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关键词

仓字段—hive版

【本文大纲】1、字段的意义2、方案选择3、过程4、总结字段的意义仓经常会碰到的两类问题:1、两个报表进行对比,结果差异很大,需要人工核对指标的维度信息,比从头指标从哪里来 ,处理条件是什么,最后才能出问题原因 ——回溯问题2、基础表因某种原因需要修改字段,需要评估其对仓的影响,费时费力,然后在做方案 —— 影响问题这两类问题都属于问题,还有其它的积极意义 ,比:问题定位类似于影响,当程序运行出错时,可以方便找到问题的节点,并判断出问题的原因以及后续的影响指标波动当某个指标出较大的波动时,可进行溯源,判断是由哪条发生变化所导致的体检判定系统和的健康情况 ,是否存在大量的冗余、无效、无来源、重复计算、系统资源浪费等问题评估通过和元,可以从的集中度、布、冗余度、热度、重要性等多角度进行评估,从而初步判断的价值方案选择经过调研 代码研究hive hooks 的api时,发hive已经了一个关系的hook:?只是这个hook 是把相关的依赖写在了 log里:?

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马哈鱼带你发SQL中的

二、马哈鱼器是怎样工作的本视频介绍利用马哈鱼器来快速发 create view SQL 语句中各个表和字段的关系,并用可视化的方式展出来。 四、产品版本 1.马哈鱼器马哈鱼器是一个 SaaS 服务。通过浏览器直接使用,无需安装任软件。通过浏览器访问马哈鱼器。在浏览器中上传SQL文本或文件。 六、马哈鱼器的局限马哈鱼器仅仅通过 SQL 脚本,包含存储过程(proceudre, function, trigger)来获取库中 的关系。 Architecture document 八、关系这里用库中常用的表和视图来对关系做一个说明,际的情况会比这个复杂。 马哈鱼器会帮助你回答这些问题,以可视化的图形方式把 关系呈在你面前,让你对组织的IT系统中的流动一目了然。

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    你了解你的吗(元婴篇):

    0x00 前言本篇是《你了解你的吗》的第五篇,在前面的几篇文章中,我们聊到了接入量、的坑、核心维度布、口径和质量监控。本篇将引入一个新的概念: ,或者叫。 0x01 那么什么是呢?在这里我们不给出它的严谨的定义,仅从感觉上来解释一下这个东西。 ,我们可以大致理解为是一个表的生成过程。它依赖了哪些表,怎么生成的。 0x02 有什么用???咋一看,其感觉并没有什么用,其就我个人感觉来看,其的确没什么用,特别是在你的业务规模比较小并且合作不频繁的情况下,基本不需要。 比在你的小伙伴要调整自己开发的 Table J,这时候果他不知道有谁在依赖这张表,冒然修改的话会带来毁灭性的伤害,但是有的时候,至少能知道谁在使用这份。 其总的说来,能帮你更好地理解自己的!0x03 关于的话不打算在这里多聊,因为一般是和元管理紧紧绑定起来的,在设计元管理系统的时候应该要考虑到的内容。

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    “入门

    一个源头的核心业务的改动,下游各应用必须保持同步,没有影响,就会各个服务造成异常访问的情况。这是往往开发部门的核心需求,方便进行影响评估。价值的价值衡量,是一个很头疼的问题。 更新频次:更新越频繁,价值越大。质量评估这是应用的需求,需要对最终呈的结果质量有所把控。当发问题时,需要进一步追踪源头,产生质量问题的原因并进而解决。 机器学习这个方法是基于集之间的依赖关系,计算的相似度。这个方法的好处是对工具和业务没有依赖,缺点准确率需要人工确认。目前还没有看到很好的工程。 手工收集最后一种是万能的方式,就是由研发手工整理。可用此方法来覆盖,上面没有涉及的部 应 用 基于的能力,常见有下一些应用。“前向”影响“后向”。通过指定表字段,来关联其后向多级对象。全局不局限于单个对象,可从更大尺度(例:项目内等),了解整体流转情况。这对于热点对象、清理等需求都很有意义。

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    饿了么元管理践之路

    使用:任务、表、列、指标等进行检索、复用、清理、热度Top计算?管理:怎样对表、列、指标等进行权限控制、任务治理以及上下游依赖影响? 计算引擎相关的监听接口,比HiveExecute With Hook Context接口;SparkSpark Listener接口;PrestoEvent Listener接口。 综上所述,饿了么的SQL解方案,直接参考Hive的底层源码。? Q8:解那种复杂度很高的HQL的,你们平台的解思路是什么样子的?保证正确率呢?A:会有很多复杂的ppt有代码示例,会有部SQL需要修改Hive解。 Q9:表图里面的上下级关系就是的流向?从上到下?字段的是什么样子的跟表的有什么不同?有字段的图吗?

