数据仓库（二）——业务数据采集平台

一、电商业务简介

1.1 电商业务流程

电商的业务流程可以以一个普通用户的浏览足迹为例进行说明，用户点开电商首页开始浏览，可能会通过分类查询也可能通过全文搜索寻找自己中意的商品，这些商品无疑都是存储在后台的管理系统中的。

当用户寻找到自己中意的商品，可能会想要购买，将商品添加到购物车后发现需要登录，登录后对商品进行结算，这时候购物车的管理和商品订单信息的生成都会对业务数据库产生影响，会生成相应的订单数据和支付数据。

订单正式生成之后，还会对订单进行跟踪处理，直到订单全部完成。

电商的主要业务流程包括用户前台浏览商品时的商品详情的管理，用户商品加入购物车进行支付时用户个人中心&支付服务的管理，用户支付完成后订单后台服务的管理，这些流程涉及到了十几个甚至几十个业务数据表，甚至更多。

1.2 电商常识

1.2.1 SKU和SPU

SKU = Stock Keeping Unit（库存量基本单位）。现在已经被引申为产品统一编号的简称，每种产品均对应有唯一的SKU号。

SPU（Standard Product Unit）：是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息集合。

例如：iPhoneX手机就是SPU。一台银色、128G内存的、支持联通网络的iPhoneX，就是SKU。

SPU表示一类商品。同一SPU的商品可以共用商品图片、海报、销售属性等。

1.2.2 平台属性和销售属性

1）平台属性

2）销售属性

1.3 电商系统表结构

以下为本电商数仓系统涉及到的业务数据表结构关系。这34个表以订单表、用户表、SKU商品表、活动表和优惠券表为中心，延伸出了优惠券领用表、支付流水表、活动订单表、订单详情表、订单状态表、商品评论表、编码字典表退单表、SPU商品表等，用户表提供用户的详细信息，支付流水表提供该订单的支付详情，订单详情表提供订单的商品数量等情况，商品表给订单详情表提供商品的详细信息。本次讲解以此34个表为例，实际项目中，业务数据库中表格远远不止这些。

电商数据表：

后台管理系统：

1.3.1 活动信息表（activity_info）

字段名	字段说明
id	活动id
activity_name	活动名称
activity_type	活动类型（1：满减，2：折扣）
activity_desc	活动描述
start_time	开始时间
end_time	结束时间
create_time	创建时间

1.3.2 活动规则表（activity_rule）

id	编号
activity_id	活动ID
activity_type	活动类型
condition_amount	满减金额
condition_num	满减件数
benefit_amount	优惠金额
benefit_discount	优惠折扣
benefit_level	优惠级别

1.3.3 活动商品关联表（activity_sku）

字段名	字段说明
id	编号
activity_id	活动id
sku_id	sku_id
create_time	创建时间

1.3.4 平台属性表（base_attr_info）

字段名	字段说明
id	编号
attr_name	属性名称
category_id	分类id
category_level	分类层级

1.3.5 平台属性值表（base_attr_value）

字段名	字段说明
id	编号
value_name	属性值名称
attr_id	属性id

1.3.6 一级分类表（base_category1）

字段名	字段说明
id	编号
name	分类名称

1.3.7 二级分类表（base_category2）

字段名	字段说明
id	编号
name	二级分类名称
category1_id	一级分类编号

1.3.8 三级分类表（base_category3）

字段名	字段说明
id	编号
name	三级分类名称
category2_id	二级分类编号

1.3.9 字典表（base_dic）

字段名	字段说明
dic_code	编号
dic_name	编码名称
parent_code	父编号
create_time	创建日期
operate_time	修改日期

1.3.10 省份表（base_province）

字段名	字段说明
id	id
name	省名称
region_id	大区id
area_code	行政区位码
iso_code	国际编码
iso_3166_2	ISO3166编码

1.3.11 地区表（base_region）

字段名	字段说明
id	大区id
region_name	大区名称

1.3.12 品牌表（base_trademark）

字段名	字段说明
id	编号
tm_name	属性值
logo_url	品牌logo的图片路径

1.3.13 购物车表（cart_info）

字段名	字段说明
id	编号
user_id	用户id
sku_id	skuid
cart_price	放入购物车时价格
sku_num	数量
img_url	图片文件
sku_name	sku名称 (冗余)
is_checked	是否已经下单
create_time	创建时间
operate_time	修改时间
is_ordered	是否已经下单
order_time	下单时间
source_type	来源类型
source_id	来源编号

