFrame df2 = sqlContext.createDataFrame(rowsRDD, schema2);
+
+ // 打印用户基本信息DataFrame的第一行数据，用于简单查看模拟生成的数据情况
for(Row _row : df2.take(1)) {
- System.out.println(_row);
+ System.out.println(_row);
}
-
- df2.registerTempTable("user_info");
+
+ // 将用户基本信息的DataFrame注册为一个临时表，表名为"user_info"，方便后续用SQL语句进行关联等操作
+ df2.registerTempTable("user_info");
}
-
-}
+
+}
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