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

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

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

在今天召开的 Connect(); 2017 开发者大会上,微软宣布了 Azure.数据.AI 开发工具的内容.这是第一天的 Connect(); 2017 的主题演讲. 在开场视频中霍金又来了.你记得这个Intel为他开发的系统使用了C#,而且是开源的,在Github上地址:https://github.com/intel/acat 另外API Gateway Ocelot https://github.com/TomPallister/Ocelot 也出现在视频中: ​​​​ 开场视频过后红

SQLFlow 摘要 本文主要介绍SQLFlow是什么,以及它的功能及使用场景 SQLFlow是什么 SQLFlow是一个可视化的在线处理SQL对象依赖关系的工具,只需要上传你的SQL脚本,它可以自动分析SQL里的数据对象,包括database.schema.table.view.column.procedure.function.trigger等等,并且能够分析这些数据对象之间的依赖关系,并将这些依赖关系可视化展现出来. SQLFlow有哪些功能 SQL语法分析,可以对SQL进行语法校验,检查

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

不多说,直接上干货! Impala和Hive的关系(详解) 扩展博客 给Clouderamanager集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解) 参考 hortonworks ambari集成impala ambari hdp 集成 impala 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http

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

MySQL.sqlalchemy.pymysql.mysqldb.DBAPI之间关系梳理(终于明白了) python3不再支持mysqldb 请用pymysql和mysql.connector 问题背景用Python处理MySQL数据库相关问题时,需要用到相关库,主要有pymysql.sqlalchemy等,各种术语比较多,需要做一下系统梳理. 问题解释Python 标准数据库接口为 Python DB-API,Python DB-API为开发人员提供了数据库应用编程接口. Python 数据库

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

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

nginx.fastCGI.php-fpm关系梳理 还可以参考:http://www.cnblogs.com/skynet/p/4173450.html   前言: Linux下搭建nginx+php+memached(LPMN)的时候,nginx.conf中配需要配置fastCGI,php需要安装php-fpm扩展并启动php-fpm守护进程,nginx才可以解析php脚本.那么,这样配置的背后原理是什么?nginx.fastCGI.php-fpm之间又有什么关系呢?博主一直有这样的疑惑,由于

基于netcore实现mongodb和ElasticSearch之间的数据实时同步的工具 支持一对一,一对多,多对一和多对多的数据传输方式. 一对一 - 一个mongodb的collection对应一个elasticsearch的index之间的数据同步 一对多 - 一个mongodb的collection对应多个elasticsearch的index之间的数据同步 多对一 - 多个mongodb的collection对应一个elasticsearch的index之间的数据同步 多对多 - 多个

Composer 是 PHP 用来管理依赖(dependency)关系的工具.你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库(libraries),Composer 会帮你安装这些依赖的库文件. 配置文件示例: 修改全局配置:全局配置的文件一般放在 C:\Users\XXX\AppData\Roaming\Composer\config.json: { "config": {}, "repositories": [ { "type": "c

数据包注入重放工具aireplay-ng   aireplay-ng是aircrack-ng组件包的一个工具.它可以注入和重放数据帧,用于后期的WEP.WPA-PSK破解.它提供九种攻击模式,包括死亡包攻击.伪造认证攻击.重放注入攻击.ARP重放攻击.chopchop攻击.PRGA攻击.Caffe-latte攻击.转发攻击.Cisco Aironet攻击.通过这些攻击,可以获取握手包等认证信息.配合packetforge-ng工具,渗透测试人员还可以创建任意形式的数据帧.

网络数据包信息收集工具ferret-sidejack   网络数据包传递用户的各种操作和对应的信息.但是由于各种数据混在一起,不利于渗透测试人员分析.Kali Linux提供了一款信息搜集工具ferret-sidejack.该工具既可以从网络接口直接读取数据,也可以读取数据抓包文件.该工具会过滤掉大部分格式性数据,只保留更为有价值的数据,如IP地址.Mac地址.主机名.操作类型.网址.传递的参数等.通过这些信息,用户可以更为快速的了解到用户进行的操作和传输的关键信息.

整理.分享一些个人整理的GIS专业书籍.文档.数据.网站.工具等.也希望大家将自己的心得也分享出来,一起交流,共同进步. 如果下载链接失效,请到这里去:地信网 一.原理应用类 GIS基础类 01.地理信息系统——原理.方法和应用(邬伦)  Doc下载   PDF下载 02.地理信息系统概论(黄杏元)  PDF下载 03.地理信息系统导论(陈述彭) PDF下载 04.第一部分地图投影及其坐标转换公式   PDF下载 05.第二部分非地图投影坐标运算公式   PDF下载 06.GIS空间分析原理与方

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, -