1.Apache Atlas 产生背景 • 面对海量且持续增加的各式各样的数据对象，你是否有信心知道哪些数据从哪里来以及它如何随时间而变化？采用Hadoop必须考虑数据管理的实际情况，元数据与数据治理成为企业级数据湖的重要部分 • 为寻求数据治理的开源解决方案，Hortonworks公司联合其他厂商与用户于2015年发起数据治
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2024-09-24 14:19:11
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# Atlas MySQL血缘关系
## 引言
在现代数据分析和数据管理中，了解数据之间的关系是至关重要的。血缘关系是指数据元素之间的依赖关系，包括数据的来源、数据的转换和数据的消费。在MySQL数据库中，可以通过Atlas来管理和展示MySQL的血缘关系，帮助我们更好地理解和分析数据。
## Atlas简介
Atlas是一个开源的数据管理和元数据管理平台，它可以帮助我们管理和展示数据之间
原创
2023-09-01 16:06:41
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马哈鱼数据血缘分析器是一个分析数据血缘关系的平台，可以在线直接递交 SQL 语句进行分析，也可以选择连接指定数据库获取 metadata、从本地上传文件目录、或从指定 git 仓库获取脚本进行分析。本文介绍如果利用马哈鱼来分析SQL的case-when语句中字段依赖关系。一个简单的Case考虑如下SQL:select
case when a.kamut=1 and b.teur IS null
作者： 你好_TT。什么是全链路数据血缘根据维基百科定义，数据血缘（Data Lineage）又叫做数据起源（Data Provenance）或者数据家谱（Data Pedigree）。其通常被定义为一种生命周期，主要包含数据的来源以及数据随时间移动的位置。数据血缘是数据资产的重要组成部分，用于分析表和字段从数据源到当前表的血缘路径，以及血缘字段之间存在的关系是否满足，并关注数据一致性以及表设计的
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2023-12-26 18:25:42
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Atlas 2.1.0 实践之编译Atlas-Hive问题前景： Hive 2.2.0以下的低版本存在bug，字段级的血缘数据不能自动生成，需升级hive版本到2.2.0及以上才能正常生成字段级的血缘数据。所以记录一篇编译Atlas-Hive。问题导读：1、为什么要做数据治理？2、如何安装并使用Altas？3、执行maven编译打包？4、踩过哪些
数据地图数据地图是数据治理的重要功能之一。顾名思义一下，是不是就是数据的地图？是的！就是所有已经被管理好的数据的地图。这个地图主要解决以下几个问题 : 1> 平台有多少数据资源？ 2> 每个数据源有多少表、字段等？ 3> 这些表、字段里面都是啥情况？ 4> 我怎么能找到这些数据？ 5> 我怎么理解这些数据？所以一般来说，数据地图里都应该有以下功能来解答上面的几个问题
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2023-11-23 16:16:38
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MySQL血缘关系的描述
在数据处理和ETL（提取、转换、加载）过程中，我们常常需追踪数据的来源和去向，也就是所谓的“血缘关系”。血缘关系帮助我们了解数据流动的路径，从而能够高效地管理和调试数据。本文将详细分享如何解决MySQL中的血缘关系问题，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及性能对比。
## 环境配置
首先，我们得为此项目配置一个适合的环境。下面是环境配置的具体步骤
血缘关系时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB题目描述我们正在研究妖怪家族的血缘关系。每个妖怪都有相同数量的基因，但是不同的妖怪的基因可能是不同的。我们希望知道任意给定的两个妖怪之间究竟有多少相同的基因。由于基因数量相当庞大，直接检测是行不通的。但是，我们知道妖怪家族的家谱，所以我们可以根据家谱来估算两个妖怪之间相同基因的数量。 妖怪之间的基因继承关系相当简单：如果妖怪C是妖怪A和B的
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2023-10-11 09:06:30
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数据库的完整性是指数据的正确性和相容性，是为了防止数据库中存在不符合语义的数据，即不正确的数据。为了提供数据库的完整性，数据库管理系统必须能实现如下功能：提供定义完整性约束条件的机制提供完整性检查的方法进行违约处理实体完整性【主键primary key】将检查主码值唯一且不为空，检查方法为避免全表扫描【耗时】将自动建立一个索引，违约处理为拒绝该操作。对单属性构成的码可以有两种说明方法，列级约束条件
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2024-09-24 13:52:30
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# Hive 血缘关系管理工具 Atlas 实现指南
## Introduction
在现代数据管理中，血缘关系工具变得至关重要，尤其是在处理大数据环境时。Apache Atlas 是一个开源项目，主要用于管理和治理大数据的元数据。在这篇文章中，我们将逐步指导你如何实现 Hive 数据血缘关系管理工具，并将详细解释每一步的代码及其功能。
## 流程概述
在开始之前，我们先简要列出实现 Hi
原创
2024-08-24 08:05:28
