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
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2023-10-14 06:21:14
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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
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2024-04-11 09:59:06
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# Java 数据血缘解析
数据血缘（Data Lineage）指的是数据从源头到最终目的地的流动过程，包括数据的创建、转变和使用。在数据处理和分析的过程中，理解数据血缘至关重要，它能够帮助我们追踪数据的变更历程，确保数据质量，并遵循合规性。
今天，我们将探讨如何在 Java 中实现简单的数据血缘解析，并通过代码示例来深入理解其应用。
## 数据血缘的基本概念
数据血缘可以分为以下几个部
原创
2024-09-04 05:13:45
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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
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2024-03-11 09:17:20
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题目链接：https://www.luogu.com.cn/problem/T236450?contestId=67903
题目描述农夫约翰非常认真地对待他的奶牛们的血统。然而他不是一个真正优秀的记帐员。他把他的奶牛 们的家谱作成二叉树，并且把二叉树以更线性的“树的中序遍历”和“树的前序遍历”的符号加以记录而 不是用图形的方法。你的任务是在被给予奶牛家谱的“树中序遍历”和“树前序遍历”的符号后，创
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
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2023-08-29 18:46:20
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# Hive 数据血缘解析的实现方法
在大数据分析的过程中，数据血缘能够帮助我们了解数据的来源及其变换过程，保证数据分析的准确性和可追溯性。在这篇文章中，我们将详细讲解如何实现 Hive 数据血缘解析，适合刚入行的小白开发者。
## 流程概述
解析 Hive 数据血缘的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------
原创
2024-10-20 06:06:10
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创建一个视图 vsal123，一个 INSERT ALL 语句用于将订单数据插入到不同的表中，以及创建两个表 scott.dept 和 scott.emp 的DDL（数据定义语言）语句。CREATE VIEW vsal123
AS
SELECT a.deptno "Department"
原创
2024-06-03 14:17:22
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# Java解析SQL血缘
随着数据规模的增大和数据分析的复杂度的提高，越来越多的企业需要对大量的数据进行处理和分析。在进行数据分析之前，需要首先了解数据之间的关系和依赖，以便正确地进行数据处理和分析。而SQL血缘分析就是一种用于了解SQL语句中数据之间关系的方法。
## 什么是SQL血缘
SQL血缘是指通过解析SQL语句，分析其中各个表之间的依赖关系和数据流向的过程。通过SQL血缘分析，可
原创
2023-12-06 03:56:15
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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
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2024-08-26 10:32:29
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前几天，Datahub提供了最新的字段级别数据血缘功能，很多朋友迫不及待想对比一下Datahub的字段级血缘与Atlas的区别。 这个时候问题来了，在Atlas收集Hive血缘的时候，由于部分版本问题，没有显示出字段级的数据血缘。这是为什么呢？其实只要做一个简单的修复就可以了，但是知其然也要知其所以然。今
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2024-05-05 06:47:12
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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
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2023-10-05 14:46:06
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Atlas 是什么?Atlas是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务，使企业能够有效地满足Hadoop中的合规性要求，并允许与整个企业数据生态系统集成。Apache Atlas为组织提供了开放的元数据管理和治理功能，以建立其数据资产的目录，对这些资产进行分类和治理，并为数据科学家，分析师和数据治理团队提供围绕这些数据资产的协作功能。如果没有Atlas大数据表依赖问题不好解决，元数据管理需要自行开发
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2024-01-03 13:45:38
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01 什么是数据血缘数据血缘跟踪、记录、展示了数据来自何处，以及在数据流转过程中应用了哪些转换操作，它有助于追溯数据来源及处理过程。数据血缘系统的核心功能：数据资产的自动发现及创建血缘关系的自动发现及创建不同视角的血缘及资产分析展示与数据血缘容易混淆的概念：数据起源。数据起源重点在于跟踪数据的原始来源，包括与数据相关的采集、规则、流程，以帮助数据工程师评估数据的质量。02 Apache Atlas
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2024-08-23 10:19:54
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大数据场景下，每天可能都要在离线集群，运行大量的任务来支持产品、运营的分析查询。任务越来越多的时候，就会有越来越多的依赖关系，每一个任务都需要等需要的input表生产出来后，再去生产自己的output表。最开始的时候，依赖关系自然是可以通过管理员来管理，随着任务量的加大，就需要一个分析工具来解析SQL的血缘关系，并且自行依赖上血缘表。 &
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2023-09-15 10:23:02
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数据血缘追踪工具——data-lineage-parent在大数据时代，数据治理变得日益重要，其中数据血缘追踪是确保数据质量和合规性的重要环节。data-lineage-parent 是一个由thestyleofme开发的开源项目，致力于提供高效、易用的数据血缘发现和管理解决方案。通过该项目，你可以轻松地跟踪数据从源头到应用的全生命周期，为数据治理提供强有力的支持。项目简介data-lineage
作者丨静默虚空本文针对关系型数据库的一般语法。限于篇幅，本文侧重说明用法，不会展开讲解特性、原理。一、基本概念 数据库术语数据库（database） - 保存有组织的数据的容器（通常是一个文件或一组文件）。数据表（table） - 某种特定类型数据的结构化清单。模式（schema） - 关于数据库和表的布局及特性的信息。模式定义了数据在表中如何存储，包含存储什么样的数据，数据如何分解，各部分信息如
slardar是一个sql mapping框架，其大概使用方式类似mybatis，没有采用hibernate那种orm的方式是因为个人觉得这种方式需要大量的处理sql，每次操作对象都要进行依次sql解析比较繁琐；转而想到mybatis这种把sql逻辑交给用户的方式还是比较合理的。同时又不像全盘照抄mybatis，还是想有一些独特的地方，于是将mybatis的xml配置sql的方式换成了javasc
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2024-09-14 21:26:31
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Java的语言特性相比c#来说少了很多，最明显的一个地方是java里没有函数指针这样的机制，而c#里有“委托”这个概念来充当函数指针的作用。那么java里用什么来实现类似c#里用函数指针完成的任务——比如委托事件这样的机制？其实java用的是普通的接口，而这里有一个概念起了很重要的作用，那就是内部类。本文就围绕java内部类，先介绍基本用法和编译器对内部类的解释。在以上两点的基础上理解java内部
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2024-09-26 19:22:07
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在当今数据驱动的时代，数据血缘解析的需求越来越迫切。尤其是在使用 Python 进行数据处理和分析时，理解数据的来源以及如何在不同处理阶段转化，是确保数据准确性和业务逻辑的基础。本文通过一个复盘的过程，详细阐述了 Python 血缘解析的实现方法及其技术细节。
## 协议背景
### 协议发展时间轴
从最初的数据处理模型，到现代 Python 中丰富的数据科学库，数据血缘解析的需求逐渐显现。