1.3.14 评价表（comment_info）

字段名	字段说明
id	编号
user_id	用户id
nick_name	用户昵称
head_img	图片
sku_id	商品sku_id
spu_id	商品spu_id
order_id	订单编号
appraise	评价 1 好评 2 中评 3 差评
comment_txt	评价内容
create_time	创建时间
operate_time	修改时间

1.3.15 优惠券信息表（coupon_info）

字段名	字段说明
id	购物券编号
coupon_name	购物券名称
coupon_type	购物券类型 1 现金券 2 折扣券 3 满减券 4 满件打折券
condition_amount	满额数（3）
condition_num	满件数（4）
activity_id	活动编号
benefit_amount	减金额（1 3）
benefit_discount	折扣（2 4）
create_time	创建时间
range_type	范围类型 1、商品(spuid) 2、品类(三级分类id) 3、品牌
limit_num	最多领用次数
taken_count	已领用次数
start_time	可以领取的开始日期
end_time	可以领取的结束日期
operate_time	修改时间
expire_time	过期时间
range_desc	范围描述

1.3.16 优惠券优惠范围表（coupon_range）

字段名	字段说明
id	购物券编号
coupon_id	优惠券id
range_type	范围类型 1、商品(spuid) 2、品类(三级分类id) 3、品牌
range_id	范围id

1.3.17 优惠券领用表（coupon_use）

字段名	字段说明
id	编号
coupon_id	购物券ID
user_id	用户ID
order_id	订单ID
coupon_status	购物券状态（1：未使用 2：已使用）
get_time	获取时间
using_time	使用时间
used_time	支付时间
expire_time	过期时间

1.3.18 收藏表（favor_info）

字段名	字段说明
id	编号
user_id	用户id
sku_id	skuid
spu_id	商品id
is_cancel	是否已取消 0 正常 1 已取消
create_time	创建时间
cancel_time	修改时间

1.3.19 订单明细表（order_detail）

字段名	字段说明
id	编号
order_id	订单编号
sku_id	sku_id
sku_name	sku名称（冗余)
img_url	图片名称（冗余)
order_price	购买价格(下单时sku价格）
sku_num	购买个数
create_time	创建时间
source_type	来源类型
source_id	来源编号
split_total_amount	分摊总金额
split_activity_amount	分摊活动减免金额
split_coupon_amount	分摊优惠券减免金额

1.3.20 订单明细活动关联表（order_detail_activity）

字段名	字段说明
id	编号
order_id	订单id
order_detail_id	订单明细id
activity_id	活动ID
activity_rule_id	活动规则
sku_id	skuID
create_time	获取时间

1.3.21 订单明细优惠券关联表（order_detail_coupon）

字段名	字段说明
id	编号
order_id	订单id
order_detail_id	订单明细id
coupon_id	购物券ID
coupon_use_id	购物券领用id
sku_id	skuID
create_time	获取时间

1.3.22 订单表(order_info）

字段名	字段说明
id	编号
consignee	收货人
consignee_tel	收件人电话
total_amount	总金额
order_status	订单状态
user_id	用户id
payment_way	付款方式
delivery_address	送货地址
order_comment	订单备注
out_trade_no	订单交易编号（第三方支付用)
trade_body	订单描述(第三方支付用)
create_time	创建时间
operate_time	操作时间
expire_time	失效时间
process_status	进度状态
tracking_no	物流单编号
parent_order_id	父订单编号
img_url	图片路径
province_id	地区
activity_reduce_amount	促销金额
coupon_reduce_amount	优惠金额
original_total_amount	原价金额
feight_fee	运费
feight_fee_reduce	运费减免
refundable_time	可退款日期（签收后30天）

1.3.23 退单表（order_refund_info）

字段名	字段说明
id	编号
user_id	用户id
order_id	订单id
sku_id	skuid
refund_type	退款类型
refund_num	退货件数
refund_amount	退款金额
refund_reason_type	原因类型
refund_reason_txt	原因内容
refund_status	退款状态（0：待审批 1：已退款）
create_time	创建时间

1.3.24 订单状态流水表（order_status_log）

字段名	字段说明
id	编号
order_id	订单编号
order_status	订单状态
operate_time	操作时间

1.3.25 支付表（payment_info）

字段名	字段说明
id	编号
out_trade_no	对外业务编号
order_id	订单编号
user_id
payment_type	支付类型（微信支付宝）
trade_no	交易编号
total_amount	支付金额
subject	交易内容
payment_status	支付状态
create_time	创建时间
callback_time	回调时间
callback_content	回调信息

