1. 如何在运行状态查看源代码？查看函数的源代码，我们通常会使用 IDE 来完成。比如在 PyCharm 中，你可以 Ctrl + 鼠标点击 进入函数的源代码。那如果没有 IDE 呢？当我们想使用一个函数时，如何知道这个函数需要接收哪些参数呢？当我们在使用函数时出现问题的时候，如何通过阅读源代码来排查问题所在呢？这时候，我们可以使用 inspect 来代替 IDE 帮助你完成这些事# demo.p
转载
2024-03-14 17:18:39
72阅读
在数据管理领域，血缘关系的概念越来越受到重视。尤其在数据变化频繁、层次复杂的场景中，了解数据的来源和流向对于数据分析和决策至关重要。如何在Python中实现数据血缘关系是一个重要的课题，下面将详细描述这一过程。
用户场景还原
设想一个电商平台的数据分析团队，通过分析用户行为来优化产品和提升销售。为了精准地知道某项分析结果的来源，团队需要构建数据的血缘关系图谱。实现这一需求，可以帮助分析团队追踪
作者丨半壶砂自动追踪算法，在我们制作射击类游戏时经常会用到。这个听起来很高大上的东西，其实并不是军事学的专利，从数学上来说就是解微分方程。这个没有点数学基础是很难算出来的。但是我们有了计算机就不一样了，依靠计算机极快速的运算速度，我们利用微分的思想，加上一点简单的三角学知识，就可以实现它。好，话不多说，我们来看看它的算法原理，看图：由于待会要用pygame演示，它的坐标系是y轴向下，所以这里我们也
转载
2022-08-09 17:17:30
54阅读
1、基础概念1.1、DriverManager DriverManager（驱动管理器）是由SUN公司实现的，提供了基本的获取连接方式。主要作用是管理注册到DriverManager中的JDBC驱动程序，并根据需要使用JDBC驱动程序建立与数据服务器的连接网络。频繁的进行数据库连接会产生很大的开销。1.2
转载
2024-07-10 22:50:35
147阅读
作者丨半壶砂大家好，我是辰哥~自动追踪算法，在我们制作射击类游戏时经常会用到。这个听起来很高大上的东西，其实并不是军事学的专利，从数学上来说就是解微分方程。这个没有点数学基础是很难算出来的。但是我们有了计算机就不一样了，依靠计算机极快速的运算速度，我们利用微分的思想，加上一点简单的三角学知识，就可以实现它。好，话不多说，我们来看看它的算法原理，看图：由于待会要用pygame演示，它的坐标系是y轴向
转载
2022-03-17 14:42:20
10000+阅读
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
转载
2024-04-10 07:52:06
193阅读
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
转载
2024-06-14 17:25:19
42阅读
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
转载
2023-09-15 10:22:55
580阅读
光栅化在软阴影和光线多次弹射上的实现比较麻烦，所以引入了光线追踪的方法。光栅化通过Shadow Mapping来实现阴影的效果，它应用于点光源上。光栅化是光线从相机沿着每个像素的方向打到场景上，然后弹射到光源，即只有一次的光线弹射。 光栅化的质量会比较低，但也有着它的好处，就是非常快。光线追踪根据实际物理规律来模仿的，会非常逼真，但是会非常慢 光栅化可用于实时渲染，
转载
2023-12-11 14:47:38
146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 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
为方便数据治理、元数据管理及数据质量监控，将调度系统生成的数仓血缘保存起来。而本文由来自 Nebula Graph 社区的用户 shixingr 带来他的实践分享。
一、选择 Nebula 的原因性能优越查询速度极快架构分离，易扩展（目前的机器配置低，后续可能扩展）高可用（由于是分布式，所以从使用到现在没有出现过宕机情况）上手容易介绍全（熟悉架构和性能）
转载
2024-02-21 13:55:09
67阅读
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
转载
2024-01-05 22:11:43
14阅读
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）
转载
2023-11-15 19:17:19
78阅读
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
转载
2023-11-01 21:00:09
221阅读
用到的工具jiebajieba分词，最好用的开源中文分词工具。他最主要的两个功能是分词和关键词的抽取。在文本可视化[一]——《今生今世》词云生成与小说分析 使用了关键词抽取，在这里我们需要用他的分词功能来提取文本中的人名。gephigephi是一个开源的复杂网络数据可视化软件，可用于探索数据分析、链路分析、社交网络分析、生物网络分析等。我们需要把数据处理成gephi可接受的csv格式，
转载
2023-11-21 22:14:58
9阅读
文章目录Lineage简介依赖的类型什么是宽依赖什么是窄依赖容错原理 Lineage简介 利用内存加快数据加载，在其它的In-Memory类数据库或Cache类系统中也有实现。Spark的主要区别在于它采用血统（Lineage）来时实现分布式运算环境下的数据容错性（节点失效、数据丢失）问题。RDD Lineage被称为RDD运算图或RDD依赖关系图，是RDD所有父RDD的图。它是在RDD上执行
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
转载
2023-09-14 09:56:53
413阅读
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
转载
2023-08-05 11:27:38
869阅读
