为方便数据治理、元数据管理及数据质量监控，将调度系统生成的数仓血缘保存起来。而本文由来自 Nebula Graph 社区的用户 shixingr 带来他的实践分享。
一、选择 Nebula 的原因性能优越查询速度极快架构分离，易扩展（目前的机器配置低，后续可能扩展）高可用（由于是分布式，所以从使用到现在没有出现过宕机情况）上手容易介绍全（熟悉架构和性能）
语言基础篇Java基础篇整个大数据开发技术栈我们从实时性的角度来看，主要包含了离线计算和实时计算两大部分，而整个大数据生态中的框架绝大部分都是用 Java 开发或者兼容了 Java 的 API 调用，那么作为基于 JVM 的第一语言 Java 就是我们绕不过去的坎，Java 语言的基础也是我们阅读源码和进行代码调优的基础。Java 基础主要包含以下部分：语言基础锁多线程并发包中常用的并发容器语言基
什么是血缘分析血缘分析是一种技术手段，用于对数据处理过程的全面追踪，从而找到某个数据对象为起点的所有相关元数据对象以及这些元数据对象之间的关系。元数据对象之间的关系特指表示这些元数据对象的数据流输入输出关系。目的：根据集成的数据库或视图，通过血缘追踪，获得结果数据的来源信息；更新数据时能够反映原始数据库的变化，查看数据在数据流中变化过程。1.什么是血统分析血统分析采用图形方式展示了以某个元数据为终
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2023-09-06 14:42:43
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摘要：数据治理中经常要遇表或者字段级“血缘分析”和“影响分析”，但是真正在数据ETL调度操作过程中使用影响和血缘分析频繁，看白鲸开源的WhaleStudio如何解决这个难题。提到“血缘分析”和“影响分析”，普通开发者第一印象就是数据治理当中的表分析或者字段级分析，用于分析表某一个字段或者某一个指标出现问题的时候数据质量的溯源。这是一个非常普遍的功能，但是发现数据质量有问题的表之后，如何处理呢？一定
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2023-08-08 12:08:08
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数据治理中的一个重要基础工作是分析组织中数据的血缘关系。有了完整的数据血缘关系，我们可以用它进行数据溯源、表和字段变更的影响分析、数据合规性的证明、数据质量的检查等。分析数据血缘的方法主要分为四类自动解析系统跟踪机器学习人工收集自动解析主要是利用工具解析 SQL 语句、存储过程和 ETL等文件。 本文以 Oracle 为例，来说明如何分析 SQL 和存储过程中的数据血缘。产生数据血缘的 SQL 语
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2023-05-25 11:36:15
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# Hive 血缘分析
在大数据处理领域，Hive 是一个常用的数据仓库工具，它基于 Hadoop 构建，提供了类似于 SQL 的查询语言，使得在 Hadoop 上执行数据查询变得更加方便和高效。在处理大规模数据时，了解数据之间的关系和依赖是非常重要的，而 Hive 血缘分析正是帮助我们理清数据之间关系的重要工具。
## 什么是 Hive 血缘分析？
Hive 血缘分析是指通过跟踪 Hive
最近在梳理一些关于java的概念，这篇文章是最近笔记中关于基础数据结构的部分，因为记录笔记的时候思路比较天马行空，所以不知道这篇文章的思路能不能清晰，姑且总结下将要涉及到的方面（jdk1.8）（另外毕竟是自己的理解，如果能指出错误，不胜感激）：基础数据结构继承关系图相关接口的一些解读iterable和iterator的异同map接口中值的注意的地方collection类族和map类族基础数据结构接
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2023-09-07 00:07:13
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# 实现Java血缘分析
## 一、流程
下面是实现Java血缘分析的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取Java源代码 |
| 2 | 分析源代码，提取数据依赖关系 |
| 3 | 构建数据依赖关系图 |
| 4 | 可视化展示数据依赖关系图 |
## 二、详细步骤
### 步骤一：读取Java源代码
首先需要读取Java源代码，可以使
数据治理里经常提到的一个词就是血缘分析，血缘分析是保证数据融合（聚合）的一个手段，通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯。 有时被概念瞎蒙了，不知道到底如何追溯，落不了地。本人接触的数据治理项目还主要是将各个来源的数据进行整理融合，形成人地事物组织几个业务大类数据。本文主要从数据追溯的业务需求来分析一下，一切还是要从需求出发，这里的数据处理都是Oracle关系数据库之间的融合，血缘分析就划分为表结构