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开源Atlas获取CDH的Hive血缘关系实现流程
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为了帮助这位刚入行的小白实现"开源Atlas获取CDH的Hive血缘关系"，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 安装和配置Apache Atlas
2. 配置CDH集群
3. 启用Atlas的Hive血缘关系记录
4. 使用Atlas
原创
2024-02-01 04:03:45
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第1章 Atlas入门
1.1 Atlas概述
为组织提供开放式元数据管理和治理功能，用以构建其数据资产目录，对这些资产进行分类和管理，并为数据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 1）表与表之间的血缘依赖 2）字段与字段之间的血缘依赖
1.2 Atlas架构原理
1.3 Atlas2.0特性
（1）更新了组件可以使用Hadoop3.1,Hive3
一、DBA工作内容： 初级DBA: 安装配置、基本使用、基本故障处理MYSQL简介及部署MYSQL体系架构MYSQL基础管理SQL应用Information_schema获取元数据 中级DBA： 体系架构、备份策略设计、故障恢复、基础高可用的运维（搭建、监控、故障处理、架构演变）、 基础优化（索引、执行计划、慢日志）索引及执行计划MYSQL存储引擎MYSQL日志管理MYSQL
随着数据仓库(DW)接入的表和建立的模型增多，元数据管理就变得越来越重要。元数据表血缘关系，俗称“表与表之间的关系”。良好的元数据管理，可以清晰和明确看出每张表和模型之前的关系。在没有工具之前，只能依靠手工维护，一旦脚本发生变化，手工维护遗漏或不及时的话，就会造成关系不准确。通过工具，当表数量上百、上千张的时候，通过分析表与表“血缘关系”，就能清楚知道每张表之间的关系，及时定位和溯源问题。笔者在X
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2023-10-10 21:05:45
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1、明确需求，确定边界在进行血缘系统构建之前，需要进行需求调研，明确血缘系统的主要功能，从而确定血缘系统的最细节点粒度，实体边界范围。例如节点粒度是否需要精确到字段级，或是表级。一般来说，表级粒度血缘可以解决75%左右的痛点需求， 字段级血缘复杂度较表级血缘高出许多，如果部门人数较少，可以考虑只精确到表级粒度血缘。常见的实体节点包括：任务节点、库节点、表节点、字段节点、指标节点、报表节点
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2023-10-16 09:39:52
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数据血缘描述了数据的来源和去向，以及数据在多个处理过程中的转换。数据血缘是组织内使数据发挥价值的重要基础能力。本文从字节的数据链路概况开始，介绍了数据血缘在字节的应用场景，总体设计，数据模型以及衡量指标。为了明确问题的讨论范围，我们首先介绍一下字节的数据链路。字节的数据的来源分为两种：端数据：APP和Web端通过埋点SDK发送的，经过LogService，最终落入MQ；业务数据：APP，Web和第
数据来源广、量级大、场景多，导致数据之间关系变得异常复杂。经过读取、清洗、存储、计算等一系列流程之后，数据最终汇入指标、报表等服务系统中。但如何对数据溯源、跟踪变化，成为困扰数据研发工程师的难题之一。数据血缘描述了数据的来源和去向，以及多个处理过程中的转换，是组织内使数据发挥价值的重要基础能力。通过构建数据血缘图谱，可以直接清晰地观察表之间的上、下游依赖关系，甚至是特殊场景
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2023-12-11 11:21:35
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# Hive血缘关系简介
在Hive中，血缘关系是指表之间的依赖关系。当我们进行Hive查询时，Hive会根据表之间的血缘关系来构建执行计划。血缘关系不仅告诉Hive如何构建执行计划，还可以用来进行数据质量分析、数据追溯和数据集成等任务。本文将介绍Hive血缘关系的概念、作用以及如何通过代码示例来体现。
## 1. 血缘关系的概念
Hive中的血缘关系是指表与表之间的依赖关系。当我们创建一个
原创
2023-07-17 19:26:09
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**Python血缘关系：深入探究Python程序中的继承、多态和封装**
*“在Python的世界里，程序元素之间的血缘关系扮演着重要的角色。继承、多态和封装是Python中常见的血缘关系类型。本文将深入探究这些概念，并通过实例代码来说明它们的应用。”*
## 引言
在面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP）中，血缘关系是指一个类从另一个类继承属性和方
原创
2023-11-18 08:48:33
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# Java 血缘关系：探索代码之间的联系
在复杂的软件开发中，理解代码之间的关系是至关重要的。尤其是在使用 Java 这门编程语言时，我们常常需要追踪类和方法之间的调用关系，以增强代码的可维护性和可读性。本文将通过具体的概念和代码示例来探讨 Java 血缘关系，帮助开发者更好地理解代码层面的依赖与耦合。
## 什么是 Java 血缘关系？
Java 血缘关系通常指的是代码元素（如类、方法、
