# 数据血缘与Python开发：追踪数据的起源与流动
在数据科学和大数据领域，数据血缘（Data Lineage）是一个重要的概念。它指的是追踪数据从其原始来源到最终目的地的整个流程。了解数据的血缘可以帮助我们更好地理解数据的质量和完整性，以及数据在不同系统和应用程序之间的流动。本文将介绍如何使用Python开发工具来实现数据血缘的追踪和管理。
## 数据血缘的重要性
数据血缘对于数据治理、
原创
2024-07-27 09:18:02
84阅读
数据血缘，数据旅行的地图 大数据时代，我们都被数据包围着。企业中的数据作为生产要素，只有进行流转、使用，才能发挥其最大价值。 面对这些来自不同系统、存储为不同形式的数据，我们不禁好奇：这些数据从哪里产生，流经过哪些业务系统？这些系统又对这些数据进行了哪些操作或计算？数据血缘图谱可以回答这些问题。 数据血缘是数据旅行的地图，它显示了数据的起源、沿途的每一站、以及在每一站对数据做
转载
2023-11-08 16:42:23
340阅读
# 数据血缘的Java开发指南
数据血缘是一种重要的数据管理技术，用于追踪数据的来源、变更过程及其影响关系。在Java开发中实现数据血缘通常涉及到构建数据模型、捕获数据变更、记录来源以及可视化血缘关系。本文将为你提供实现过程的详细步骤及代码示例。
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
|----------
原创
2024-09-27 06:05:26
35阅读
# Python数据血缘探秘
数据血缘（Data Lineage）是指数据从源头到目的地的流动过程，包括数据的变更和处理过程。从数据生成、存储、处理到最终结果，数据血缘帮助我们理解数据的生命周期，尤其是在数据分析、机器学习等领域。本文将通过Python示例，探索数据血缘的实现，并用到类图和旅行图来进一步说明。
## 什么是数据血缘？
数据血缘的概念可以简单理解为“数据的来源与去处”。在数据管
文章目录一、什么是Openlineage二、Openlineage 元数据定义2.1 Job Facets2.2 Run Facets2.3 Dataset Facets三、Marquez四、Openlineage 与 Marquez 交互4.1.部署Docker Marquez4.2 通过curl请求Marquez4.3 Api && Client4.4 Java 实现简单客户
基本数据类型 int整数 str 字符串 一般不存放大量的数据 bool 布尔值，用来判断。 True，False list 列表。存放大量数据，[]表示，里面可以放各种数据类型 
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
我使用Python 抓取过一些网站数据，如：美团、点评、一亩田、租房等；这些数据并没有用作商业用途而是个人兴趣爬取下来做练习使用；这里我已 一亩田为例使用scrapy框架去抓取它的数据。一亩田它是一个农产品网站，汇集了中国大部分农产品产地和市场行情，发展初期由百度系的人员创建，最初是招了大量的业务员去农村收集和教育农民把产品信息发布到一亩田网上..。一亩田一开始是网页版，由于爬虫太多和
转载
2023-10-27 05:29:15
80阅读
python-sqlparse解析SQL表血缘 文章目录python-sqlparse解析SQL表血缘前言一、血缘是什么二、准备工作1、了解python-sqlparse库2、python-sqlparse简单实战2.1、直接查询sql解析2.2、子查询sql解析2.3、join 表名解析3、python-sqlparse解析思路3.1、insert_表名解析3.2、from_表名解析三、实操演练
转载
2024-08-26 10:32:29
133阅读
Atlas 是什么?Atlas是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务，使企业能够有效地满足Hadoop中的合规性要求，并允许与整个企业数据生态系统集成。Apache Atlas为组织提供了开放的元数据管理和治理功能，以建立其数据资产的目录，对这些资产进行分类和治理，并为数据科学家，分析师和数据治理团队提供围绕这些数据资产的协作功能。如果没有Atlas大数据表依赖问题不好解决，元数据管理需要自行开发
转载
2024-01-03 13:45:38
97阅读
01 什么是数据血缘数据血缘跟踪、记录、展示了数据来自何处，以及在数据流转过程中应用了哪些转换操作，它有助于追溯数据来源及处理过程。数据血缘系统的核心功能：数据资产的自动发现及创建血缘关系的自动发现及创建不同视角的血缘及资产分析展示与数据血缘容易混淆的概念：数据起源。数据起源重点在于跟踪数据的原始来源，包括与数据相关的采集、规则、流程，以帮助数据工程师评估数据的质量。02 Apache Atlas
转载
2024-08-23 10:19:54
92阅读
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
转载
2023-12-20 09:48:32
138阅读
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
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
转载
2023-10-23 10:36:45
181阅读
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
转载
2024-04-11 09:59:06
134阅读
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
转载
2023-10-09 10:23:15
388阅读
-----------------------------------------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。
转载
2023-09-27 08:44:11
149阅读
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->
转载
2024-07-09 09:24:11
134阅读
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
转载
2024-03-11 09:17:20
105阅读