1.3.26 退款表（refund_payment）

字段名	字段说明
id	编号
out_trade_no	对外业务编号
order_id	订单编号
sku_id	商品sku_id
payment_type	支付类型（微信支付宝）
trade_no	交易编号
total_amount	退款金额
subject	交易内容
refund_status	退款状态
create_time	创建时间
callback_time	回调时间
callback_content	回调信息

1.3.27 SKU平台属性表（sku_attr_value）

字段名	字段说明
id	编号
attr_id	属性id（冗余)
value_id	属性值id
sku_id	skuid
attr_name	属性名称
value_name	属性值名称

1.3.28 SKU信息表（sku_info）

字段名	字段说明
id	库存id(itemID)
spu_id	商品id
price	价格
sku_name	sku名称
sku_desc	商品规格描述
weight	重量
tm_id	品牌(冗余)
category3_id	三级分类id（冗余)
sku_default_img	默认显示图片(冗余)
is_sale	是否销售（1：是 0：否）
create_time	创建时间

1.3.29 SKU销售属性表（sku_sale_attr_value）

字段名	字段说明
id	id
sku_id	库存单元id
spu_id	spu_id（冗余）
sale_attr_value_id	销售属性值id
sale_attr_id	销售属性id
sale_attr_name	销售属性值名称
sale_attr_value_name	销售属性值名称

1.3.30 SPU信息表（spu_info）

字段名	字段说明
id	商品id
spu_name	商品名称
description	商品描述(后台简述）
category3_id	三级分类id
tm_id	品牌id

1.3.31 SPU销售属性表（spu_sale_attr）

字段名	字段说明
id	编号（业务中无关联）
spu_id	商品id
base_sale_attr_id	销售属性id
sale_attr_name	销售属性名称（冗余）

1.3.32 SPU销售属性值表（spu_sale_attr_value）

字段名	字段说明
id	销售属性值编号
spu_id	商品id
base_sale_attr_id	销售属性id
sale_attr_value_name	销售属性值名称
sale_attr_name	销售属性名称（冗余）

1.3.33 用户地址表（user_address）

字段名	字段说明
id	编号
user_id	用户id
province_id	省份id
user_address	用户地址
consignee	收件人
phone_num	联系方式
is_default	是否是默认

1.3.34 用户信息表（user_info）

字段名	字段说明
id	编号
login_name	用户名称
nick_name	用户昵称
passwd	用户密码
name	用户姓名
phone_num	手机号
email	邮箱
head_img	头像
user_level	用户级别
birthday	用户生日
gender	性别 M男,F女
create_time	创建时间
operate_time	修改时间
status	状态

二、业务数据采集模块

2.1 MySQL安装

相关mysql和jar
链接：https://pan.baidu.com/s/1Y76xSBscsB9_qQa1gwXLVA
提取码：lqi4

1）检查当前系统是否安装过Mysql

[atguigu@hadoop102 ~]$ rpm -qa|grep mariadb
mariadb-libs-5.5.56-2.el7.x86_64 //如果存在通过如下命令卸载
[atguigu @hadoop102 ~]$ sudo rpm -e --nodeps  mariadb-libs   //用此命令卸载mariadb

2）将MySQL安装包拷贝到/opt/software/mysql-lib目录下

3）解压MySQL安装包

//解压*.tar包，参数只需要-xf;            解压*.tar.gz，参数：-zxvf
[atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ tar -xf mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar -C

4）在安装目录下执行rpm安装，要以下按照顺序依次执行

[atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-common-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
[atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
[atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
[atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
[atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm

如果Linux是最小化安装的，在安装mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm时可能会出现如下错误:

[atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
警告：mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm: 头V3 DSA/SHA1 Signature, 密钥 ID 5072e1f5: NOKEY
错误：依赖检测失败：
        libaio.so.1()(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要
        libaio.so.1(LIBAIO_0.1)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要
        libaio.so.1(LIBAIO_0.4)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要

