数据血缘关系介绍定义Data Lineage 数据血统，也叫做Data Provenance 数据起源或Data Pedigree 数据谱系从数据的产生，ETL处理、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系，类似于人类社会的血缘关系，我们称之为数据血缘关系。数据血缘关系有一些明显的特征归属性。一般来说，特定的数据归属特定的团队或者个人多源性。同一个数据可以有多个来源（多个父亲）。一个数据可
在推动数据血缘落地过程中，经常会有用户询问：血缘质量如何？覆盖场景是否全面？能否解决他们的痛点？做出来好用吗？于是我也在思考，市面上血缘系统方案那么多，我们自建系统的核心优势在哪里，血缘系统的优劣从哪些层次进行评价，于是我们团队量化出了以下三个技术指标：1、准确率定义： 假设一个任务实际的输入和产出与血缘中该任务的上游和下游相符，既不缺失也不多余，则认为这个任务的血缘是准确的，血缘准确的
# Python 分析 SQL 脚本 血缘分析指南
血缘分析是一种重要的数据治理手段，通过对数据流和数据继承关系的分析，帮助我们了解不同数据源之间的联系与影响。在本篇文章中，我们将指导一位刚入行的小白如何使用 Python 分析 SQL 脚本的血缘关系。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个血缘分析的流程，利用以下表格来展示步骤：
| 步骤 | 任务描述
原创
2024-10-27 05:43:14
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摘要：数据治理中经常要遇表或者字段级“血缘分析”和“影响分析”，但是真正在数据ETL调度操作过程中使用影响和血缘分析频繁，看白鲸开源的WhaleStudio如何解决这个难题。提到“血缘分析”和“影响分析”，普通开发者第一印象就是数据治理当中的表分析或者字段级分析，用于分析表某一个字段或者某一个指标出现问题的时候数据质量的溯源。这是一个非常普遍的功能，但是发现数据质量有问题的表之后，如何处理呢？一定
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2023-08-08 12:08:08
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## SQL 血缘分析的实现过程
SQL 血缘分析是了解一个数据源的生成及其流转过程的重要手段，可以帮助我们追踪数据的来源以及在数据处理上的影响。本文将通过简单的示例来引导你实现一个基本的 SQL 血缘分析工具，使用 Java 语言。
### 流程概览
我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 操作 | 描述
随着大数据时代的到来，企业面临着海量数据的处理与分析挑战。数据的结构化与逻辑关系显得尤为关键，它们不仅决定了数据的存取效率，更是深刻理解和利用数据的基础。元拓数智的SQL解析产品，正是为满足这一需求而生。多数据源的强大解析能力在多元化的数据环境中，不同的数据源和格式往往给数据管理带来复杂性。元拓数智的SQL解析产品支持广泛的数据源，包括但不限于Hive、Spark以及传统的关系型数据库。无论是变量
Vue版本已开源，欢迎移步github,Vue版本的介绍文章链接点击这里
一、概况接到了数据血缘的需求，前端要求效果类似sqlflow。通过大佬的类似demo发现了jsplumb这个连线库。然后看文档和github一些demo捣鼓出来了。基本效果如下：连线样式为贝塞尔曲线的表现：连线样式为状态机的表现：项目地址 github：jsplumb-dataLineage
https://github.c
一句话概括本文：我主良缘交友所有的妹子信息，利用Jupyter Notebook对五个方面： 身高，学历，年龄，城市和交友宣言进行分析，并把分析结果通过pyecharts 进行数据可视化。引言：本节应该是Python数据分析入门的最后一节了，数据分析的水可是深的很： 大数据处理，机器学习，深度学习，NLP等，当前能够抓下数据，用好 pandas，numpy和matplotlib基础三件
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2024-01-05 22:11:43
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sqlflow 血缘关系 大数据
SQLFlow 是用于追溯数据血缘关系的工具，它自诞生以来以帮助成千上万的工程师即用户解决了困扰许久的数据血缘梳理工作。数据库中视图(View)的数据来自表(Table)或其他视图，视图中字段(Column)的数据可能来自多个表中多个字段的聚集
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2023-07-15 11:23:54
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语言基础篇Java基础篇整个大数据开发技术栈我们从实时性的角度来看，主要包含了离线计算和实时计算两大部分，而整个大数据生态中的框架绝大部分都是用 Java 开发或者兼容了 Java 的 API 调用，那么作为基于 JVM 的第一语言 Java 就是我们绕不过去的坎，Java 语言的基础也是我们阅读源码和进行代码调优的基础。Java 基础主要包含以下部分：语言基础锁多线程并发包中常用的并发容器语言基