目录前言一、Druid简介二、Druid SQL ParserParserASTVisitor三、血缘功能实现1.建表语句1.直接Create+字段定义2. Create table... as select.. 2.插入1.标准语法2.高级语法(Multiple Inserts)3.高级语法(Dynamic Partition Inserts)点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，
数据血缘数据血缘(data lineage)是数据治理(data governance)的重要组成部分，也是元数据管理、数据质量管理的有力工具。通俗地讲，数据血缘就是数据在产生、加工、流转到最终消费过程中形成的有层次的、可溯源的联系。成熟的数据血缘系统可以帮助开发者快速定位问题，以及追踪数据的更改，确定上下游的影响等等。在数据仓库的场景下，数据的载体是数据库中的表和列(字段)，相应地，数据血缘根据
【本文大纲】1、字段血缘分析的意义2、实现方案选择3、实现过程4、总结字段血缘分析的意义数仓经常会碰到的两类问题：1、两个数据报表进行对比，结果差异很大，需要人工核对分析指标的维度信息，比如从头分析数据指标从哪里来，处理条件是什么，最后才能分析出问题原因 ——数据回溯问题2、基础数据表因某种原因需要修改字段，需要评估其对数仓的影响，费时费力，然后在做方案
一、SQLFlow是什么随着大数据技术的发展与普及，数据治理和数据质量变得越来越重要，数据血缘分析在业界悄然兴起并得到了广泛流行，今天推荐一款专业且易用的数据血缘分析工具--SQLFlow。据资料显示，SQLFlow是当前最流行的数据血缘关系(data lineage)分析工具，它在全球IT界范围内广泛的流行着，被众多头部元数据管理商使用，支持超过20个主流数据库。万丈高楼平地起，今天我们从 SQ
java计算机毕业设计昆明市人民医院血库管理系统源程序+mysql+系统+lw文档+远程调试
java计算机毕业设计昆明市人民医院血库管理系统源程序+mysql+系统+lw文档+远程调试 本源码技术栈：项目架构：B/S架构开发语言：Java语言开发软件：idea eclipse前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术：JAVA运行环境：Win10、JDK1.8
血缘关系指的是表、字段之间的依赖关系，想要获取表和字段的依赖关系，就要回答那个终极哲学问题，表和字段从哪里来，到哪里去。
从哪里来，一般我们的数据仓库数据主要有以下来源：
1、日志表，这种主要是客户端手动埋点或者做埋点sdk，埋点上传服务器，服务器再转发到集群。
2、业务表，这种主要是业务活动中产生业务过程数据，主要通过添加数据库到集群的同步任务,T+1同步到集群。
到哪里去，我们构建数据仓
一句话概括本文：爬取我主良缘交友所有的妹子信息，利用Jupyter Notebook对五个方面： 身高，学历，年龄，城市和交友宣言进行分析，并把分析结果通过pyecharts 进行数据可视化。引言：本节应该是Python数据分析入门的最后一节了，数据分析的水可是深的很： 大数据处理，机器学习，深度学习，NLP等，当前能够抓下数据，用好 pandas，numpy和matplotlib基础三件
1. 研究背景随着企业信息化和业务的发展，数据资产日益庞大，数据仓库构建越来越复杂，在数仓构建的过程中，常遇到数据溯源困难，数据模型修改导致业务分析困难等难题，此类问题主要是由于数据血缘分析不足造成的，只有强化血缘关系，才能帮助企业更好的发挥数据价值。SQL 血缘关系是数据仓库模型构建的核心依赖。通过对 SQL 语句进行梳理与解析，得到各个业务层表之间依赖关系和属性依赖关系，并进行可视化展示，形成
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2023-07-20 18:37:14
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# Java 数据血缘分析实现指南
数据血缘分析是追踪数据流动和转换的过程。在Java中实现数据血缘分析，需要我们首先了解流程，然后深入到每一步的实现细节。下面，我们将逐步介绍如何在Java中实现数据血缘分析。
## 流程概述
以下是数据血缘分析的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义数据结构 |
| 2 | 收集数据源信息 |
|
# 实现“血缘分析demo java”教程
## 流程概述
首先我们需要明确整个实现过程的流程，然后一步一步地指导小白开发者完成这个任务。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Java项目 |
| 2 | 导入相关依赖 |
| 3 | 实现数据模型 |
| 4 | 实现血缘分析算法 |
| 5 | 编写主程序入口 |
| 6 |
# Hive 血缘分析工具实现流程
## 1. 简介
Hive 血缘分析工具是用来分析 Hive 表与表之间的依赖关系，即表之间的血缘关系。通过分析表的元数据信息，可以了解表之间的数据流向，帮助开发人员更好地理解数据处理流程。
## 2. 实现流程
下面是实现 Hive 血缘分析工具的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到 Hive 元数据库 |
|
