## Java实体血缘关系的实现流程
### 1. 定义实体类
首先，我们需要定义实体类，这些实体类代表了系统中的各种业务对象。每个实体类应该包含属性和方法，以及相应的getter和setter方法。
```java
public class EntityA {
private int id;
private String name;
// 构造方法
原创
2023-12-24 08:10:05
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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
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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数据血缘是在数据的加工、流转过程产生的数据与数据之间的关系。提供一种探查数据关系的手段，用于跟踪数据流经路径。二、数据血缘的组成1、数据节点数据血缘中的节点，可以理解为数据流转中的一个个实体，用于承载数据功能业务。例如数据库、数据表、数据字段都是数据节点；从广义上来说，与数据业务相关的实体都可以作为节点纳入血缘图中，例如指标、报表、业务系统等。按照血缘关系划分节点，主要有以下三类：流出节点->
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2023-11-11 18:12:20
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Atlas之HiveHook源码简介Hive中的Hook种类HiveQL生命周期Atlas-HiveHook原理 介绍Hive中的Hook种类及各种Hook在HiveQL生命周期中的体现，最后介绍Atlas中的HiveHook流程Hive中的Hook种类Hook （钩子）是一种处理过程中拦截事件、消息或函数调用的机制。Hive hooks是绑定到了Hive内部的工作机制，无需重新编译Hive。从
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2024-05-14 15:10:11
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数据血缘其实，在我理解中，就是一个数据的全生命周期的管理，从采集到处理，拆分，过滤，整合，存储，到废弃。数据和数据之间可以相互转化，这种转化关系就是数据之间的血缘。 精细的数据血缘应该是字段级别的，如果做不到，做成表级别也可以。架构Type System: Atlas 允许用户为他们想要管理的元数据对象定义一个模型。该模型由称为 “类型” 的定义组成。“类型” 的 实例被称为 “实体” 表示被管理
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2023-10-23 10:36:45
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-----------------------------------------实时消费impala血缘数据写入neo4j-----------------------------------------------------前两篇介绍了如何采集impala和hive的血缘日志以及如何实时将该日志采集到kafka消息队列中，今天来介绍如何实时消费血缘日志并写入neo4j图数据库进行血缘的展现。
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2023-09-27 08:44:11
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一、前言Data lineage includes the data origin, what happens to it and where it moves over time. Data lineage gives visibility while greatly simplifying the ability to trace errors back to the root cause i
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2023-10-09 10:23:15
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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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技术元数据，如表的存储结构结构、文件的路径业务元数据，如血缘关系、业务的归属过程元数据，如表每天的行数、占用HDFS空间、更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统，通常又会实现如下核心功能：
血缘关系如表级别/字段级别的血缘关系，这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里。大数据集群计算资源管理针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/Mapreduce，可以到Yar
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2024-03-11 09:17:20
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0、前言之前写了篇 基于jsPlumb.js的模仿sqlFlow数据血缘图的前端页面，是利用jsplumb.js模仿sqlflow的前端。 然后有些小伙伴想看后端代码，当时第一版代码写得太乱了，所以就没直接发。磨了1个月，虽然还有bug但是也算基本能跑了。 github代码地址：源代码丢失，待重新编写后开源1、项目整体概述、思路需求：完成类似sqlflow这样的，根据sql离线来生成粒度最小为字段
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2023-12-22 14:24:04
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在数据仓库建设中，元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论，可以将元数据分为这三类
在数据仓库建设中，元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论，可以将元数据分为这三类：技术元数据，如表的存储结构结构、文件的路径业务元数据，如血缘关系、业务的归属过程元数据，如表每天的行数、占用HDFS空间、更新时间而基于这3
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2023-08-07 11:36:17
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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
马哈鱼数据血缘分析器分析集合运算当你使用马哈鱼数据血缘分析器进行SQL语句分析时，很多场景中会出现集合运算，本文主要介绍马哈鱼在处理集合运算时的分析场景。首先，我们需要先了解一下数据库常见的集合运算交、并、差，如下：并集 union all 返回各个查询的所有记录，包括重复记录并集 union 返回各个查询的所有记录，不包括重复记录交集 intersect 返回两个查询共有的记录差集 minus
# Java SQL 血缘关系
在软件开发中，数据库是不可或缺的一部分。Java 作为一种广泛使用的编程语言，与 SQL 数据库的交互自然也是开发者需要掌握的技能。本文将介绍 Java 和 SQL 之间的血缘关系，并通过代码示例展示如何使用 Java 操作 SQL 数据库。
## Java SQL 血缘关系
Java 是一种面向对象的编程语言，而 SQL 是一种用于管理关系型数据库的标准语言
原创
2024-07-22 05:28:51
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1. 背景一个完整的数据生命周期，包含从数据源头的数据采集、计算、加工、转换和展示等多个核心步骤以及到最终的数据销毁、归档的全部流程。我们用一种类似人类社会的血缘关系来描述这种数据之间的流转关系——即数据血缘。数据血缘属于元数据的一部分，能够为数据的溯源、价值评估、质量评估、数据归档、数据标签以及数据热度分析等多个方面提供技术支持和基础数据支撑。通常，大数据任务面临多种异构数据源的接入，执行引擎多
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2024-01-12 09:00:47
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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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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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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属性依赖关系，并进行可视化展示，形成
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2023-07-20 18:37:14
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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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