摘要：全链路数据血缘，指在数据的全生命周期内，数据与数据之间会形成各式各样的关系，贯穿整个数据链路中。
，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
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2024-08-23 10:35:52
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数据血缘是元数据产品的核心能力，但数据血缘是典型的看起来很美好但用起来门槛很高的技术，只要你采买过元数据产品就知道了。这篇文章对数据血缘的特征、价值、用途和方法做了系统阐述：1、特征：归属性、多源性、可追溯及层次性2、价值：数据价值评估、数据质量评估及数据生命周期管理3、用途：合规需求、影响分析和质量问题分析、数据安全和隐私、迁移项目及自服务分析4、方法：自动解析、系统跟踪、机器学习方法及手工的收
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2023-10-26 17:21:55
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数据地图平台是字节跳动内部的大数据检索平台，每天近万的字节员工在此查找所需数据。数据地图通过提供便捷的找数，理解数服务，大大节省了内部数据的沟通和建设成本。数据血缘图谱介绍字节的数据可分为端数据和业务数据，这些记录往往需要通过加工处理才能产生业务价值。数据加工处理的流程一般是读取原始数据，进行数据清洗，再经过多种计算和存储，最终汇入指标、报表和数据服务系统。数据血缘描述了数据的来源和去向，以及数据
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2024-02-04 07:11:50
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### 数据治理背景 越来越多的企业建立起自己的数据仓库和分析平台。 随着数据的积累以及加工流程越来越复杂，企业对数据的管理变得越来越无力，容易出现数据孤岛、数据指标混乱等情况。对数据进行治理呼声越来越紧迫。 然而，数据治理是一个新课题，目前尚无明确的概念定义和方向。 这里，我们提出一套自己的数据治理方案，希望能引起一些共鸣和讨论。 ### 数据治理步骤：先理后治 ### 数据治理交付内容： 1、
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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# 数据血缘关系实现指南：Java 实践指南
## 一、什么是数据血缘关系？
数据血缘关系（Data Lineage）指的是数据从其源头到最终目的地的整个过程的记录，通常包括数据的生成、转化、存储和使用等环节。这对于数据治理、数据质量、合规性和审计等领域非常重要。
## 二、流程概述
实现数据血缘关系通常涉及多个步骤。以下是一个简要的步骤表，帮助理解整个实现流程：
| 步骤 | 描述
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
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）部署快（经过手册的洗礼，快速部署简单的集群）使用简便（遇到需要的数据，查询手册获取对应的GNQL，针对性查询）答疑优秀（遇到问题，可以先翻论坛，如果没有，那就发布帖子，开发人员的帮助很及时）开源，且技术稳定因为
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2024-06-05 21:03:48
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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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数据血缘关系，从概念来讲很好理解，即数据的全生命周期中，数据与数据之间会形成多种多样的关系，这些关系与人类的血缘关
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2022-10-09 06:28:02
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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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前言：在数据治理领域的文章大多都是从业务角度进行切入，本文从纯技术角度切入，介绍了数据血缘关系的图分析思路、领域建模层面构建中间层的思路。以及纯粹从词法分析和语法分析的统计学层面维度。图视角受益之前在招商银行的担保圈项目启发，将对于图的分析观点带入到数据治理当中来。我们在DW中获取到数据的血缘关系表schema如下所示(血缘数据见附件，此处仅选取几块关键指标):src_guiddst_guided
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2023-11-25 18:14:12
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目录一、背景二、前期调研三、Spark SQL 扩展3.1 Spark 可扩展的内容3.2 实现自己的扩展3.3 扩展的规则类3.4 具体的实现方法四、总结 一、背景字段血缘是在表处理的过程中将字段的处理过程保留下来。为什么会需要字段血缘呢？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
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2023-09-30 19:42:06
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数据血缘，即对Sugar BI中各资源涉及的数据流经路径进⾏跟踪，类似于追踪数据的「⾎缘关系」。 其可针对数据向下做影响分析或向上做溯源分析，有助于⽤户管理资源和排查问题。具体为：影响分析：了解资源（如数据源 / 数据表 / API / 数据模型 / SQL 模型等）被下游的使⽤情况，便于在更改资源时评估影响。溯源分析：对资源（如图表 / 数据模型）的错误 / 疑问进⾏溯源，查明根因。您也可以点击
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2023-09-30 20:58:22
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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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数据血缘是元数据产品的核心能力，但数据血缘是典型的看起来很美好但用起来门槛很高的技术，只要你采买过元数据产品就知道了。这
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2023-12-18 14:19:08
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**目的：** 分析mysql的表级和字段级血缘，本文给出他人源码或示例工具GUDU-SQLPARSER GSP JSQL-PARSER antlr DRUID横向对比名称开源功能优点缺点支持的数据库官网GUDU-SQLPARSER GSP商业，SDK免费强大，有sqlflow商业产品背书功能强大，傻瓜式一键解析血缘无法使用开源allhttps://www.sqlparser.com/downlo
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2023-10-28 18:34:38
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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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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
