RDD CheckPoint1、概述2、作用3、特性4、应用5、Checkpoint 和 Cache、Persist 的区别 1、概述虽然 RDD 的血缘（依赖）关系天然地可以实现容错，当 RDD 的某个分区数据失败或丢失，可以通过血缘关系重建。但是对于长时间迭代型应用来说，随着迭代的进行，RDDs 之间的血缘关系会越来越长，一旦在后续迭代过程中出错，则需要通过非常长的血缘关系去重建，势必影响性
文章目录1.背景2.知识铺垫dataset中的逻辑计划实现sql中逻辑计划实现（Parser分析）Analyzer分析3.我们做的事让logicalplan具备列级解析的能力trait怎么进行工作的列级对象存在的合理性rule是怎么进行工作的hive relation的识别4.软件架构[module]assembly[module]dev[module]examples[directory]sq
转载
2023-09-14 09:56:53
330阅读
Spark血缘字段解析一、废话不多说，直接上代码二、把项目打成jar包，并和spark集成三、本人对该项目的改造1.项目结构四、最后的清洗结果 一、废话不多说，直接上代码package com.roundyuan.sparkagent
import org.apache.spark.internal.Logging
import org.apache.spark.sql.catalyst.ca
# python sqlparse血缘解析
## 引言
在大数据时代，数据分析和数据挖掘变得越来越重要。而在进行数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常会用到SQL语言来处理数据。SQL是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是一种用于管理和操作关系型数据库的语言。在进行数据分析和数据挖掘时，我们通常需要对SQL语句进行解析，以了解SQL语句中各个表之间的关系
1.背景：血缘关系非常重要，因为有了字段间的血缘关系，便可以知道数据的来源去处，以及字段之间的转换关系，这样对数据的质量，治理有很大的帮助。Spark SQL 相对于 Hive 来说通常情况下效率会比较高，对于运行时间、资源的使用上面等都会有较大的收益。所以考虑将采用MapReduce引擎执行的sql进行迭代，以spark引擎执行。但同时也需要实现字段血缘的功能。hive血缘关系实现较为简单，攻略
转载
2023-08-05 11:27:38
648阅读
本文介绍使用Hive的API获取一条HQL的最终执行计划，从而获取这条HQL的Job数量，另外，介绍使用API分析一条HQL中所包含的输入表和输出表。这些信息在做元数据管理和Hive表的血缘分析时候很有用。 Hive在执行一条HQL的时候，会经过以下步骤：语法解析：Antlr定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将SQL转化为抽象 语法树AST Tree；语义解析：遍历AST Tree
# Java SQLParse解析获取返回结果字段信息
## 简介
在Java开发中，我们经常需要解析SQL语句并获取其中的字段信息。例如，我们需要知道一个SELECT语句中返回的字段有哪些，以便在后续的代码中进行相应的处理。本文将介绍如何使用Java SQLParse库来解析SQL语句，并获取返回结果的字段信息。
## Java SQLParse简介
Java SQLParse是一个开源的J
原创
2023-08-26 11:05:45
1131阅读
实现功能（1）实现家庭成员信息存储：包括姓名，出生地，出生日期，死亡日期，性别，身高，职业等；（2）家族关系存储：将各家庭成员之间的关系，存储在计算机中（可永久保存）；（3）家谱数据的更新：修改、删除、加入；（4）将家谱以较友好的格式输出（显示）；（5）按基本信息查询成员，按亲戚关系查询；（6）统计：平均寿命、平均身高、家庭平均人口等；（7）屏幕显示家谱树形结构（类似Windows 目录）；（8）
目录一、RDD血缘关系二、RDD依赖关系三、测试缓存效果四、persist缓存五、缓存容错机制六、检查点七、缓存和检查点区别 一、RDD血缘关系RDD 只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建 RDD 的一系列Lineage （血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD 的Lineage 会记录RDD 的元数据信息和转换行为，当该RDD 的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重
