## Java 数据血缘管理实现指南
数据血缘管理（Data Lineage Management）是指对数据流动及其变更的追踪和记录，帮助开发者和数据分析师理解数据的来源、转换和去向。本文将详细介绍如何在Java中实现数据血缘管理，确保你对整件事情的流程有清晰的理解，并提供相应的代码示例来帮助你上手。
### 流程概述
在开始之前，让我们先概述一下实现数据血缘管理的主要步骤：
| 步骤
前言： 部门业务数据治理中字段血缘关系的实现，平台使用了工具Apache Atlas，简单查了些内容对自己进行科普，后续再深入以下摘自文章： 参考文章：一 Atlas是什么？ Atlas是由Hadoop发行商HortonWorks公司2015贡献给Apache基金组织的一款面向Hadoop生态圈的数据溯源工具。主要用于监控Apache Hive、Apache Hbase、Apache Kafka、
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2023-10-24 08:55:38
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目录概述Apache Atlas 架构Apache Atlas 核心组件安装API 二次开发Restful API概述Apache Atlas 是 Hadoop 社区为解决 Hadoop 生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目，它为
Hadoop 集群提供了包括 数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理 在内的元数据治
理核心能力。
1、Atlas 支持各种 Hadoop 和非 Ha
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2023-11-01 14:18:26
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目录一、概念背景介绍1.1 概述1.2 核心特性1.3 Atlas的组件1.4 Apache Atlas依赖HDP组件1.5 类型系统1.6 类型系统二、Atlas 元数据血缘2.1 atlas 配置文件1.Atlas数据库2.Grapth Titan3.hive-site.xml 配置文件4.hbase-site.xml配置文件2.2 hive_db Type示例1. hive中创建数据库2.在
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2024-01-21 09:46:56
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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
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2024-01-03 13:45:38
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01 什么是数据血缘数据血缘跟踪、记录、展示了数据来自何处，以及在数据流转过程中应用了哪些转换操作，它有助于追溯数据来源及处理过程。数据血缘系统的核心功能：数据资产的自动发现及创建血缘关系的自动发现及创建不同视角的血缘及资产分析展示与数据血缘容易混淆的概念：数据起源。数据起源重点在于跟踪数据的原始来源，包括与数据相关的采集、规则、流程，以帮助数据工程师评估数据的质量。02 Apache Atlas
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2024-08-23 10:19:54
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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
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2024-04-11 09:59:06
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接了一个新需求：需要做数据仓库的血缘关系。正所谓兵来将挡水来土掩，那咱就动手吧。 血缘关系是数据治理的一块，其实有专门的第三方数据治理框架，但考虑到目前的线上环境已经趋于稳定，引入新的框架无疑是劳民伤财，伤筋动骨，所以就想以最小的代价把这个事情给做了。目前我们考虑做的血缘关系呢只是做输入表和输出表，最后会形成一张表与表之间的链路图。这个东西的好处就是有助于仓库人员梳理业务，后面可能还会做字段
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2023-07-11 13:53:36
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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。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。基于字节跳动内部沉淀的数据治理经验，火山引擎 DataLeap 具备完备的数据血缘能力，本文将从数据血缘应用背景、发展
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2023-12-24 13:28:02
368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
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2023-10-14 06:21:14
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环境篇：Atlas2.1.0兼容CDH6.3.2部署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Atl
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2024-06-22 14:54:39
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什么是元数据？元数据MetaData狭义的解释是用来描述数据的数据，广义的来看，除了业务逻辑直接读写处理的那些业务数据，
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2024-01-02 11:16:23
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构建知识图谱的时候，首先是要建立知识表达的的数据模型，也就是知识图谱整个的数据组织体系，主要是数据的分类及层次关系，还有属性及属性的关系。数据组织体系建立之后，我们就要考虑数据如何表达的问题，这种表达方式应该是既可以让人们容易理解，也要让计算机能够理解和使用。1 Linked Data在语义网的技术栈中，数据表示占了很大比重，按照语义网技术标准要求，所有的实体或属性数据都应该用URI/IRI来表示
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2024-07-26 18:44:34
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## Hive 血缘管理
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Hive血缘管理。在开始之前，让我们先了解一下整个流程。
### 流程概述
下面的表格展示了Hive血缘管理的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据库 |
| 2 | 创建表 |
| 3 | 加载数据 |
| 4 | 运行查询 |
| 5 | 检查血缘关系 |
现在，让我们一步
原创
2023-12-24 05:12:34
41阅读
0.背景马哈鱼数据血缘工具(https://www.sqlflow.cn/)是SQLflow工具的中文译名,实际就是sqlflow. 对于SQL flow来说,底层调用的是General SQL Parser(GSP https://sqlparser.com) 的库. 这个gsp有开源的java demo项目:https://github.com/sqlparser/gsp_demo_java1
# Java 数据血缘解析
数据血缘（Data Lineage）指的是数据从源头到最终目的地的流动过程，包括数据的创建、转变和使用。在数据处理和分析的过程中，理解数据血缘至关重要，它能够帮助我们追踪数据的变更历程，确保数据质量，并遵循合规性。
今天，我们将探讨如何在 Java 中实现简单的数据血缘解析，并通过代码示例来深入理解其应用。
## 数据血缘的基本概念
数据血缘可以分为以下几个部
原创
2024-09-04 05:13:45
51阅读
# 数据血缘的Java开发指南
数据血缘是一种重要的数据管理技术，用于追踪数据的来源、变更过程及其影响关系。在Java开发中实现数据血缘通常涉及到构建数据模型、捕获数据变更、记录来源以及可视化血缘关系。本文将为你提供实现过程的详细步骤及代码示例。
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
|----------
原创
2024-09-27 06:05:26
35阅读
数据来源广、量级大、场景多，导致数据之间关系变得异常复杂。经过读取、清洗、存储、计算等一系列流程之后，数据最终汇入指标、报表等服务系统中。但如何对数据溯源、跟踪变化，成为困扰数据研发工程师的难题之一。数据血缘描述了数据的来源和去向，以及多个处理过程中的转换，是组织内使数据发挥价值的重要基础能力。通过构建数据血缘图谱，可以直接清晰地观察表之间的上、下游依赖关系，甚至是特殊场景下用户关注的表属性，更清
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2024-07-09 16:35:24
83阅读
# 实现Java数据血缘
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取数据源) --> B(建立数据模型)
B --> C(编写数据处理代码)
C --> D(生成数据血缘)
D --> E(可视化数据血缘)
```
## 2. 关系图
```mermaid
erDiagram
DATA_SOURCE ||--o| D
原创
2024-03-30 04:01:44
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我们在报表开发中经常会使用存储过程准备数据，存储过程支持分步计算，可以实现非常复杂的计算逻辑，为报表开发带来便利。所以，报表开发中这样的存储过程并不少见： 3008 行，141KB 的存储过程，会给报表开发带来什么不好的影响？1. 编辑调试性存储过程难以编辑调试，这样几千行存储过程的开发周期往往要以周或月计，这样会严重影响报表的开发效率，而业务提的报表需求似乎都“很急”。
