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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题目链接：https://www.luogu.com.cn/problem/T236450?contestId=67903
题目描述农夫约翰非常认真地对待他的奶牛们的血统。然而他不是一个真正优秀的记帐员。他把他的奶牛 们的家谱作成二叉树，并且把二叉树以更线性的“树的中序遍历”和“树的前序遍历”的符号加以记录而 不是用图形的方法。你的任务是在被给予奶牛家谱的“树中序遍历”和“树前序遍历”的符号后，创
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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# 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
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# Java解析SQL血缘
随着数据规模的增大和数据分析的复杂度的提高，越来越多的企业需要对大量的数据进行处理和分析。在进行数据分析之前，需要首先了解数据之间的关系和依赖，以便正确地进行数据处理和分析。而SQL血缘分析就是一种用于了解SQL语句中数据之间关系的方法。
## 什么是SQL血缘
SQL血缘是指通过解析SQL语句，分析其中各个表之间的依赖关系和数据流向的过程。通过SQL血缘分析，可
原创
2023-12-06 03:56:15
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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
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2023-10-05 14:46:06
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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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数据血缘追踪工具——data-lineage-parent在大数据时代，数据治理变得日益重要，其中数据血缘追踪是确保数据质量和合规性的重要环节。data-lineage-parent 是一个由thestyleofme开发的开源项目，致力于提供高效、易用的数据血缘发现和管理解决方案。通过该项目，你可以轻松地跟踪数据从源头到应用的全生命周期，为数据治理提供强有力的支持。项目简介data-lineage
作者丨静默虚空本文针对关系型数据库的一般语法。限于篇幅，本文侧重说明用法，不会展开讲解特性、原理。一、基本概念 数据库术语数据库（database） - 保存有组织的数据的容器（通常是一个文件或一组文件）。数据表（table） - 某种特定类型数据的结构化清单。模式（schema） - 关于数据库和表的布局及特性的信息。模式定义了数据在表中如何存储，包含存储什么样的数据，数据如何分解，各部分信息如
slardar是一个sql mapping框架，其大概使用方式类似mybatis，没有采用hibernate那种orm的方式是因为个人觉得这种方式需要大量的处理sql，每次操作对象都要进行依次sql解析比较繁琐；转而想到mybatis这种把sql逻辑交给用户的方式还是比较合理的。同时又不像全盘照抄mybatis，还是想有一些独特的地方，于是将mybatis的xml配置sql的方式换成了javasc
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2024-09-14 21:26:31
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Java的语言特性相比c#来说少了很多，最明显的一个地方是java里没有函数指针这样的机制，而c#里有“委托”这个概念来充当函数指针的作用。那么java里用什么来实现类似c#里用函数指针完成的任务——比如委托事件这样的机制？其实java用的是普通的接口，而这里有一个概念起了很重要的作用，那就是内部类。本文就围绕java内部类，先介绍基本用法和编译器对内部类的解释。在以上两点的基础上理解java内部
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2024-09-26 19:22:07
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在当今数据驱动的时代，数据血缘解析的需求越来越迫切。尤其是在使用 Python 进行数据处理和分析时，理解数据的来源以及如何在不同处理阶段转化，是确保数据准确性和业务逻辑的基础。本文通过一个复盘的过程，详细阐述了 Python 血缘解析的实现方法及其技术细节。
## 协议背景
### 协议发展时间轴
从最初的数据处理模型，到现代 Python 中丰富的数据科学库，数据血缘解析的需求逐渐显现。
实现功能（1）实现家庭成员信息存储：包括姓名，出生地，出生日期，死亡日期，性别，身高，职业等；（2）家族关系存储：将各家庭成员之间的关系，存储在计算机中（可永久保存）；（3）家谱数据的更新：修改、删除、加入；（4）将家谱以较友好的格式输出（显示）；（5）按基本信息查询成员，按亲戚关系查询；（6）统计：平均寿命、平均身高、家庭平均人口等；（7）屏幕显示家谱树形结构（类似Windows 目录）；（8）
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2023-11-15 19:17:19
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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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文章目录1.背景2.知识铺垫dataset中的逻辑计划实现sql中逻辑计划实现（Parser分析）Analyzer分析3.我们做的事让logicalplan具备列级解析的能力trait怎么进行工作的列级对象存在的合理性rule是怎么进行工作的hive relation的识别4.软件架构[module]assembly[module]dev[module]examples[directory]sq
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2023-09-14 09:56:53
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参考:官网:https://atlas.apache.org简单介绍:https://cloud.tencent.com/developer/article/1544396 GG #web部署:官网:https://atlas.apache.org/#/Installation 一、Atl
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2023-08-29 18:46:20
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Spark血缘字段解析一、废话不多说，直接上代码二、把项目打成jar包，并和spark集成三、本人对该项目的改造1.项目结构四、最后的清洗结果 一、废话不多说，直接上代码package com.roundyuan.sparkagent
import org.apache.spark.internal.Logging
import org.apache.spark.sql.catalyst.ca
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2023-11-19 12:18:51
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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
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2023-08-05 11:27:38
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# Java解析SQL血缘的jar
在软件开发过程中，我们经常需要对SQL语句进行解析，分析SQL的血缘关系（即数据之间的依赖关系）。这对于数据流分析、性能优化等方面非常有用。在Java开发中，有一些开源的jar包可以帮助我们实现这一功能，比如Apache Calcite。
## Apache Calcite简介
Apache Calcite是一个动态数据管理框架，它提供了一种将SQL语句解
原创
2024-03-16 03:38:50
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Atlas 2.1.0 实践之编译Atlas-Hive问题前景： Hive 2.2.0以下的低版本存在bug，字段级的血缘数据不能自动生成，需升级hive版本到2.2.0及以上才能正常生成字段级的血缘数据。所以记录一篇编译Atlas-Hive。问题导读：1、为什么要做数据治理？2、如何安装并使用Altas？3、执行maven编译打包？4、踩过哪些
