背景做大数据的项目，必不可少的是要接触到数据血缘图，它在大数据项目中有着很重要的作用。 之前在公司也做过一些案例，也看过很多友商的产品，阿里的DataWork，领英的Datahub， datawork的血缘图使用的是 G6，自家的产品 Datahub使用的是 爱彼邻的 可视化库 visx 本篇文章就来谈谈datahub中的血缘图。查看源码点击此处链接你将看到 datahub中的血缘图， 由于是de
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
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2023-12-20 09:48:32
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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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一、需求分析1.1项目背景家谱是人类生活中具有重要地位的内容，它记载着一个以血缘关系为主题的家族世代的绵延，记录着一个家族的成员以及血脉关系的载体，更是一个家族文化的延续的象征。家谱是中国特有的文化遗产，是中华民族的三大文献之一，属于珍贵的文化资料，对于历史学、民俗学、人口学、社会学和经济学的深入研究，都有着不同替代的独特作用。对于作为社会中各种家族的一份子的我们来说，家谱管理与我们的生活息息相关
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2023-11-01 21:00:09
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# 使用Python实现多级血缘图
在数据工程、数据分析及数据科学中，血缘关系（或数据血缘）是理解数据来源及其转化过程的关键。本文将带你一步一步实现一个简单的“Python多级血缘图”。
## 流程概览
在开始之前，我们需要明确我们要实现的功能的整体步骤。以下表格展示了完成这个任务的流程：
| 步骤 | 描述
数据地图平台是字节跳动内部的大数据检索平台，每天近万的字节员工在此查找所需数据。数据地图通过提供便捷的找数，理解数服务，大大节省了内部数据的沟通和建设成本。血缘图谱由 xGraph 与数据地图平台团队合作研发。xGraph 从 Dataleap 业务中孵化，从底至上完全自研，提供设计成熟的内置节点、连线、分组样式，精心打磨图分析产品中常用布局和交互，帮助用户快速搭建关系图产品。血缘图谱
在Python中一切都是对象，每个对象都有一个唯一的不可变的ID（通过id函数查询）。把一个名字和一个ID关联起来，就可以通过这个名字检索到这个对象。如果一个对象A持有另一个对象B的ID，那么检索到A之后就可以检索到B，我们就说存在一个A到B的导航。这种导航关系使得Python中所有对象之间形成了一个复杂的网络结构。
Python程序的运行包括：
1.
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2024-01-17 10:24:16
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# 如何实现Python血缘关系图
在数据处理和分析的领域，血缘关系图是一种用于展示数据依赖关系的重要工具。下面我将教你如何使用Python实现一个简单的血缘关系图。
## 流程步骤
在实现血缘关系图的过程中，我们将按照如下步骤进行：
| 步骤 | 描述 | 所需时间 |
|------|--------------------------
原创
2024-10-18 05:06:49
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## Hive 血缘图解析
Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库工具，可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供 SQL 查询功能。在 Hive 中，表之间的关系非常重要，通过血缘图可以清晰地了解表之间的依赖关系。本文将介绍 Hive 血缘图的概念及其在数据分析中的重要性。
### 什么是 Hive 血缘图？
Hive 血缘图是一个记录数据表之间依赖关系的图，描述了数据表
原创
2024-05-24 04:24:57
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# 血缘图与Hive：深入了解数据处理与可视化
在当今的数据驱动社会，处理和可视化数据变得尤为重要。血缘图（Data Lineage）是一种描述数据从源头到最终目的地之间流动和转化过程的图形表示。而Hive是一个用于大数据处理的开放源代码框架，允许用户使用类似SQL的语言查询和分析存储在Hadoop生态系统中的数据。在这篇文章中，我们将探讨如何在Hive中构建血缘图，并通过示例代码来演示如何实现
0x00目标对<<功夫>>影片的短评进行数据分析，算是童年回忆吧。 站点: aHR0cHM6Ly93d3cuYmlsaWJpbGkuY29tL2Jhbmd1bWkvbWVkaWEvbWQyODIyNzgyMC8/c3BtX2lkX2Zyb209NjY2LjI1LmJfNzI2NTc2Njk2NTc3NWY2ZDZmNjQ3NTZjNjUuMSNzaG9ydA== 项目结构如
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2024-04-10 07:52:06
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目录一、前言二、构建血缘的方案2.1 收集方式2.2 开源方案三、携程方案四、表级别血缘关系4.1 处理流程4.2 效果五、字段级别血缘关系5.1 传输工具DataX5.2 计算引擎5.3 图数据库JanusGraph5.4 覆盖范围5.5 局限5.6 效果六、实际应用场景6.1 数据治理6.2 元数据管理6.3 调度系统6.4 敏感等级标签七、总结 一、前言数据血缘是元数据管理、数据治理、数据
