1、血缘关系&依赖关系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新运算和恢复丢失的数据分区。血缘关系 依赖关系代码实现object Spark01_lineage {
def mai
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
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2024-04-08 21:34:11
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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
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2023-08-05 11:27:38
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# Java SQL 字段血缘：一个简明解析
## 什么是字段血缘？
字段血缘是指数据在不同层次、不同系统之间的源头和流向关系。它帮助我们追踪数据的来源、去向及其在流程中的变更，这对数据治理、质量控制和合规性审查尤为重要。在数据库操作中，特别是使用Java与SQL时，理解字段血缘不仅有助于我们优化查询，还能帮助我们正确使用数据。
> _"字段血缘是数据治理的重要组成部分，它使我们能够追踪数据
在推动数据血缘落地过程中，经常会有用户询问：血缘质量如何？覆盖场景是否全面？能否解决他们的痛点？做出来好用吗？于是我也在思考，市面上血缘系统方案那么多，我们自建系统的核心优势在哪里，血缘系统的优劣从哪些层次进行评价，于是我们团队量化出了以下三个技术指标：1、准确率定义： 假设一个任务实际的输入和产出与血缘中该任务的上游和下游相符，既不缺失也不多余，则认为这个任务的血缘是准确的，血缘准确的
前提，看这个看的很纠结，完全不知所云，摘抄了主要内容，用来备忘 python3.7于2018年6月27日发布 python3.7中的新功能 新语法功能： PEP 563，推迟了类型注释的评估。 我的理解：注释类似java中的注解，不在编译阶段解析，而是在运行时进行解析，提高了程序的性能 向后不兼容的语法更改： async 而await现在保留关键字 我的理解：async 取代了 await的地位
hive数据定义是hive的基础知识，所包含的知识点有：数据仓库的创建、数据仓库的查询、数据仓库的修改、数据仓库的删除、表的创建、表的删除、内部表、外部表、分区表、桶表、表的修改、视图。本篇文章先介绍：数据仓库的创建、数据仓库的查询、数据仓库的修改、数据仓库的删除、表的创建、表的删除，剩下的知识点在下一
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2024-06-03 22:35:04
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Python数据分析5. 数据读写5.1 文件对象声明及基本操作1. 本地文件的界定2. 读取文件：open语句5.2 系统模块下的路径操作5.3 文件的写入和读取1. 文件读取——read2. 文件写入——write5.4 pickle模块的运用1. 存储2. 读取 5. 数据读写5.1 文件对象声明及基本操作另一种数据格式：文件/文档1. 本地文件的界定指向一个本地存储的文件，是一个链接或者
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2024-04-10 20:43:15
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# Java获取SQL字段血缘
数据库是现代应用程序的核心组件之一，它存储和管理应用程序所需的数据。在实际应用中，我们经常需要对数据库中的表进行查询操作。而在进行查询操作之前，我们往往需要了解表的结构和字段间的关系，这就是所谓的字段血缘关系。本文将介绍如何使用Java获取SQL字段的血缘关系，并提供相应的代码示例。
## 什么是字段血缘关系？
字段血缘关系是指数据库表中字段之间的相互依赖关系
原创
2023-12-24 04:43:39
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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
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2023-12-21 06:08:08
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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
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2023-09-14 09:56:53
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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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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
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2023-11-19 12:18:51
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在当今数据驱动的世界中，了解“Python SQL血缘”显得尤为重要。无论是进行数据分析、数据库管理还是数据科学，掌握数据血缘关系能够帮助我们更好地理解数据的生命周期、来源及其变迁。在接下来的内容中，我将与您分享一个系统的过程，以确保在出现数据时的备份、恢复与迁移的高效性与准确性。
## 备份策略
为了有效地保护数据，我们需要制定合理的备份策略。以下是一个包含时间安排的甘特图，以及备份的周期计
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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1. 马哈鱼数据血缘分析工具简介马哈鱼数据血缘分析工具（英文名称为 Gudu SQLFlow ）是一款用于分析 SQL 语句，并发现其中数据血缘关系的分析软件，经常和元数据管理工具一起使用，是企业数据治理的基础工具。如果你对 SQL 语言不熟悉，那么本文可能不适合你阅读。阅读本文无需事先有数据血缘相关的知识，只要把数据血缘关系简单的理解为数据库中两个或多个表之间的数据依赖关系即可。我们通过分析下面
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2023-09-22 11:03:46
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操作系统：Mac OS/Linux开发环境：java + eclipse + mavenspark SQL是spark的一个模块，可以用来操作结构化数据(如JSON、Hive、Parquet)和半结构化数据。1、DataFramespark SQL使用的最核心的数据类型是DataFrame，DataFrame结构如下图在DataFrame上支持直接运行SQL查询。可以从外部数据源创建一个DataF
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2023-09-28 13:36:29
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数据血缘关系在企业的数据治理中是非常重要的一个环节，关于数据血缘在企业数据治理中的重要作用，可以参考这篇文章。SQL 语言在数据处理中被广泛使用，SQL 语句中包含了丰富的数据血缘关系，关于什么是 SQL 中的数据血缘，如何发现这些隐藏在 SQL 语句中数据血缘，请参考这篇文章。本文主要介绍如何利用马哈鱼数据血缘分析器提供的 UI，Rest API 及 Java 库来快速获取复杂 SQL 语句中的
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2024-08-08 12:37:06
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大家好，我是独孤风。近期Datahub进行了一次大的版本更新，从0.9版本以后Datahub也正式发布了列级别数据血缘的功能。0.9.1版本又增加了，列的影响分析这个功能。这样Datahub对于列级别数据血缘的功能支撑就非常完善了。目前Datahub支持列级别数据血缘的主要功能有。1、建立列级别数据血缘的API 2、Snowflake和Looker，Tableau的列级别数据血缘实现 3、列级别数
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2024-07-23 08:16:36
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# Python中的SQL解析与血缘分析
在现代数据处理和分析中，SQL（结构化查询语言）扮演着重要角色。通过使用Python进行SQL解析和血缘分析，我们可以更好地理解数据流动和转换过程，从而提高数据治理和数据质量管理的能力。本文将探讨如何使用Python进行SQL解析，并实现简单的血缘分析。
## 什么是SQL解析与血缘分析？
SQL解析是将SQL语句转换为可操作的数据结构的过程，使得我
