有这样需求，原始数据如下图。开发需要把start_city_id和end_city_id作为key， value是一个list集合，里面包含这些所有所有字段详细信息，存到redis。|-- first_traffic_type: string (nullable = true)
|-- first_traffic_code: string (nullable = true)
|-- first
数据血缘是在数据的加工、流转过程产生的数据与数据之间的关系。提供一种探查数据关系的手段，用于跟踪数据流经路径。二、数据血缘的组成1、数据节点数据血缘中的节点，可以理解为数据流转中的一个个实体，用于承载数据功能业务。例如数据库、数据表、数据字段都是数据节点；从广义上来说，与数据业务相关的实体都可以作为节点纳入血缘图中，例如指标、报表、业务系统等。按照血缘关系划分节点，主要有以下三类：流出节点->
数据血缘其实，在我理解中，就是一个数据的全生命周期的管理，从采集到处理，拆分，过滤，整合，存储，到废弃。数据和数据之间可以相互转化，这种转化关系就是数据之间的血缘。 精细的数据血缘应该是字段级别的，如果做不到，做成表级别也可以。架构Type System: Atlas 允许用户为他们想要管理的元数据对象定义一个模型。该模型由称为 “类型” 的定义组成。“类型” 的 实例被称为 “实体” 表示被管理
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2023-10-23 10:36:45
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TASSEL的官方网站：https://tassel.bitbucket.io/ 在TASSEL的下载文件夹中…\TASSEL5\TutorialData有示例数据 用此数据进行演示 依次为基因型数据、亲缘关系、表现型数据（这里面包含了分群、表型性状、群体结构）、群体结构、表型性状。 实际只用到基因型数据、群体结构、和表型性状。TASSEL是可以通过基因型数据计算亲缘关系的。一、加载数据点击Fil
Apache Atlas 安装部署1.Atlas 原理及相关概念2.安装前置条件3.安装Hbase4.安装Solr5.安装kafka6.编译Atlas7.安装Atlas8.集成hive 1.Atlas 原理及相关概念元数据元数据其实就是描述数据的数据，比如表，字段，视图等，每个业务系统可能都会自己定义表，字段，视图，这些数据从哪来到往哪去，数据之间是否存在关联，和其他系统的数据是否存在重复和矛盾
合并元数据如同ProtocolBuffer，Avro，Thrift一样，Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据，然后随着业务需要，逐渐往元数据中添加更多的列。在这种情况下，用户可能会创建多个Parquet文件，有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况，并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。因为元数据合并是一种相对耗
sql分析器：Antlr (ANother Tool for Language Recognition) 是一个强大的跨语言语法解析器，可以用来读取、处理、执行或翻译结构化文本或二进制文件。它被广泛用来构建语言，工具和框架。Antlr可以从语法上来生成一个可以构建和遍历解析树的解析器。Apache Atlas版本号：2.0.0从官方网站下载Apache Atlas2.0.0版本源代码，用开发工具（
全网最全大数据面试提升手册！数据血缘是帮助用户找数据、理解数据以及使数据发挥价值的基础能力。本文将聚焦数据血缘存
定义Spark SQL可以通过DataFream接口操作各种数据源。可以通过关系转换或者临时表来操作DataFrame。这里我们将介绍通用的数据源加载方法和数据保存方法。通用加载/保存方法Spark默认的数据源格式为Parquet格式，数据源格式问Parquet文件的时候，Spark读取数据的时候不需要指定具体的格式，如果想要修改默认的数据格式，就需要修改spark.sql.sources.def
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2023-09-27 07:54:23
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在复杂的社会分工协作体系中，我们需要明确个人定位，才能更好的发挥价值，数据也是一样，于是，数据血缘应运而生。今天这篇文章会全方位的讲解数据血缘，并且给出具体的落地实施方案。一、数据血缘是什么数据血缘是在数据的加工、流转过程产生的数据与数据之间的关系。提供一种探查数据关系的手段，用于跟踪数据流经路径。二、数据血缘的组成1、数据节点数据血缘中的节点，可以理解为数据流转中的一个个实体，用于承载数据功能业
1. 背景一个完整的数据生命周期，包含从数据源头的数据采集、计算、加工、转换和展示等多个核心步骤以及到最终的数据销毁、归档的全部流程。我们用一种类似人类社会的血缘关系来描述这种数据之间的流转关系——即数据血缘。数据血缘属于元数据的一部分，能够为数据的溯源、价值评估、质量评估、数据归档、数据标签以及数据热度分析等多个方面提供技术支持和基础数据支撑。通常，大数据任务面临多种异构数据源的接入，执行引擎多
一、Spark是什么？快速且通用的集群计算平台二、Spark的特点：快速：Spark扩充流行的Mapreduce计算模型，是基于内存的计算通用：Spark的设计容纳了其它分布式系统拥有的功能，批处理、迭代式计算、交互查询和流处理等，降低了维护成本高度开放：Spark提供Python、Java、Scala、SQL的API和丰富的内置库，Spark和其它的大数据工作整合得很好，包括hadoop、Kaf
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2023-08-30 11:02:16
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目录1.血统概念2.宽依赖和窄依赖3.宽依赖与窄依赖之间的对比1.血统概念利用内存加快数据加载，在众多的其它的In-Memory类数据库或Cache类系统中也有实现，Spark的主要区别在于它处理分布式运算环境下的数据容错性（节点实效/数据丢失）问题时采用的方案。为了保证RDD中数据的鲁棒性，RDD数据集通过所谓的血统关系(Lineage)记住了它是如何从其它RDD中演变过来的。相比其它系统的细颗
文章目录引言Atlas 原理及相关概念Altas 使用Atlas Rest Api 详解及示例结语 引言Apache Atlas 是托管于 Apache 旗下的一款元数据管理和治理的产品，目前在大数据领域应用颇为广泛，可以很好的帮助企业管理数据资产，并对这些资产进行分类和治理，为数据分析，数据治理提供高质量的元数据信息。随着企业业务量的逐渐膨胀，数据日益增多，不同业务线的数据可能在多种类型的数据
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2023-11-03 13:21:09
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字段血缘可以很好的帮助我们了解数据生成的处理过程，在探索中我们发现了可以通过Spark的扩展来优雅的实现这一功能
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原创
2022-04-25 10:15:07
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DataLeap是火山引擎数智平台VeDI旗下的大数据研发治理套件产品，帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设，降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。
原创
2023-09-04 10:49:46
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合并元数据如同ProtocolBuffer，Avro，Thrift一样，Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据，然后随着业务需要，逐渐往元数据中添加更多的列。在这种情况下，用户可能会创建多个Parquet文件，有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况，并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。因为元数据合并是一种相对耗
Spark key-value类型算子1. partitionBy()按照K重新分区先看partitionBy函数def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)] = self.withScope {
if (keyClass.isArray && partitioner.isInstanceOf[HashPart
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2023-10-04 20:59:48
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dataFrame多了数据的结构信息。就是schema。RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame 提供了详细的结构信息，可以让sparkSQL清楚的知道数据集中包含哪些列，列的名称和类型各是什么? RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除
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