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    的工业化?

    导读:顾名思义,工业化意味着自动化,能够事半功倍的效果。以前,农民用牛犁一块地需要花费几天时间,但在用拖拉机只需要几个小时。同样,在企业可以也用先进的算法“耕耘”大片的“田地”。 例,设想有一条流水线,使你可以进行的收集、整理、类,准备好供建模、和产生见解所用。这就是我们正在迈进的方向吗?是的。这是必要的吗?没错。 但从中获取见解的流程自动化让我们来看看制造业的工业化,这是流程的最初起源。多年来,生产经理强调质量控制和流程改进。 果想使工业化,就需要对及受其驱动的经营活动采取同样的质量控制措施。你制定的任解决方案都应该考虑以下几点:1. 平台为处理的工作提供了很多选择,但必须保证模型被部署到另一个平台上时,业务逻辑依然昔。4.维护:操作系统堪称流程的“书立”。

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    干货 | 携程构建及应用

    生命周期:直观地得到整个生命周期,为治理提供依。安全管控:对源头打上敏感等级标签后,传递敏感等级标签到下游。本文介绍携程构建及应用场景。 它从不同的源系统中采集元,并进行标准化和建模,从而作为元仓库完成。 由于当时缺少关系,对治理难度较大,表级别的难度较低,表的量远小于字段的量,早期先快速了表级别版本。 针对各个计算引擎和传输工具DataX开发不同的解插件,将解好的发送到Kafka,时消费Kafka,把关系写到布式图JanusGraph。 七、总结以上描述了携程构建表和字段级别的关系,及在际应用的场景。

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    解读

    但只能展使用这些传统ETL工具的关系,其他方式ETL却无法生成关系。其不灵活也不便于元统一集中管理。 大时代,大部企业仓库都使用Hive作为仓存储和ETL加工,果是单一Hive处理引擎,可使用Hive Hook直接解字段级关系和表级别关系。 果多种计算引擎就使用上述笔者给出技术架构图,通过对不同存储和计算引擎监听动作,使用Antlr4开发各版本SQL解工具,动态识别元信息变更、删除和新增时或准时生成集群关系、系统关系、表级关系和字段关系 统一SQL路由引擎是使用Antlr4的词法文件,具体可参考Antlr4战:统一SQL路由多引擎。 总结 中探索信息、发知识,寻找隐藏在中的趋势、模式、相关性及隐含规律,都要我们用于更好的洞察力,而这种洞察力的基础来自我们对元的理解。

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    治理那点事」系列之二:手握「户口本」,治理肯定稳!

    我们可以浏览表的结构、字段信息、模型、指标信息等。通过合理的权限配,元查看可以大大提升信息在组织内的共享。② 和影响性和影响性主要解决「之间有什么关系」的问题。 指的是获取到关系,以历史事的方式记录的来源,处理过程等。 以某张表的关系为例,展示下信息:对于用户具有重要的价值,:当在中发问题的时候,可以依赖关系,追根溯源,快速地定位到问题的来源和加工流程,减少的时间和难度 的典型应用场景:某业务人员发「月度营销」报表存在质量问题,于是向 IT 部门提出异议,技术人员通过元「月度营销」报表受到上游 FDM 层四张不同的表的影响, 从上面的描述可以知道:影响性正好相反,指向的上游来源,影响性指向的下游。

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    浅谈管理的DNA — 元

    梳理出上下游关系:随着业务快速发展,生产链路逐渐变长,生产关系越来越复杂,准确高效的梳理出间、任务间的关系,识别出关键生产链路? 治理靠什么来驱动:驱动资源治理、规范治理等,以及衡量治理效果?资产的管理问题:海量的资产的归属、类,识别隐私等管理问题解决? 存储层:基于图模型的体、关系的存储与查询,支持统计与能力。应用层:提供资产地图、搜索、全链路等功能。? 下图是通过一个简单的例子介绍构建起来的。主要会使用到元中表示关系的属性,例输入、输出、绑定、关联等。? 帮助用户理解来龙去脉、关系及相关属性,统一所有报表的统计口径,减少冲突。,为提供直观的处理先后逻辑,协助提升质量。

