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(aggregation). 表中的数据可能通过ETL从外部系统中导入.这种从数据的源头经过各个处理环节,到达数据终点的数据链路关系称为数据血缘关系(data lineage). SQLFlow 通过分析各种数据库对象的定义(DDL).DML 语句.ET

  l  数据血缘关系(data lineage) 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.数据治理中经常提到血缘分析,血缘分析是保证数据融合的一个手段,通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯.数据血缘是指数据产生的链路,直白点说,就是我们这个数据是怎么来的,经过了哪些过程和阶段. l  SQLFlow是什么?  SQLFlow 通过分析各种数据库对象定义(DDL)语句.数据操作(DML) 语句.ETL/ELT中使用的存储过程(Proceud

使用grabit分析mysql数据库中的数据血缘关系 Grabit 是一个辅助工具,用于从数据库.GitHub 等修订系统.bitbucket 和文件系统等各种来源收集 SQL 脚本和存储过程,然后将其推送到 SQLFlow 服务器进行分析并生成元数据和数据沿袭. Grabit 官方获取地址:https://www.gudusoft.com/grabit/ 1.Grabit 的主要用途 连接到数据库 从Oracle.SQL Server等数据库中提取创建表.创建视图和存储过程等SQL查询,并发送

数据治理中Oracle SQL和存储过程的数据血缘分析   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 语句 SELECT INSE

马哈鱼数据血缘分析器是一个分析数据血缘关系的平台,可以在线直接递交 SQL 语句进行分析,也可以选择连接指定数据库获取 metadata.从本地上传文件目录.或从指定 git 仓库获取脚本进行分析. 本文介绍如果利用马哈鱼来分析SQL的case-when语句中字段依赖关系. 一个简单的Case 考虑如下SQL: select case when a.kamut=1 and b.teur IS null then 'no locks' when a.kamut=1 then b.teur else

随着公司平台用户数量与表数量的不断增多,各种表之间的数据流向也变得更加复杂,特别是某个任务中会对源表读取并进行一系列复杂的变换后又生成新的数据表,因此需要一套表血缘关系解析机制能清晰地解析出每个任务所形成的表血缘关系链. 实现思路: spark对sql的操作会形成一个dataframe,dataframe中的logicplan包含了sql的语法树,通过对logicplan的语法树解析可以获取当前stage所操作的输入表和输出表,将整套表关系链连接起来,再去除中间表即可获取当前作业的输入表和输出表

一.需求场景分析 在实际的数据平台运营管理过程中,数据表的规模往往随着更多业务数据的接入以及数据应用的建设而逐渐增长到非常大的规模,数据管理人员往往希望能够利用元数据的分析来更好地掌握不同数据表的血缘关系,从而分析出数据的上下游依赖关系.本文将介绍如何去根据MaxCompute InformationSchema中作业ID的输入输出表来分析出某张表的血缘关系. 二.方案设计思路 MaxCompute Information_Schema提供了访问表的作业明细数据tasks_history,该表中

利用job提升马哈鱼数据血缘分析效率 一.Job基本知识 前面文章中已介绍马哈鱼的基本功能,其中一个是job,job其实是一个任务集合处理的概念,就是让用户通过job,可以一次递交所有需要处理的 SQL,SQLFlow处理这些 SQL,把所有的数据血缘都分析出来.从用户角度,job包含job list和The Latest Job.其中,job list是当前用户所有的job.而The Latest Job是所有用户job中最新的job列表.本文向您重点介绍job的作用及用法. job是马哈鱼收

在Web开发中常常遇到树形数据的操作,如菜单.组织机构.行政区(省.市.县)等具有层级关系的数据. 以下以行政区为例说明树形数据(层级关系数据)的存储以及实现,效果如图所看到的. 1 数据库表结构设计 树形数据一般通过父节点和子节点实现数据之间的层级关联,层级关系在数据库中主要通过主键和外键来实现. --使用Oracle数据库 --创建行政区表 create table TB_XZQ ( code NUMBER not null, --行政区编码,主键 parent_code NUMBER, -

背景 上节我们了解了什么是图数据库,作为研究对象的neo4j的特点,优缺点以及基本的环境搭建. 现在我们要讲存储在csv中的通话记录数据导入到neo4j中去,并且可以通过cql去查询导入的数据及关系 1.选取导入方式 neo4j的导入方式有很多,我大概总结了一下: Cypher CREATE 语句,为每一条数据写一个CREATE Cypher LOAD CSV 语句,将数据转成CSV格式,通过LOAD CSV读取数据. 官方提供的Java API -- Batch Inserter 大牛编写的

目前,Amundsen并不支持表级别和列级别的数据血缘功能,也没有办法展示数据的来龙去脉. 作为Amundsen一项非常核心的功能,Lineage功能早已经提上日程,并进入设计与研发阶段.本位将展示此功能的一些基本设计. 概述 初步设计是通过表详情页,进入到相关页面,来展示表的来源与输出. 作为这项新的功能,就涉及到了几个新的概念. 新的概念 Lineage:这是一个术语,代表了数据流的传递过程,从一个实体到另一个实体.特别是ETL的过程,重点关注表到表,列到列的数据流转过程. Upstream