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2023-09-15 10:22:55
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目录1、绘制多个子图2、绘图在指定的子图上 3、subplots命令：快速生成多个子图框架 3.1 快速布局3.2 画一个图形 3.3 多个图形共用一个轴 3.4 与seaborn联合使用 3.5 使用数组方式指定子图 3.6 嵌套图在matplotlib中，所有的绘图操作实际上都是以Axes对象为独立的绘图区域进
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2023-08-07 14:00:17
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一.引言最近看B站视频，有大佬徒手用excel一个格子一个格子填充，撸出了钢铁侠的图片，惊奇的同时，我思考，用python是否可以更快速的完成呢？ps：由于最近重构了下代码，因此想看最新效果图以及GUI界面可直接前往文末二.任务分解既然原理是将excel的每一个单元格当作一个像素块，那我们是否可以通过opencv获取图片每个像素的RGB值，然后通过python对excel进行操作，给每个单元格填充
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2023-08-01 12:52:34
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在数据分析过程中，数据及模型可视化是无可避免的，同时这也是展示我们数据分析成果的最佳方式。因此，熟悉掌握绘图库的使用，对精进我们的数据分析技能起着不可替代的作用。在上一篇中，我们掌握了Matplotlib的基本操作技巧。在有一定的认识基础后，我们今天再来看看在python里另一个强大的绘图库——Seaborn。重温一下：Seaborn 是以 Matplotlib 为核心的高阶绘图库，
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2023-09-25 19:04:18
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Grabit 是马哈鱼数据血缘分析器的一款支持工具，作用是从各种数据源收集 SQL 数据，然后将它们上传到马哈鱼，以便马哈鱼对这些数据进行分析获取血缘关系。目前 Grabit 支持获取数据的方式有：获取本地文件连接指定数据库获取 metadata。获取本地目录从指定 git 仓库获取数据其中，连接指定数据库获取 metadata 的这种方式目前支持下面这几种数据库：Azure,Greeplum,H
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2024-06-14 17:25:19
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文章目录一. 数据源介绍二. 数据预处理2.1 简单看看科比投篮的位置2.2 对数据做预处理2.3 查看特征值之间是否存在线性关系2.4 使用group by查看数据分布情况2.5 查看投篮区域和投篮范围的情况2.6 pandas独热编码三. 训练模型参考： 一. 数据源介绍数据源是科比篮球比赛的一个数据集我们先简单的看一下数据集特征值简介:action_type 进攻方式（更具体）combin
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2023-11-07 15:03:53
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该文会讲解一些大家比较熟悉却又经常混淆的统计图形，掌握这些统计图形可以对数据可视化有一个深入理解，并正确使用。2.1 函数 bar()——用于绘制柱状图函数功能：在 x 轴上绘制定性数据的分布特征。调用签名：plt.bar(x,y)。参数说明x：标示在 x 轴上的定性数据的类别。y：每种定性数据的类别的数量。调用展示（1）代码实现# 使用的代码都是coding:utf-8的
impo
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2023-08-16 18:06:50
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networkX tutorial绘制基本网络图用matplotlib绘制网络图
基本流程：
1. 导入networkx，matplotlib包
2. 建立网络
3. 绘制网络 nx.draw()
4. 建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用
最基本画图程序1 import networkx as nx #导入networkx包
2 impo
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2023-06-26 13:47:09
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运用Python的Unittest、数据驱动测试（DDT）、Excel、Jinja2和HTML技术，构建一个能够自动生成精美可视化测试报告的自动化测试框架思路流程封装读取数据，让所有数据都能够再excel中填写，不再填写任何一行逻辑代码通过unittest框架的discover()找到匹配的测试用例，由HTMLTestRunner的run()方法执行测试用例并生成最新的测试报告。集成TestRes
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2024-09-27 07:33:56
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