目录前言一、字段血缘1.区别字段2.区别标识符序列3.功能函数设定二、字段血缘可视化点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢前言SQL解析和血缘追踪的研究现在差不多可以告一段落了，从8月22日写HiveSQL源码之语法词法编译文件解析一文详解这篇文章以来便断断续续的对SQL语法解析研究，到了今天终于是有了一番成果。一般做此类研究的项目都是在数据治理和数据中台方面的服务作支撑，对于数据安全
# Java sqlparse 解析 DDL
## 简介
在数据库管理系统中，DDL（Data Definition Language）是一种编程语言，用于定义和管理数据库中的数据结构。DDL包括创建、修改和删除数据库、表、视图、索引等操作。在Java开发中，解析DDL语句是很常见的需求，可以用来进行数据库表结构的比对、数据库版本的升级等操作。
本篇文章将介绍如何使用Java sqlpars
# 教你如何实现Java sqlparse解析CREATE TABLE
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求帮助解析CREATE TABLE
开发者->>小白: 解释整个流程
```
## 步骤说明
| 步骤 | 需要做什么 |
| ---- | ----------- |
| 步骤1 | 导入所需的依赖库 |
| 步
# Java SQLParse 解析表DDL
在开发过程中，经常需要对SQL语句进行解析和处理。其中，解析表的DDL（Data Definition Language）是一个常见的需求。通过解析表的DDL，可以获取表的结构信息，如字段名、字段类型、约束等。在Java中，有一些优秀的库可以帮助我们完成这项工作，比如SQLParse。
## SQLParse简介
SQLParse是一个轻量级的J
目录前言一.parser grammar改写二、得到AST三、优化问题前言作为一个开发实践项目，实现对HiveSQL语句的解析可以很有效的作为管理用户查询权限的管理。对于这方面的知识本身也不是非常熟悉了解，很多时候也是边学边记。身边也没有人指导这个方案具体该怎么实现怎么做，只有需求是要将复杂查询或者是关联建表的SQL语句能够将其库名和表名全都给提取出来并且能够实现上下游的追溯。这个功能最好还是用J
python-sqlparse解析SQL表血缘 文章目录python-sqlparse解析SQL表血缘前言一、血缘是什么二、准备工作1、了解python-sqlparse库2、python-sqlparse简单实战2.1、直接查询sql解析2.2、子查询sql解析2.3、join 表名解析3、python-sqlparse解析思路3.1、insert_表名解析3.2、from_表名解析三、实操演练
技术元数据，如表的存储结构结构、文件的路径业务元数据，如血缘关系、业务的归属过程元数据，如表每天的行数、占用HDFS空间、更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统，通常又会实现如下核心功能：
血缘关系如表级别/字段级别的血缘关系，这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里。大数据集群计算资源管理针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/Mapreduce，可以到Yar
作者：Hao Guangshi一、背景字段血缘是在表处理的过程中将字段的处理过程保留下来。为什么会需要字段血缘呢？有了字段间的血缘关系，便可以知道数据的来源去处，以及字段之间的转换关系，这样对数据的质量，治理有很大的帮助。 Spark SQL 相对于 Hive 来说通常情况下效率会比较高，对于运行时间、资源的使用上面等都会有较大的收益。平台计划将 Hive 任务迁移到 Spark SQL
参考:官网:https://atlas.apache.org简单介绍:https://cloud.tencent.com/developer/article/1544396 GG #web部署:官网:https://atlas.apache.org/#/Installation 一、Atl
转载
2023-08-29 18:46:20
455阅读
字段血缘可以很好的帮助我们了解数据生成的处理过程，在探索中我们发现了可以通过Spark的扩展来优雅的实现这一功能
作者：vivo互联网服务器团队-Hao Guangshi一、背景字段血缘是在表处理的过程中将字段的处理过程保留下来。为什么会需要字段血缘呢？有了字段间的血缘关系，便可以知道数据的来源去处，以及字段之间的转换关系，这样对数据的质量，治理有很大的
关系模型表中的几个词汇码模式图关系运算 关系模型：描述数据，数据联系，数据语义，一致性约束的概念公寓的集合。 表中的几个词汇属性 对应表中的列域 列的取值范围（相同数据类型的值的集合）元组 表中的行即为元组关系 由n个域笛卡尔积（即从每个域中抽取作为元组的一个分量）的子集组成的一张2维表称为关系。由于并非所有元组都有意义，所以只有那些有意义的元组的集合才是关系。说白了就是指数据库表。关系有3个