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    资产治理-元采集那点事

    查找这些的流转是怎么样的?结合关系进行问题溯源和影响。2.2 采集了哪些元下图所示,是一张的流转图,我们主要采集了各个平台组件的:? SQL类型任务通过“Sql Parser”(使用ANTLR4系统的sql改写工具)工具解SQL脚本获取表字段级别的关系。 3.1 离线平台主要是采集HiveRDS表的元。 统一入库服务定义统一入库模型,包括表基础元、趋势、趋势不同类型入库的服务。 4.4 存储,更新采集后,要考虑存储、元发生变更同步更新。我们对采集过来的元进行类归一,抽象出“表模型”,类存储。 元中的表不是孤立存在的,一般有关联的任务(离线任务,时任务)产出表,地图中也会展示表和任务的流转关系。那么在众多的平台组件中,唯一的区出一张表呢?

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    通过仓库湖仓一体

    在PB级时交互式、HTAP、ETL、BI报表生成等业务场景,ADB PG都有着独特的技术优势。作为一个仓库产品,ADB PG是具备湖仓一体能力呢? 本文将会介绍ADB PG基于PG外表、打造能力。ADB PG继承了PG的外表(Foreign Table)功能,目前ADB PG的湖仓一体能力主要是基于外表打造的。 用户可以灵活地将ADB PG应用于存储、交互式、ETL等不同领域,可以在单个例中多种功能。即可以用ADB PG完成的核心流程,也可以作为众多环节中的一环去搭建链路。 不过,外表依赖于外部SDK和网络IO来读写,由于网络本身的特性与本地磁盘有巨大差异,因此需要在技术层面与本地存储不同、需要不同的性能优化方案。 这里简单介绍ORC格式的外表的谓词下推的方案。一个ORC文件按成若干个Stripe组成,Stripe中按列式存储。

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    【Spark教程】核心概念RDD

    基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,际执行的时候,RDD是通过关系(Lineage)一气呵成的,即使出区丢失,也可以通过关系重建区 另外RDD还可以将集缓存到内存中,使得在多个操作之间可以重用集,基于这个特点可以很方便地构建迭代型应用(图计算、机器学习等)或者交互式应用。 缓存果在应用程序中多次使用同一个RDD,可以将该RDD缓存起来,该RDD只有在第一次计算的时候会根关系得到区的,在后续其他地方用到该RDD的时候,会直接从缓存处取而不用再根关系计算, Checkpoint虽然RDD的关系天然地可以容错,当RDD的某个失败或丢失,可以通过关系重建。 )果被Checkpoint,则从Checkpoint处恢复;3)根关系计算区的

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    详解仓中管理元

    业务描述:每段代码的具体业务逻辑。标准指标:类似于 BI 中的语义层、仓中的一致性事;将中的指标进行规范化。标准维度:同标准指标,对的各维度定义规范化、标准化。 2、是一种技术手段,用于对处理过程的全面追踪,从而找到某个对象为起点的所有相关元对象以及这些元对象之间的关系。 元对象之间的关系特指表示这些元对象的流输入输出关系。在元管理系统成型后,我们便可以通过来对仓库中的健康、布、集中度、热度等进行。 优势:支持元历史版本及对比。一站式的元管理系统。劣势:支持的源系统比较少开源版本仅支持 Azkaban 调度任务的。其他调度任务仅能获得元信息,而没有信息。 较粗,不支持列级 HDFS 仅能显示文件之间的。Web UI 仅提供查询能力,相关配置需要调用 API 接口。缺乏用户、权限管理能力。

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    管理在仓库的践应用

    业务描述:每段代码的具体业务逻辑。标准指标:类似于 BI 中的语义层、仓中的一致性事;将中的指标进行规范化。标准维度:同标准指标,对的各维度定义规范化、标准化。 2、是一种技术手段,用于对处理过程的全面追踪,从而找到某个对象为起点的所有相关元对象以及这些元对象之间的关系。 元对象之间的关系特指表示这些元对象的流输入输出关系。在元管理系统成型后,我们便可以通过来对仓库中的健康、布、集中度、热度等进行。 优势:支持元历史版本及对比。一站式的元管理系统。劣势:支持的源系统比较少开源版本仅支持 Azkaban 调度任务的。其他调度任务仅能获得元信息,而没有信息。 较粗,不支持列级 HDFS 仅能显示文件之间的。Web UI 仅提供查询能力,相关配置需要调用 API 接口。缺乏用户、权限管理能力。