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2023-11-22 09:57:30
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什么是血缘分析血缘分析是一种技术手段，用于对数据处理过程的全面追踪，从而找到某个数据对象为起点的所有相关元数据对象以及这些元数据对象之间的关系。元数据对象之间的关系特指表示这些元数据对象的数据流输入输出关系。目的：根据集成的数据库或视图，通过血缘追踪，获得结果数据的来源信息；更新数据时能够反映原始数据库的变化，查看数据在数据流中变化过程。1.什么是血统分析血统分析采用图形方式展示了以某个元数据为终
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2023-09-06 14:42:43
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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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目前在做的数据产品都是基于数据仓库上实现，主要的应用方式包括固定报表、数据查询、数据挖掘等。在知识类相关的数据分析产品中，通常需要对多个业务系统的数据进行集成，更需要对数据分层进行科学的规划。为什么分层我们对数据进行分层的一个主要原因就是希望在管理数据的时候，能对数据有一个更加清晰的掌控，详细来讲，主要有下面几个原因：清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地
# SQL 血缘分析：Java 开源解决方案
在数据仓库和大数据处理领域，SQL 血缘分析是一个重要的概念。它指的是追踪数据在 SQL 查询中的流动，以便更好地理解和优化查询性能。本文将介绍如何使用 Java 开源工具来实现 SQL 血缘分析。
## 什么是 SQL 血缘分析？
SQL 血缘分析是一种分析技术，用于追踪数据在 SQL 查询中的流动路径。通过分析 SQL 查询中的各个部分，可以
原创
2024-07-17 03:50:03
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Python 是一种用于通用编程的高级语言。它是一种动态语言，支持结构化编程和面向对象编程。与 C 和 Java 不同，Python 侧重于可读性。Python 拥有非常多的库，可以减轻很多数据处理的任务，因此人们常常使用 Python 进行数据分析。Python 如何用于数据分析？1. 首先，我们需要了解数据采用什么形式。假设数据是一个非常大的 Excel 工作表，有大量的行和列（以十万计）。我
数据治理：数据血缘关系分析 文章目录数据治理：数据血缘关系分析前言血缘关系概念数据血缘关系的应用场景是什么特有特征数据血缘关系的层次数据血缘关系的可视化举例说明我们如何将数据血缘关系进行可视化呢数据血缘关系分析附 一 前言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
Python血缘分析工具是一种用于追踪数据在不同系统或过程中的流动和变更的应用，能帮助企业了解数据的来龙去脉，为数据治理、合规性和数据质量管理提供支持。本文将详尽介绍如何部署和管理Python血缘分析工具的全过程。
## 环境预检
在进行部署前，我们需要确认环境是否符合要求。以下是硬件配置表：
| 硬件组件 | 推荐配置 |
|-----------|-------------
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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数据治理中的一个重要基础工作是分析组织中数据的血缘关系。有了完整的数据血缘关系，我们可以用它进行数据溯源、表和字段变更的影响分析、数据合规性的证明、数据质量的检查等。分析数据血缘的方法主要分为四类自动解析系统跟踪机器学习人工收集自动解析主要是利用工具解析 SQL 语句、存储过程和 ETL等文件。 本文以 Oracle 为例，来说明如何分析 SQL 和存储过程中的数据血缘。产生数据血缘的 SQL 语
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2023-05-25 11:36:15
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1. 马哈鱼数据血缘分析工具简介马哈鱼数据血缘分析工具（英文名称为 Gudu SQLFlow ）是一款用于分析 SQL 语句，并发现其中数据血缘关系的分析软件，经常和元数据管理工具一起使用，是企业数据治理的基础工具。如果你对 SQL 语言不熟悉，那么本文可能不适合你阅读。阅读本文无需事先有数据血缘相关的知识，只要把数据血缘关系简单的理解为数据库中两个或多个表之间的数据依赖关系即可。我们通过分析下面
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2023-09-22 11:03:46
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