通过yum安装缺少的依赖,然后重新安装mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 即可

[atguigu@hadoop102 mysql-lib] yum install -y libaio

5）删除/etc/my.cnf文件中datadir指向的目录下的所有内容,如果有内容的情况下需要删除

查看datadir的值

datadir=/var/lib/mysql

[atguigu@hadoop102 mysql-lib]$ vim /etc/my.cnf
# For advice on how to change settings please see
# http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-configuration-defaults.html
[mysqld]
#
# Remove leading # and set to the amount of RAM for the most important data
# cache in MySQL. Start at 70% of total RAM for dedicated server, else 10%.
# innodb_buffer_pool_size = 128M
#
# Remove leading # to turn on a very important data integrity option: logging
# changes to the binary log between backups.
# log_bin
#
# Remove leading # to set options mainly useful for reporting servers.
# The server defaults are faster for transactions and fast SELECTs.
# Adjust sizes as needed, experiment to find the optimal values.
# join_buffer_size = 128M
# sort_buffer_size = 2M
# read_rnd_buffer_size = 2M
datadir=/var/lib/mysql

删除/var/lib/mysql目录下的所有内容:

[atguigu @hadoop102 mysql]# cd /var/lib/mysql
[atguigu @hadoop102 mysql]# sudo rm -rf ./*  //注意执行命令的位置

6）初始化数据库

[atguigu @hadoop102 opt]$ sudo mysqld --initialize --user=mysql

7）查看临时生成的root用户的密码

[atguigu @hadoop102 opt]$ sudo cat /var/log/mysqld.log

8）启动mysql服务

[atguigu @hadoop102 opt]$ sudo systemctl start mysqld

9）登录mysql数据库

[atguigu @hadoop102 opt]$ mysql -uroot -p
Enter password:   输入临时生成的密码

必须先修改root用户的密码,否则执行其他的操作会报错, 记住自己设置的密码

mysql> set password = password("123456");

10）修改mysql库下的user表中的root用户允许任意ip连接，可以客户端远程登录

mysql> update mysql.user set host='%' where user='root';

mysql> flush privileges;

11）通过navicat远程登录验证

2.2 业务数据生成

在Navicat中创建数据库，设置数据库名称为gmall，编码为utf-8，排序规则为utf8_general_ci，导入数据库结构脚本（gmall.sql）

1）在hadoop102的/opt/module/目录下创建db_log文件夹

[atguigu@hadoop102 module]$ mkdir db_log/

2）把gmall2020-mock-db-2021-01-22.jar和application.properties上传到hadoop102的/opt/module/db_log路径上。

3）根据需求修改application.properties相关配置

logging.level.root=info
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall?characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8
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：

[atguigu@hadoop102 db_log]$ java -jar gmall2020-mock-db-2021-01-22.jar

5）查看gmall数据库，观察是否有2020-06-14的数据出现

2.3 Sqoop安装

Sqoop是一个用于将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL、Oracle）中的数据导入Hadoop（HDFS、Hive、HBase）中，可以将Hadoop中的数据导入到关系型数据库中。

2.3.1 下载并解压

1）sqoop官网地址：http://sqoop.apache.org

2）下载地址：http://mirrors.hust.edu.cn/apache/sqoop/1.4.6/

3）上传安装包sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz到hadoop102的/opt/software路径中

4）解压sqoop安装包到指定目录，如：

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz -C /opt/module/

5）解压sqoop安装包到指定目录，如：

[atguigu@hadoop102 module]$ mv sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha/ sqoop

2.3.2 修改配置文件

1）进入到/opt/module/sqoop/conf目录，重命名配置文件

[atguigu@hadoop102 conf]$ mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh

2）修改配置文件

[atguigu@hadoop102 conf]$ vim sqoop-env.sh

增加如下内容

export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/module/zookeeper-3.5.7
export ZOOCFGDIR=/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf

2.3.3 拷贝JDBC驱动

1）将mysql-connector-java-5.1.48.jar 上传到/opt/software路径
2）进入到/opt/software/路径，拷贝jdbc驱动到sqoop的lib目录下。

[atguigu@hadoop102 software]$ cp mysql-connector-java-5.1.48.jar /opt/module/sqoop/lib/

2.3.4 验证Sqoop

（1）我们可以通过某一个command来验证sqoop配置是否正确：

[atguigu@hadoop102 sqoop]$ bin/sqoop help

（2）出现一些Warning警告（警告信息已省略），并伴随着帮助命令的输出：

Available commands:
  codegen            Generate code to interact with database records
  create-hive-table     Import a table definition into Hive
  eval               Evaluate a SQL statement and display the results
  export             Export an HDFS directory to a database table
  help               List available commands
  import             Import a table from a database to HDFS
  import-all-tables     Import tables from a database to HDFS
  import-mainframe    Import datasets from a mainframe server to HDFS
  job                Work with saved jobs
  list-databases        List available databases on a server
  list-tables           List available tables in a database
  merge              Merge results of incremental imports
  metastore           Run a standalone Sqoop metastore
  version            Display version information

