Datahub Hive 血缘是一项重要的数据管理技术，特别是在大数据环境中，有助于跟踪和理解数据在系统中的流动和转化。本文将为你详细讲解如何解决 Datahub Hive 血缘问题，从备份策略到恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施，以及迁移方案。这些都将以结构化的方式呈现，帮助你更好地理解和实施。
## 备份策略
为了确保数据的安全性，可以实现一个系统化的备份策略。以下是一个思维导图，展
一、前言Data lineage includes the data origin, what happens to it and where it moves over time. Data lineage gives visibility while greatly simplifying the ability to trace errors back to the root cause i
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2023-10-09 10:23:15
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作者：Hao Guangshi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。平台计划将 Hive 任务迁移到 Spark SQL
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2023-11-21 14:56:12
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元数据管理是数据治理的基石，hive hook是一种实现元数据采集的方式，本文将介绍hive hook的优缺点，以及hive的多种hook机制，最后使用一个案例分析hook的执行过程。Hive客户端支持Hive Cli、HiveServer2等，一个完整的HQL需要经过解析、编译、优化器处理、执行器执行共四个阶段。以Hive目前原生支持计算引擎MapReduce为例，具体处理流程如下：1、HQL解
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2023-11-13 13:10:16
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datahub hive血缘模型是现代数据治理和数据集成中至关重要的组成部分。它帮助工程师和数据科学家理解数据的流动，跟踪数据的来源及其变更，从而确保数据的透明性和可追溯性。在这篇博文中，我们将深入探讨如何解决datahub hive血缘模型的一些问题。
### 背景定位
在大数据时代，企业通过数据驱动决策的需求不断上升。然而，由于数据的跨系统整合和处理流程复杂，数据流向和变更难以追踪，导致了
datahub 获取hive血缘的描述
在现代数据架构中，数据血缘非常关键，它帮助我们理解数据如何流动以及在业务决策中如何使用。针对“datahub 获取hive血缘”的问题，我整理了以下步骤，方便后续操作和集成。
## 环境准备
在集成 DataHub 进行 Hive 血缘分析之前，我们需要确保所有的技术栈都是兼容的。以下是我整理的版本兼容性矩阵和技术栈的匹配程度图。
```mermai
# DataHub Hive血缘关系解析
在数据管理和数据治理领域，血缘关系（Data Lineage）是一个尤为重要的概念。它可以帮助我们追踪数据的来源、变更及其在数据流中的流向。本文将以DataHub为背景，重点介绍Hive在数据血缘关系中的应用，并提供相关的代码示例。同时，我们将利用Mermaid语法可视化数据关系和流程。
## 一、什么是数据血缘关系？
数据血缘关系是指数据在整个生命
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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2023-10-04 15:39:17
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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，通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯。大数据数据血缘是指数据产生的链路，直白点说，就是我们这个数据是怎么来的，经过了哪些过程和阶段。数据血缘关系的应用场景是什么：在数据的处理过程中，从数据源头到最终的数据生成，每个环节都可能
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2023-12-23 21:40:46
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最近入职一家公司，本以为是java开发，没想到是大数据处理，于是开始了大数据的学习：大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》&n
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2023-11-27 12:27:23
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# 实现“datahub 接入hive数据源 血缘”教程
## 1. 整体流程
首先我们来看一下整个“datahub 接入hive数据源 血缘”的流程，可以用下面的表格来展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建Datahub项目 |
| 步骤二 | 创建Hive数据源 |
| 步骤三 | 将Hive数据源关联到Datahub项目 |
| 步骤四 | 查
原创
2024-03-18 06:52:53
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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
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2024-02-28 14:00:11
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数仓血缘应用（一）：表血缘热度 文章目录数仓血缘应用（一）：表血缘热度前言一、价值衡量指标——应用层二、血缘节点应用——热度1、指标透传（应用层——>数仓）2、指标应用（热度）2.1、数仓血缘节点关系2.2、热度2.3、热度应用总结 前言在数据仓库的建设过程中，伴随着时间的迁移或多或少会遇到一些问题： 1、模型越来越多，表也越来越多，运维压力愈来愈大，当一大波问题来临时，感觉每张表都需要保障
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2024-09-19 10:06:50
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## 数据血缘追踪与数据湖
在大数据领域中，数据血缘追踪是一项重要的任务，它可以帮助我们了解数据的来源和去向，追溯数据的变化和转换过程，以便更好地管理和利用数据。而数据湖（Data Lake）则是一种存储和管理海量结构化和非结构化数据的架构，提供了一个集中的数据存储和访问平台。本文将介绍通过使用DataHub和HiveSQL建立数据血缘的方法，并提供代码示例。
### 数据血缘追踪的重要性
原创
2023-10-13 13:20:35
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日常工作中果果经常要处理各种各样的数据。说到数据分析，Excel是不错的选择，毕竟Excel提供了很方便的交互式界面，数据过滤和可视化功能。基本上你能想到的功能，Excel都能提供。但是问题在于，同样的数据可能每月每周甚至每天都会更新，比如说销售数据。每一次数据更新，意味着要手动做一系列事情:导入到Excel里->调整格式->数据处理->画图->排版->
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2024-07-09 09:24:11
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# 如何实现DataHub对MySQL的血缘分析
## 1. 引言
在数据工程领域，数据血缘分析是理解数据来源与去向的重要手段。本文将会引导你如何使用DataHub与MySQL进行血缘分析。我们将分步骤进行说明，并提供完整的实现代码。
## 2. 流程概述
我们首先确定这一过程的主要步骤。以下是每一步的概述：
| 步骤 | 说明 |
|--
# 项目方案：如何根据Hive SQL代码生成Datahub数据集及血缘
## 1. 简介
在大数据领域，数据集的管理和血缘的追踪非常重要。本项目方案旨在介绍如何利用Hive SQL代码来生成Datahub数据集，并建立数据集之间的血缘关系。通过该方案，可以提高数据集的管理效率和数据血缘的可追溯性，帮助数据工程师更好地管理和利用数据。
## 2. 方案概述
本方案主要包含以下几个步骤：
- 解
原创
2023-11-14 05:12:34
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在数据仓库建设中，元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论，可以将元数据分为这三类
在数据仓库建设中，元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论，可以将元数据分为这三类：技术元数据，如表的存储结构结构、文件的路径业务元数据，如血缘关系、业务的归属过程元数据，如表每天的行数、占用HDFS空间、更新时间而基于这3
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2023-08-07 11:36:17
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0、前言之前写了篇 基于jsPlumb.js的模仿sqlFlow数据血缘图的前端页面，是利用jsplumb.js模仿sqlflow的前端。 然后有些小伙伴想看后端代码，当时第一版代码写得太乱了，所以就没直接发。磨了1个月，虽然还有bug但是也算基本能跑了。 github代码地址：源代码丢失，待重新编写后开源1、项目整体概述、思路需求：完成类似sqlflow这样的，根据sql离线来生成粒度最小为字段
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2023-12-22 14:24:04
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技术元数据，如表的存储结构结构、文件的路径业务元数据，如血缘关系、业务的归属过程元数据，如表每天的行数、占用HDFS空间、更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统，通常又会实现如下核心功能：
血缘关系如表级别/字段级别的血缘关系，这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里。大数据集群计算资源管理针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/Mapreduce，可以到Yar
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2024-03-11 09:17:20
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