目录一、类与对象的基础1、简单概念2、类的类型①、公有②、私有③、保护4、扩展：（类和结构体的区别）二、使用类和对象方法一：方法二：方法三：三、继承与派生1、名称解释2、单一继承①、公有继承②、私有继承③、保护继承④、总结3、多重继承4、注意事项①、相互赋值②、避免二义性 最近在学习C++面向对象设计，看似很基础的内容实际上有多知识点值得推敲。学完类与对象，就很想写点东西来输出我的思考和学习的想
第一章：课程导读背景１、数据清洗是整个数据分析过程的第一步，也是整个数据分析项目中最耗费时间的一步２、数据清洗的过程决定了数据分析的准确性３、随着大数据的越来越普及，数据清洗是必备的技能之一４、利用Python进行高效的数据处理变得十分重要 以电商数据为基础课程目标１、熟练掌握数据清洗相关方法和技巧２、熟练掌握Numpy和Pandas库在数据清洗中运用３、能够独立完成数据分析项目中数据清
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
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2023-11-22 09:57:30
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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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数据治理：数据血缘关系分析 文章目录数据治理：数据血缘关系分析前言血缘关系概念数据血缘关系的应用场景是什么特有特征数据血缘关系的层次数据血缘关系的可视化举例说明我们如何将数据血缘关系进行可视化呢数据血缘关系分析附 一 前言数据血缘属于数据治理中的一个概念，是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系，它是一个逻辑概念。 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的一个手段，通过血
# 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
原创
2024-07-09 06:38:12
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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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本文字数：7860字预计阅读时间：20分钟＋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
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2023-07-20 21:20:48
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一.序列 1.用于存储一系列的数据 2.在内存中,序列就是一块用于存放多个值的连续的内存空间如a=[10,20,30,40]存储示意: 3.python中序列结构:str,list,tuple,dict,set4.dict存储原理:底层仍是依靠列表实现,核心是散列表 (1)散列表:散列表是一个稀疏数组(总是有空白元素);包括很多个单元,每个单元叫表元bucket;每个bucket包括两部分:key
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2023-07-27 14:56:48
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数据血缘关系介绍定义Data Lineage 数据血统，也叫做Data Provenance 数据起源或Data Pedigree 数据谱系从数据的产生，ETL处理、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系，类似于人类社会的血缘关系，我们称之为数据血缘关系。数据血缘关系有一些明显的特征归属性。一般来说，特定的数据归属特定的团队或者个人多源性。同一个数据可以有多个来源（多个父亲）。一个数据可
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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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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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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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
633阅读
# 实现“数据血缘分析 java”教程
## 概述
在数据处理过程中，了解数据之间的关系是非常重要的，而数据血缘分析可以帮助我们追踪数据的来源和传递过程。在Java中实现数据血缘分析，我们可以利用一些开源的库来帮助我们完成这个任务。
## 整体流程
下面是实现“数据血缘分析 java”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取数据源 |
| 2 |
原创
2024-07-14 04:28:36
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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
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2024-08-23 19:08:36
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## SQL 血缘分析的实现过程
SQL 血缘分析是了解一个数据源的生成及其流转过程的重要手段，可以帮助我们追踪数据的来源以及在数据处理上的影响。本文将通过简单的示例来引导你实现一个基本的 SQL 血缘分析工具，使用 Java 语言。
### 流程概览
我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 操作 | 描述
# 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 |
|
原创
2024-09-08 05:16:02
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# 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 |
原创
2024-05-05 05:02:21
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随着大数据时代的到来，企业面临着海量数据的处理与分析挑战。数据的结构化与逻辑关系显得尤为关键，它们不仅决定了数据的存取效率，更是深刻理解和利用数据的基础。元拓数智的SQL解析产品，正是为满足这一需求而生。多数据源的强大解析能力在多元化的数据环境中，不同的数据源和格式往往给数据管理带来复杂性。元拓数智的SQL解析产品支持广泛的数据源，包括但不限于Hive、Spark以及传统的关系型数据库。无论是变量
