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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# 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
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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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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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
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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创建一个视图 vsal123，一个 INSERT ALL 语句用于将订单数据插入到不同的表中，以及创建两个表 scott.dept 和 scott.emp 的DDL（数据定义语言）语句。CREATE VIEW vsal123
AS
SELECT a.deptno "Department"
原创
2024-06-03 14:17:22
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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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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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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。
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
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2023-07-20 21:20:48
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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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# 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
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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，
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
一、Spark1.1 Spark有几种部署方式？请分别简要论述1）Local:运行在一台机器上，通常是练手或者测试环境。2）Standalone:构建一个基于Mster+Slaves的资源调度集群，Spark任务提交给Master运行。是Spark自身的一个调度系统。3）Yarn: Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两
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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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
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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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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