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
转载
2024-04-08 21:34:11
23阅读
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
转载
2023-10-05 14:46:06
197阅读
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
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
转载
2023-08-05 11:27:38
865阅读
# 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
# Python 实现 SQL 血缘关系分析
在数据工程中，血缘关系是指数据在系统中的流转关系，它帮助我们追踪数据的来源和去向。实现 SQL 血缘关系分析的过程大致可以分为以下几步：
| 步骤 | 任务 |
|------|------------------------------|
| 1 | 准备数据源
Spark中比较重要的一块就是血缘关系和阶段划分，虽说并不能像累加器或者广播变量解决特定的需求，但对于理解Spark计算的任务执行调度有很大的帮助。Lineage（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
# Python绘制SQL血缘分析的完整指南
在当今数据驱动的世界中，数据血缘（Data Lineage）是理解和管理数据流程的重要工具。本文将指导你如何使用Python绘制SQL的血缘图，以帮助你可视化数据流动和转换过程。我们将通过以下步骤来实现这一目标。
## 流程概述
以下是我们实现SQL血缘分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-13 09:16:46
235阅读
目录前言一.parser grammar改写二、得到AST三、优化问题前言作为一个开发实践项目，实现对HiveSQL语句的解析可以很有效的作为管理用户查询权限的管理。对于这方面的知识本身也不是非常熟悉了解，很多时候也是边学边记。身边也没有人指导这个方案具体该怎么实现怎么做，只有需求是要将复杂查询或者是关联建表的SQL语句能够将其库名和表名全都给提取出来并且能够实现上下游的追溯。这个功能最好还是用J
转载
2024-04-11 09:59:06
134阅读
sqlflow 血缘关系 大数据
SQLFlow 是用于追溯数据血缘关系的工具，它自诞生以来以帮助成千上万的工程师即用户解决了困扰许久的数据血缘梳理工作。数据库中视图(View)的数据来自表(Table)或其他视图，视图中字段(Column)的数据可能来自多个表中多个字段的聚集
转载
2023-07-15 11:23:54
911阅读
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
转载
2023-11-21 14:56:12
208阅读
目录前言一、字段血缘1.区别字段2.区别标识符序列3.功能函数设定二、字段血缘可视化点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢前言SQL解析和血缘追踪的研究现在差不多可以告一段落了，从8月22日写HiveSQL源码之语法词法编译文件解析一文详解这篇文章以来便断断续续的对SQL语法解析研究，到了今天终于是有了一番成果。一般做此类研究的项目都是在数据治理和数据中台方面的服务作支撑，对于数据安全
转载
2023-10-14 06:21:14
292阅读
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
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
数据血缘数据血缘关系：数据血缘关系是指数据在产生、处理、流转到消亡过程中，数据之间形成的一种类似于人类社会血缘关系的关系。数据血缘模型【lineage model】中的实体包括表、列、函数、RESULTSET、关系和其他实体。实体和关系的组合显示了从一个表/列到其他表/列的血缘如以下SQL解析产生的数据血缘如下：针对员工表创建一个视图，针对NYC城市的员工统计如下信息：每个部门的员工数 与 总员工
转载
2023-09-07 11:58:20
1775阅读
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
转载
2023-12-21 06:08:08
67阅读
数据血缘关系介绍定义Data Lineage 数据血统，也叫做Data Provenance 数据起源或Data Pedigree 数据谱系从数据的产生，ETL处理、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系，类似于人类社会的血缘关系，我们称之为数据血缘关系。数据血缘关系有一些明显的特征归属性。一般来说，特定的数据归属特定的团队或者个人多源性。同一个数据可以有多个来源（多个父亲）。一个数据可
目录01 数据血缘模型02 数据血缘优化03 数据血缘用例04 未来展望 01 数据血缘模型数据血缘模型 – 挑战首先介绍一下字节内部数据血缘遇到的挑战。 随着公司业务扩张、用户数量持续增长以及数仓建设不断完善，元数据种类和数量也经历了非线性增长，并在此期间涌现出一些问题。第一，扩展性。好的扩展性可以在面对新型元数据血缘时保证快速接入和迭代，而扩展性不佳则会导致在业务变化时需要不停地重构来适应业
转载
2023-12-20 09:48:32
138阅读
本文字数：7860字预计阅读时间：20分钟＋1 研究背景随着企业信息化和业务的发展，数据资产日益庞大，数据仓库构建越来越复杂，在数仓构建的过程中，常遇到数据溯源困难，数据模型修改导致业务分析困难等难题，此类问题主要是由于数据血缘分析不足造成的，只有强化血缘关系，才能帮助企业更好的发挥数据价值。SQL血缘关系是数据仓库模型构建的核心依赖。通过对SQL语句进行梳理与解析，得到各个业务层表之间依赖关系和
转载
2023-07-20 21:20:48
593阅读
# 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
