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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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
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
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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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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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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数据治理（一）血缘关系一、概念数据血缘也称为数据血统或谱系，是来描述数据的来源和派生关系。数据来源是数据科学的关键，也是被公认为数据信任的核心的部分。说白了就是这个数据是怎么来的，经过了哪些过程或阶段，从哪些表，哪些字段计算得来的。 （桑基图是血缘关系的一种表达图表，图表使用ECharts绘制。公司安全要求，对一些业务信息进行模糊处理）血缘关系按某个表为中心又分为两个方向，当前表依赖到的是上游；当
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
# Java 血缘关系图的概述及代码示例
在大数据处理和分析领域，理解数据之间的血缘关系是至关重要的。Java 血缘关系图（Lineage Graph）是一种可视化工具，帮助开发者跟踪数据的来源、转化和依赖关系。本文将通过代码示例来说明如何实现简单的 Java 血缘关系图，并介绍其工作流程和相关工具。
## 血缘关系图的基本概念
血缘关系图展示了不同数据源和数据集之间的关系。例如，在大数据生
原创
2024-10-24 06:16:04
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# Python 血缘分析实现指南
在数据处理和数据分析的过程中，理解数据的血缘关系是非常重要的一环。血缘关系可以帮助我们追踪数据的传递和变更，确保数据的一致性及可追溯性。本文将从零开始教你如何使用 Python 实现血缘分析，下面是整个流程的概述。
## 流程概述
在进行血缘分析的过程中，我们可以将任务划分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 | 相关代码
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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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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