2.3.5 测试Sqoop是否能够成功连接数据库

[atguigu@hadoop102 sqoop]$ bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/ --username root --password 123456

出现如下输出：
information_schema
metastore
mysql
oozie
performance_schema

2.3.6 Sqoop基本使用

将mysql中user_info表数据导入到HDFS的/test路径

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/gmall \
--username root \
--password 123456 \
--table user_info \
--columns id,login_name \
--where "id>=10 and id<=30" \
--target-dir /test \
--delete-target-dir \
--fields-terminated-by '\t' \
--num-mappers 2 \
--split-by id

2.4 同步策略

数据同步是将数据从关系型数据库同步到大数据的存储系统中，针对不同类型的表应该有不同的同步策略。

数据同步策略的类型包括：全量同步、增量同步、新增及变化同步、特殊纬度同步

全量表：存储完整的数据。
增量表：存储新增加的数据。
新增及变化表：存储新增加的数据和变化的数据。
拉链表：对新增及变化表进行定期合并

2.4.1 全量同步策略

2.4.2 增量同步策略

2.4.3 新增及变化策略

这类表从数据量的角度考虑，若采用每日全量同步策略，则数据量太大，冗余也太大；若采用每日增量同步策略，则无法反映数据的变化情况。利用每日新增及变化表，制作一张拉链表，可以方便地获取某个时间切片地快照数据。

拉链表是指在源表字段的基础上，增加一个开始时间和一个结束时间，该时间段表示一个状态的生命周期。制作拉链表，每天只需要同步新增和修改的数据即可。

2.4.4 特殊策略

某些特殊的表，可不必遵循上述同步策略。

1）客观世界纬度

对于没有变化的客观世界的纬度（性别、地区，省份，民族）可以只存一份固定值。

2）日期纬度

对于日期纬度，可一次性导入一年或若干年的数据。

2.5 业务数据导入HDFS

2.5.1 分析表同步策略

在生产环境，个别小公司，为了简单处理，所有表全量导入。
中大型公司，由于数据量比较大，还是严格按照同步策略导入数据。

2.5.2 业务数据首日同步脚本

1）脚本编写
（1）在/home/atguigu/bin目录下创建

[atguigu@hadoop102 bin]$ vim mysql_to_hdfs_init.sh

添加如下内容：

#! /bin/bash

APP=gmall
sqoop=/opt/module/sqoop/bin/sqoop

if [ -n "$2" ] ;then
   do_date=$2
else
   echo "请传入日期参数"
   exit
fi

import_data(){
$sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/$APP \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /origin_data/$APP/db/$1/$do_date \
--delete-target-dir \
--query "$2 where \$CONDITIONS" \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by '\t' \
--compress \
--compression-codec lzop \
--null-string '\\N' \
--null-non-string '\\N'

hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer /origin_data/$APP/db/$1/$do_date
}

import_order_info(){
  import_data order_info "select
                            id,
                            total_amount,
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                        from order_info"
}

import_coupon_use(){
  import_data coupon_use "select
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                          expire_time
                        from coupon_use"
}

import_order_status_log(){
  import_data order_status_log "select
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                                from order_status_log"
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import_user_info(){
  import_data "user_info" "select
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                          from user_info"
}

import_order_detail(){
  import_data order_detail "select
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                            from order_detail"
}

import_payment_info(){
  import_data "payment_info"  "select
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                                payment_status,
                                create_time,
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                              from payment_info"
}

import_comment_info(){
  import_data comment_info "select
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                            from comment_info"
}

import_order_refund_info(){
  import_data order_refund_info "select
                                id,
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                              from order_refund_info"
}

import_sku_info(){
  import_data sku_info "select
                          id,
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                          price,
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                          is_sale,
                          create_time
                        from sku_info"
}

import_base_category1(){
  import_data "base_category1" "select
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                                from base_category1"
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import_base_category2(){
  import_data "base_category2" "select
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                                from base_category2"
}

