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

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 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的几种关系 SQLFlow可以用来分析各种数据对象之间的依赖关系,其中包含了fdd, fdr, frd, join 四种关系 fdd:表示数据从源列到目标列的关系 frd:表示结果集返回数量受到源列影响 fdr:表示目标列的值受到源列数据集数量的影响 join:表示SQL的多表join关系 在SQLFlow的WebUI界面上,默认显示的是fdd关系,是看不到fdr和frd关系的.如果需要查看数据对象的fdr和frd关系,需要设置一下配置项,同时打开Impact开关和Show Int

scala来源于java,但又高于java. scala的设计者Martin Odersky就是一个JAVA控,这位牛人设计了javac和编写了jdk中的通用代码.可以说java语言本身就是Martin Odersky一步一步看着长大的.所以scala可以说打根起就和JAVA有着远远悠长的血缘关系.Martin Odersky还在写java那会,就立志开发达成一个目标:让写程序这样一个基础工作变得高效.简单.且令人愉悦!因此可以说scala是这个目标实现过程中的一个重要里程碑. 因此可以说jav

关于Ubuntu与Debian的关系,了解! https://blog.csdn.net/guyue35/article/details/47286193 了解一下区别..   饮水思源:Ubuntu用户应关注Debian 当今最热门的桌面Linux非Ubuntu莫属,它已经拥有数量众多的爱好者,已经成为PC用户的主流操作系统之一.尽管Ubuntu相对还比较年 轻,但是它的前身却是拥有多年历史和经验的Debian项目,或者说它继承了Debian这个最古老.最具影响力的Linux发行版的优点.这两

最近的工作与可视化有关,有展示血缘关系树的需求 ,类似于这样: 碰巧搜到 D3(用于可视化的js库,作者吕之华),瞬间无法自拔,它的树状图功能基于SVG.js ,暴露的可操作入口也简洁恰当,能帮助你快速完成svg开发. D3的使用:  入门教程:http://wiki.jikexueyuan.com/project/d3wiki/author.html 开发笔记: 1. SVG DOM 与HTML DOM 不一样,属性.样式是不共用的,但也有相似之处 2. Svg中一段文本用<text>标签,

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

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

更多技术交流.求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 DataLeap 是火山引擎数智平台 VeDI 旗下的大数据研发治理套件产品,帮助用户快速完成数据集成.开发.运维.治理.资产.安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本.挖掘数据价值.为企业决策提供数据支撑. 数据血缘是帮助用户找数据.理解数据以及使数据发挥价值的基础能力.基于字节跳动内部沉淀的数据治理经验,火山引擎 DataLeap 具备完备的数据血缘能力,本文将从数据血缘应用背景.发展概况.架构演

函数usb_control_msg完成一些初始化后调用了usb_internal_control_msg之后就free urb.剩下的活,全部留给usb_internal_control_msg去做了,那就去了解一下它背后的生活吧. /*-------------------------------------------------------------------*/ // returns status (negative) or length (positive) static int

什么是Fact(事实)维度关系 开发过SSAS Cube的开发人员应该都知道,Cube的维度用法中有一种叫Fact(事实)关系类型,如下图所示: Fact(事实)维度关系就如同上面截图中红框中的描述一样,指的是一张表即是事实表又是维度表,也就是数据仓库中通常说的“退化维度”.比如在本例中我们的FactInternetSales(FactInternetSales表在数据源视图中的FriendlyName是Internet Sales Facts,所以在Cube中FactInternetSales