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

利用元数据提高 SQLFlow 血缘分析结果准确率 一.SQLFlow--数据治理专家的一把利器 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.数据治理里经常提到的一个词就是血缘分析,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.大数据治理分析师常常需要对各种复杂场景下的SQL语句进行溯源分析,而限于环境因素,往往只能提供SQL语句给SQLFlow进行分析处理,SQL语句的制造者往往为了简便行事,会产生一些数据库可执行但

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

  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

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

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

SQLFlow是一款专业的数据血缘关系分析工具,在大型数据仓库中,完整的数据血缘关系可以用来进行数据溯源.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. 一.SQLFlow 是怎样工作的 从数据库.版本控制系统.文件系统中获取 SQL 脚本. 解析 SQL 脚本,分析其中的各种数据库对象关系,建立数据血缘关系. 以各种形式呈现数据血缘关系,包括交互式 UI.CSV.JSON.GRAPHML 格式. 二.SQLFlow 的组成 Backend, 后台由一系列 Java 程序组成.负责

#### 一.SQLFlow是什么 随着大数据技术的发展与普及,数据治理和数据质量变得越来越重要,数据血缘分析在业界悄然兴起并得到了广泛流行,今天推荐一款专业且易用的血缘分析工具--SQLFlow.据资料显示,SQLFlow是当前最流行的数据血缘关系([data lineage](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lineage))管理工具,它在全球IT界范围内广泛的流行着,被众多头部元数据管理商使用,支持超过20个主流数据库. 万丈高楼平地起,今天我们从SQ

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

马哈鱼血缘分析工具部署介绍--win 10 随着大数据技术的发展与普及,数据治理和数据质量变得越来越重要,数据血缘分析在业界悄然兴起并得到了广泛流行,马哈鱼是国内少有的一款专业且易用的血缘分析工具.本文介绍如何在您的windows 10环境中快速安装部署马哈鱼. 一.安装资料前准备 马哈鱼SQLFlow 内部版本 机器内存配置至少 8GB 安装 JDK1.8 或更高版本 安装 Nginx Nginx Windows 版本下载地址: http://nginx.org/en/docs/windows

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

1.编译阶段 组件信息: 组件名称 版本 Atals 2.2.0 HBase 2.2.6 Hive 3.1.2 Hadoop 3.1.1 Kafka 2.11_2.4.1 Zookeeper 3.6.2 ElasticSearch 7.12.1   架构: x86 (已知arm编译时会报node-sass缺少的问题,git上没有对应arm架构的包) 操作系统:CentOS 7.6 说明: 1.编译不包括其内嵌的HBase和Solr,只编译Atlas本身 2.下面的步骤中有些并非编译过程报错,而是

阅读目录 前言 建模 实现 结语 一.前言 前面几篇已经实现了一个基本的购买+售价计算的过程,这次再让售价丰满一些,增加一个会员价的概念.会员价在现在的主流电商中,是一个不大常见的模式,其带来的问题是: 1.加大了运营的复杂度,会员价如何与促销结合,比如应在折前运用还是折后运用等. 2.如果是折前那么需要考虑满减类型促销的金额满足点门槛反而相对来说是提高了. 3.如果是折后那么享受了多重优惠,成本控制的时候需要考虑进去. 在我们这个练手的Demo中暂时决定让会员价在折后运用,并且仅在不满足满减促

通过前面几节的准备工作,对于 npm / node / gulp 应该已经有了基本的认识,本节主要介绍如何构建一个基本的前端自动化开发环境. 下面将逐步构建一个可以自动编译 sass 文件.压缩 javascript 文件.多终端多浏览器同步测试的开发环境,并且还可以通过 piblish 命令对项目下的文件进行打包操作. 相关连接导航 在windows下安装gulp —— 基于 Gulp 的前端集成解决方案(一) 执行 $Gulp 时发生了什么 —— 基于 Gulp 的前端集成解决方案(二) 常

前两篇文章讨论了 Gulp 的安装部署及基本概念,借助于 Gulp 强大的 插件生态 可以完成很多常见的和不常见的任务.本文主要汇总常用的 Gulp 插件及其基本使用,需要读者对 Gulp 有一个基本的了解.如果你对 Gulp 还不是很了解,可以通过下面两篇文章快速了解 Gulp . 由于几乎所有的插件都有非常友好的使用文档,所以本文不讨论涉及插件使用的东西,仅是一个汇总.排名不分先后. 相关连接导航 在windows下安装gulp —— 基于 Gulp 的前端集成解决方案(一) 执行 $Gul

这里持续集成基于GitHub搭建的博客为项目 工具: zqz@ubuntu:~$ node --version v4.2.6 zqz@ubuntu:~$ git --version git version 2.7.4 zqz@ubuntu:~$ travis --version 1.8.4 Travis CI简介 Travis CI 是目前新兴的开源持续集成构建项目,它与jenkins,GO的很明显的特别在于采用yaml格式,简洁清新独树一帜.目前大多数的github项目都已经移入到Travis

昨天已经在Tomcat容器中成功的部署了solr全文检索引擎系统的服务:今天来分享一下solr服务在海量数据的网站中是如何实现数据的检索. 在solr服务中集成IKAnalyzer中文分词器的步骤: 1.下载IKAnalyzer分词器的压缩包并解压: 2.将IKAnalyzer压缩包中的jar包复制到Tomcat容器中已经部署的solr项目中的WEB-INF/lib目录下: 3.在Tomcat容器的solr项目中的WEB-INF/目录创建一个classes目录(默认该目录是不存在的,需手动创建)

阅读目录 前言 如何在一个项目中实现多个上下文的业务 售价上下文与购买上下文的集成 结语 一.前言 前几篇已经实现了一个最简单的购买过程,这次开始往这个过程中增加一些东西.比如促销.会员价等,在我们的第一篇文章(如何一步一步用DDD设计一个电商网站(一)—— 先理解核心概念)中规划的上下文映射图可以看到,这些都属于一个独立的上下文(售价上下文). 二.如何在一个项目中实现多个上下文的业务 一般情况下,为了更好的分而治之,把不同的上下文作为单独的service,然后通过rpc框架(如WCF)来对其

.NetCore中的日志(2)集成第三方日志工具 0x00 在.NetCore的Logging组件中集成NLog 上一篇讨论了.NetCore中日志框架的结构,这一篇讨论一下.NetCore的Logging组件中第三方日志工具的集成.只要按照Logging组件中相关接口的要求提供相应的实现(ILogger.ILoggerProvider),然后把实现的ILoggerProvider加入到LoggerFactory就可以使用了,非常方便.这里以NLog为例进行实践.关于NLog的详细教程可以参考h