在数据库中,如果两个表的之间的关系为,多对多的关系,如:“学生表和课程表”,一个学生的可以选多门课,一门课也可以被多门学习选;根据数据库的设计原则,应当形成第三张关联表 步骤1:创建三张数据表Student ,Course,Stu_Cour /**学生表*/ CREATE TABLE student ( stu_id INT AUTO_INCREMENT, NAME VARCHAR(30), age INT , class VARCHAR(50), address VARCHAR(100), P

装redis的机器出了点问题,需要转移数据然后初始化系统,然后我就研究了下redis的数据复制,发现了slaveof 192.168.0.1 6379这个命令,开始踩下这个坑 首先要新的服务器上进入redis-cli,执行从库配置 slaveof 192.168.0.1 6379 ,此为主机的IP的地址, 然后执行info命令查看 注意,如果master link status 一直是down,并且 master_last_io_seconds_ago 为-1时,说明同步失败,这时我们查看下日志

才想起来总结这两天发现的一个有趣的现象: 在SSAS Tabular 模型中建立了关系之后,在excel中分析发现: 产品库龄作为量值:Aging Stock:=sum([DISTRIBUTOR_STOCK])以 区域维度Distributors.[Distributor code] +销售渠道维度Products.[PN]/Products.[Channel Mode]+时间维度Times.[YEAR]/Times.[YEAR MONTH] YEAR 点击筛选,值选择2016年~ 以以上维度进

1. view中解释php脚本后显示出的内容会在layout中以<?php echo $content?>输出. 2. view是对应的controller的实例,所以可以通过$this->xxx来访问对应controller的成员属性及方法. 3. view可以直接使用在controller中render()中的定义的变量,在layout中却不可以. 4. layout也可以通过$this->xxx来访问对应的controller的成员属性及方法.

本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享. 编辑:Cynthia 李小龙:链家网大数据部资深研发架构师,负责大数据工具平台化相关的工作.专注于数据仓库.任务流调度.元数据管理.自助报表等领域.之前在百度从事了四年的数据仓库和工具平台的研发工作. 导读:链家网大数据部门负责收集加工公司各产品线的数据,并为链家集团各业务部门提供数据支撑.本文分享链家网大数据部成立后,在发展变革中遇到的一些问题和挑战,架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取

引言 在本系列的前面两篇文章(<数据智能时代来临:本质及技术体系要求>和<多维度分析系统的选型方法>)之中,我们概括性地阐述了对于数据智能的理解,并根据工作中团队涉及到的多维度分析系统的选型方法进行了穿插介绍.按照原先的规划,我们接下去的内容会涉及数据智能平台中的治理.安全计算以及质量保证方面. 不过,计划不如变化快,最近这段时间"数据中台"这个词非常热,有人问了我两个问题:"数据中台"与这个系列的核心"数据智能的技术体系"

1. 起源 作为印度最大的在线杂货公司的数据工程师,我们面临的主要挑战之一是让数据在整个组织中的更易用.但当评估这一目标时,我们意识到数据管道频繁出现错误已经导致业务团队对数据失去信心,结果导致他们永远无法确定哪个数据源是正确的并且可用于分析,因此每个步骤都会咨询数据平台团队,数据平台团队原本应该提供尽可能独立地做出基于数据的正确决策而又不减慢速度的工具. 现代数据平台会从许多不同的.不互连的,不同系统中收集数据,并且很容易出现数据收集问题,例如重复记录,错过更新等.为解决这些问题,我们对数据平

摘要:今天我们就来解构数据湖的核心需求,同时深度对比Apache CarbonData.Hudi和Open Delta三大解决方案,帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型. 背景 我们已经看到,人们更热衷于高效可靠的解决方案,拥有为数据湖提供应对突变和事务处理的能力.在数据湖中,用户基于一组数据生成报告是非常常见的.随着各种类型的数据汇入数据湖,数据的状态不会一层不变.需要改变各种数据的用例包括随时间变化的时序数据.延迟到达的时延数据.平衡实时可用性和回填.状态变化的数据(如CDC).数据

过去的 2018 年,我们认为是国内工业互联网可视化的元年,图扑软件作为在工业可视化领域的重度参与者,一线见证了众多 HTML5/Web 化.2D/3D 化的项目在工业界应用落地,我们觉得有必要在此分享下过去一年,基于 HT 实施的数百个工业互联网 2D 3D 可视化应用案例,希望能激发行业和学术工作者对可视化的深度思考,为推进国内工业互联网发展出份薄力. 数百个工业互联网2D/3D可视化案例集:http://www.hightopo.com/demos/index.html 提到工业互联网往往