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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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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RDD血缘的形成RDD血缘（RDD Lineage），也可以叫：RDD依赖关系图。当我们计算一个RDD时，会依赖一个或多个父RDD的数据，而这些父RDD又会依赖它自身的父RDD，这样RDD之间的依赖关系就形成了一个有向无环图（也叫DAG图），这些依赖关系被记录在一个图中，这就是RDD的血缘（也叫RDD Lineage）。RDD之间的依赖关系是如何产生的呢？其实这些依赖关系的产生是由于对RDD进行的
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2024-04-10 12:58:24
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数据库的完整性是指数据的正确性和相容性，是为了防止数据库中存在不符合语义的数据，即不正确的数据。为了提供数据库的完整性，数据库管理系统必须能实现如下功能：提供定义完整性约束条件的机制提供完整性检查的方法进行违约处理实体完整性【主键primary key】将检查主码值唯一且不为空，检查方法为避免全表扫描【耗时】将自动建立一个索引，违约处理为拒绝该操作。对单属性构成的码可以有两种说明方法，列级约束条件
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2024-09-24 13:52:30
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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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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部分，用于分析表和字段从数据源到当前表的血缘路径，以及血缘字段之间存在的关系是否满足，并关注数据一致性以及表设计的
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2023-12-26 18:25:42
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一、SQLFlow–数据治理专家的一把利器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。大数据治理分析师常常需要对各种复杂场景下的SQL语句进行溯源分析，而限于环境因素，往往只能提供SQL语句给SQLFlow进行分析处理，SQL语句的制造
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2023-11-06 16:45:47
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# Python 解析SQL生成数据血缘关系
在数据工程和数据分析的领域，数据血缘 (Data Lineage) 是一个重要的概念。它描述了数据从来源到最终使用的整个过程，包括数据的转化、传输和存储等。这对于数据的可追溯性和合规性至关重要。本文将介绍如何使用 Python 解析 SQL 语句以生成数据血缘关系，并包括代码示例。
## 1. 数据血缘关系的定义
数据血缘关系是指数据的流动过程，
# Python解析SQL表血缘关系
在数据分析和数据工程领域中，了解数据表之间的血缘关系是非常重要的。血缘关系描述了数据表之间的依赖关系，帮助我们更好地理解数据流和数据变换的过程。在本文中，我们将介绍如何使用Python来解析SQL表的血缘关系。
## 数据准备
首先，我们需要准备一些示例SQL表数据，以便进行血缘关系分析。假设我们有三个表，分别为`orders`，`customers`和
原创
2024-05-09 05:44:14
224阅读
# Pyflakes解析Python代码血缘关系
在Python开发中，我们常常需要分析和理解代码结构及不同模块间的关系。而Pyflakes这个工具正是为此而生。Pyflakes用于检测Python代码中的潜在错误，同时，它也能帮助我们解析代码的血缘关系。本文将介绍Pyflakes的基本功能，并提供代码示例，帮助您更好地理解这一工具的应用。
## 什么是Pyflakes？
Pyflakes是
原创
2024-09-27 05:18:56
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# Hive血缘关系解析工具：深入理解数据流动
## 引言
在现代数据处理的场景中，理解数据从源头到目的地的流动至关重要。尤其是在使用Hive等大数据处理框架时，数据的血缘关系分析尤为重要。本文将介绍Hive血缘关系解析工具的基本概念、应用场景及代码示例，帮助读者深入理解数据转化中的血缘关系。同时，我们会通过图表来可视化和增强理解。
## 什么是Hive血缘关系？
在数据处理过程中，每当数
原创
2024-09-19 04:16:16
149阅读
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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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
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2023-12-21 06:08:08
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流程图如下：
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[安装依赖包]
B --> C[下载sqllineage]
C --> D[配置数据库连接信息]
D --> E[解析sql语句]
E --> F[输出血缘关系]
```
# 实现"sqllineage解析mysql血缘关系"的步骤
## 准备工作
在开始实现之前，我
原创
2024-01-02 09:46:30
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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
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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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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# Python解析SQL血缘关系的包
在数据分析和数据处理过程中，SQL查询是一种常见的数据操作方式。当我们进行复杂的数据处理时，往往会有多个SQL查询之间存在血缘关系，也就是一个查询的结果会作为另一个查询的输入。为了更好地了解数据处理过程中SQL查询之间的关系，我们可以借助一些工具来解析SQL血缘关系。其中，有一款Python包可以帮助我们实现这一功能，那就是`sqlparse`。
##
原创
2024-06-01 07:06:06
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近期，数据科学网站KDnuggets发布了2018数据科学和机器学习工具调查结果：Python荣登第一，成为最受青睐的分析、数据科学、机器学习工具。2017年Python已经拥有超过50%的份额，如今已经提高至65.6%。表：KDnuggets2018年顶级分析/数据科学/ ML软件调查数据来自拉勾网市场需求大，应用前景广，可以说，现在是学Python最好的时候。01编程语言这么多，为什么要选择P
前言：deepdive是基于python2的，如果写脚本时使用python3，就会出现一系列问题，例如最开始可能遇到的报错就是：即找不到dd文件等等22:38:04 [Helpers$(akka://deepdive)] INFO Traceback (most recent call last):
22:38:04 [Helpers$(akka://deepdive)] INFO Fil
