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

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

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

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

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

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

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

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

2019年1月18日,由阿里巴巴 MaxCompute开发者社区和阿里云栖社区联合主办的“阿里云栖开发者沙龙大数据技术专场”走近北京联合大学,本次技术沙龙上,高德数据技术专家苗翌辰为大家分享了高德如何应用MaxCompute来管理数据架构,开发易用.高效以及弹性的高德应用,为用户提供更优质的出行服务. 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成 一.高德的业务和数据 地图描绘需要很多支撑数据,包括现实中的道路信息.路形以及路况等.下面的轨迹热力图展示了高德地图显示的北京联合大学的周边路况,描绘了点.

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

本文由  网易云发布. 作者:网易/刘勋(本篇文章仅限知乎内部分享,如需转载,请取得作者同意授权.) 面对海量且持续增加的各式各样的数据对象,你是否有信心知道哪些数据从哪里来以及它如何随时间而变化?采用Hadoop必须考虑数据管理的实际情况,元数据与数据治理成为企业级数据湖的重要部分. 为寻求数据治理的开源解决方案,Hortonworks 公司联合其他厂商与用户于2015年发起数据治理倡议,包括数据分类.集中策略引擎.数据血缘.安全和生命周期管理等方面.Apache Atlas 项目就是这个倡议

一.Atlas是什么? 在当今大数据的应用越来越广泛的情况下,数据治理一直是企业面临的巨大问题. 大部分公司只是单纯的对数据进行了处理,而数据的血缘,分类等等却很难实现,市场上也急需要一个专注于数据治理的技术框架,这时Atlas应运而生. Atlas官网地址:https://atlas.apache.org/ Atlas是Hadoop的数据治理和元数据框架. Atlas是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务,使企业能够有效,高效地满足Hadoop中的合规性要求,并允许与整个企业数据生态系统集成.

转载http://bigdata.51cto.com/art/201710/554810.htm 一.文章主题 本文主要讲解数据仓库的一个重要环节:如何设计数据分层!其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章. 本文对数据分层的讨论适合下面一些场景,超过该范围场景 or 数据仓库经验丰富的大神就不必浪费时间看了. 数据建设刚起步,大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务. 数据建设发展到一定阶段,发现数据的使用杂乱无章,各种业务都是从原始数据直接计算而得. 各种重复计算,严重浪费了计算资源,需

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"

在这个“数据即资产”的时代,大数据技术和体量都有了前所未有的进步,若企业能有效使用数据,让数据赚钱,这必将成为企业数字化转型升级的有力武器. 奇点云自研的一站式大数据智能服务平台——DataSimba,旨在提供数据采集.数据加工.数据治理.数据规范.数据资产.数据服务等全链路的产品+技术+方法论服务,构建面向业务应用的大数据智能平台.其主要核心模块包括了数据开发套件.数据治理套件.数据服务引擎.数据智能.数据安全. 1.数据采集 数据采集作为数据中台第一个环节,不仅仅是要“采集”,也要将数据合理

DataHub 首先,阿里云也有一款名为DataHub的产品,是一个流式处理平台,本文所述DataHub与其无关. 数据治理是大佬们最近谈的一个火热的话题.不管国家层面,还是企业层面现在对这个问题是越来越重视.数据治理要解决数据质量,数据管理,数据资产,数据安全等等.而数据治理的关键就在于元数据管理,我们要知道数据的来龙去脉,才能对数据进行全方位的管理,监控,洞察. DataHub是由LinkedIn的数据团队开源的一款提供元数据搜索与发现的工具. 提到LinkedIn,不得不想到大名鼎鼎的Ka