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

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.下载并导入pymysql pip install pymysql && import pymysql db=pymysql.connect(host=) #如果报错host大概率因为没设置允许第三方登陆 cur=db.cursor() cur.execute('show tables;') #注意execute书写 db.commit() #提交才生效 result=cur.fetchall() #取数据,fetchone(n)获取下表对应的数据 print(result) 实验:用p

暑假自学了些html/css,javascript和python,苦于学完无处练手几乎过目即忘...最后在同学的建议下做了个简单日程管理系统.借第一版完成之际,希望能将实践期间犯过的错误和获得的新知进行整理,希望能给其他初学者提供参考,也希望有大神在浏览我粗糙的开发过程中能指出一些意见或建议. (阅读以下内容需要有一定的html/css,javascript,python和sql基础,and谢谢阅读!) 注:实践中的环境为ubuntu 14.04操作系统,python3.4(2.7实测也可行),

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

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这篇文章主要学习了python解析并读取PDF文件内容的方法,包括对学习库的应用,python2.7和python3.6中python解析PDF文件内容库的更新,包括对pdfminer库的详细解释和应用.主要参考了一些已有的博客内容,代码. 主要思路是首先利用一个做项目的形式,描述所做的问题,运行环境,和需要安装的库,然后写代码,此代码是在python2.7中运行,小编也写出在python3.6中运行的代码,并详细解释python2.7和python3.6中python库的一些不同之处,最后详细

OceanBase是阿里巴巴集团自主研发的可扩展的关系型数据库,实现了跨行跨表的事务,支持数千亿条记录.数百TB数据上的SQL操作. 在阿里巴巴集团下,OceanBase数据库支持了多个重要业务的数据存储.包含收藏夹.直通车报表.天猫评价等. 截止到2013年4月份.OceanBase线上业务的数据量已经超过一千亿条. 看起来挺厉害的,今天我们来研究下它的源码. 关于OceanBase的架构描写叙述有非常多文档.这篇笔记也不打算涉及这些东西,仅仅讨论OceanBase的SQL编译部分的代码. O

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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

使用Python解析百度API返回的JSON格式的数据 # coding:utf-8 # !/usr/bin/env python import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * import sys, urllib, urllib2, json import fun if __name__ == '__main__': dataMat,labelMat = fun.loadDataSet("code.txt") print da

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在成熟领先的企业级数据库系统中,并行查询可以说是一大利器,在某些场景下他可以显著的提升查询的相应时间,提升用户体验.如SQL Server, Oracle等, Mysql目前还未实现,而PostgreSQL在2015实现了并行扫描,相信他们也在朝着更健壮的企业级数据库迈进.RDBMS中并行执行的实现方式大抵相同,本文将通过SQL Server为大家详细解析SQL Server并行执行的原理及一些实践. 准备知识 硬件环境-在深入并行原理前,我们需要一些准备知识,用以后面理解并行.首先是当下的硬件

这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     -----------------------------------------------------------------   Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Pyth

一.背景 Jenkins自动构建RF脚本,生成的RF特有HTML报告不能正常打开. 需求:用Python解析测试报告的xml数据,放在普通HTML文件中打开 二.output.xml数据 三.用pyh模块解析stat结点数据(output.py) #coding=utf-8 ''' Created on 2016年4月12日 @author: cmcc ''' import xml.dom.minidom import xml.etree.ElementTree #打开xml文档 dom = x

最近参与一个开源项目,一个功能的实现,用到了 druid 解析器来解析SQL,记录下如果使用 druid 来解析SQL,实现对SQL的拦截改写. 1. 对 insert 语句进行解析: private static String convertInsertSQL(String sql){ try{ MySqlStatementParser parser = new MySqlStatementParser(sql); SQLStatement statement = parser.parseSt

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认识 引用模块 重要函数 案例 排序 缩进参数 压缩 参考 认识 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.它基于JavaScript(Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999)的一个子集. JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等).这些特性使JSON成为理想的数据交换语

摘要:由于近期打算修改Python解释器以实现pyc文件的加密/解密,出于保密的要求,解密之后的数据只能放在内存中,不能写入到文件中.但是后续的解析pyc文件的代码又只能接受FILE*作为入参,所以就提出了一种把通过FILE*来访问内存的需求,下文是针对这个需求的几个方面的尝试及其结论. 以下尝试的前提是:Win7 + VS2010. 在vc中,FILE其实就是_iobuf,定义如下: struct _iobuf { char *_ptr; //文件输入的下一个位置 int _cnt; //当前