import_base_category3(){
  import_data "base_category3" "select
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                                from base_category3"
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import_base_province(){
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                              area_code,
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                            from base_province"
}

import_base_region(){
  import_data base_region "select
                              id,
                              region_name
                            from base_region"
}

import_base_trademark(){
  import_data base_trademark "select
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                              from base_trademark"
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import_spu_info(){
  import_data spu_info "select
                            id,
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                            category3_id,
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                          from spu_info"
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import_favor_info(){
  import_data favor_info "select
                          id,
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                        from favor_info"
}

import_cart_info(){
  import_data cart_info "select
                        id,
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                        source_id
                      from cart_info"
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import_coupon_info(){
  import_data coupon_info "select
                          id,
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                        from coupon_info"
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import_activity_info(){
  import_data activity_info "select
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                            from activity_info"
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import_activity_rule(){
    import_data activity_rule "select
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                                from activity_rule"
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import_base_dic(){
    import_data base_dic "select
                            dic_code,
                            dic_name,
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                          from base_dic"
}


import_order_detail_activity(){
    import_data order_detail_activity "select
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                                       from order_detail_activity"
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import_order_detail_coupon(){
    import_data order_detail_coupon "select
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import_refund_payment(){
    import_data refund_payment "select
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                                   out_trade_no,
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                                   subject,
                                   refund_status,
                                   create_time,
                                   callback_time
                                 from refund_payment"                                                    

}

import_sku_attr_value(){
    import_data sku_attr_value "select
                                   id,
                                   attr_id,
                                   value_id,
                                   sku_id,
                                   attr_name,
                                   value_name
                                 from sku_attr_value"
}

import_sku_sale_attr_value(){
    import_data sku_sale_attr_value "select
                                       id,
                                       sku_id,
                                       spu_id,
                                       sale_attr_value_id,
                                       sale_attr_id,
                                       sale_attr_name,
                                       sale_attr_value_name
                                     from sku_sale_attr_value"
}

case $1 in
  "order_info")
     import_order_info
;;
  "base_category1")
     import_base_category1
;;
  "base_category2")
     import_base_category2
;;
  "base_category3")
     import_base_category3
;;
  "order_detail")
     import_order_detail
;;
  "sku_info")
     import_sku_info
;;
  "user_info")
     import_user_info
;;
  "payment_info")
     import_payment_info
;;
  "base_province")
     import_base_province
;;
  "base_region")
     import_base_region
;;
  "base_trademark")
     import_base_trademark
;;
  "activity_info")
      import_activity_info
;;
  "cart_info")
      import_cart_info
;;
  "comment_info")
      import_comment_info
;;
  "coupon_info")
      import_coupon_info
;;
  "coupon_use")
      import_coupon_use
;;
  "favor_info")
      import_favor_info
;;
  "order_refund_info")
      import_order_refund_info
;;
  "order_status_log")
      import_order_status_log
;;
  "spu_info")
      import_spu_info
;;
  "activity_rule")
      import_activity_rule
;;
  "base_dic")
      import_base_dic
;;
  "order_detail_activity")
      import_order_detail_activity
;;
  "order_detail_coupon")
      import_order_detail_coupon
;;
  "refund_payment")
      import_refund_payment
;;
  "sku_attr_value")
      import_sku_attr_value
;;
  "sku_sale_attr_value")
      import_sku_sale_attr_value
;;
  "all")
   import_base_category1
   import_base_category2
   import_base_category3
   import_order_info
   import_order_detail
   import_sku_info
   import_user_info
   import_payment_info
   import_base_region
   import_base_province
   import_base_trademark
   import_activity_info
   import_cart_info
   import_comment_info
   import_coupon_use
   import_coupon_info
   import_favor_info
   import_order_refund_info
   import_order_status_log
   import_spu_info
   import_activity_rule
   import_base_dic
   import_order_detail_activity
   import_order_detail_coupon
   import_refund_payment
   import_sku_attr_value
   import_sku_sale_attr_value
;;
esac

说明1：
[ -n 变量值 ] 判断变量的值，是否为空
-- 变量的值，非空，返回true
-- 变量的值，为空，返回false
说明2：
查看date命令的使用，[atguigu@hadoop102 ~]$ date --help
（2）增加脚本执行权限

[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x mysql_to_hdfs_init.sh

2）脚本使用

[atguigu@hadoop102 bin]$ mysql_to_hdfs_init.sh all 2020-06-14

2.5.3 业务数据每日同步脚本