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    进行处理及

    生活中在所有事情都受到监视及测试,从而创建了许多流,其量通常比公司处理的速度还快。因此问题就来了,按照定义,在大很大的情况下,收集中的细微差异或错误会导致重大问题。 ?从以下六个方面考虑1.可视化不管是专家还是普通用户,可视化都是工具的基本要求。可视化可以直观地显示,让自己说话,让用户看到结果。 它承担着集成业务系统的任务,为业务智能系统提供提取,转换和加载(ETL)。查询和访问以提供用于在线挖掘的平台。进行处理和? 因此,建议公司在执行大计划时对项目目标进行准确的,这更容易业务目标。 步骤4:价值挖掘与以前的统计和过程不同,挖掘通常没有任预设的主题,主要是基于对的各种算法的计算,从而达到预测的效果,以一些高级的需求目的。

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    一文彻底了解元管理与架构设计

    对于平台来说,收集各类元可以帮助平台回答下面的问题:我们有哪些?有多少人在使用?存储是多少?查找这些的流转是怎么样的?通过关系进行溯源和问题。 最后我们设计了下的元架构:(1)使用 Hook 方式采集作业运行时作业的,有三种方式来采集:静态解 SQL;时抓取正在执行的 SQL,解执行计划,解输入表和输出表;解任务日志 第一种方式,静态解 SQL,可以使用 Antlr4 仿照 Hive 的 SQL 解,但是不能保证 SQL 的准确性,因为任务都没有执行。 参考有赞这样的大公司,元为:基础元表;趋势表;任务元表;表五、元应用 最后,我们再罗列一下元的比较全的应用场景可以看到,建立好企业的元,便可以为治理打下坚的基础 ,也可衍生出丰富的应用,地图,冷热资产管理等。

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    聊聊仓库建设

    问题追踪:在处理过程与质量过程可以快速定位问题源头。影响:可以快速高效对规则修改或上下架影响进行。 提高公司战略协同力:作为公司内部经营、决策支撑的“通行语言”,多个部门统一后,有助于打通部门、系统壁垒,信息集成与共享,提高公司整体的战略协同力。 专有词根:具备约定成俗或行业专属的描述体,:美元-USD。词根示例下:的处理过程中,从源头到最终的生成,每个环节都可能会导致我们出质量的问题。 关系的作用溯源:关系,体的来龙去脉,能帮助我们追踪的来源,追踪处理过程。 归档、销毁的参考:从生命周期管理角度来看,关系有助于我们判断的生命周期,是的归档和销毁操作的参考。示例图下:

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    Airbnb | 应用Druid时批量

    段文件是Druid的基本存储单元,包含准备服务的预聚合。在Airbnb,我们遇到了一些场景,其中大量的源有时需要完全重新计算,导致大量的段文件需要一次加载到集群上。 但是,在我们的使用中,产生较大段的输入量(由Hadoop工作者运行摄取任务)是此之高,以至于Hadoop作业运行太长时间处理该,并且由于各种原因很多次会失败。 结论Druid是一个专为可扩展性,可维护性和性能而设计的大引擎。其良好的因素架构可轻松管理和扩展Druid部署,其优化的存储格式可低延迟查询。 目前,国外Google、Facebook、Airbnb、Instgram、Amazon、Pinterest等,国内阿里巴巴、小米、360、优酷、知乎、极客等知名互联网公司都在使用Druid,发展势头荼 相信在不久的将来,Druid将成为最重要的OLAP引擎之一!本文作者:Pala Muthiah and Jinyang Li,由极客联合创始人吴江林翻译并整理!

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    一款毫秒级引擎

    :客户端用户行为跳转行为、页面留存等),业务核心指标(购买量、购买品类),甚至于 AB Test 的结果,都需要一套体系来支撑。 为了支持这些能力,我们团队开发了 Boussole——多维系统,旨在通过低成本的方式支撑海量多维。 本文将详细描述系统中的查询引擎 Boussole Engine 作为多维的核心一环,是通过对引擎的设计支撑毫秒级结果返回。1. 要想做到查询,在项目初期就应该对未来能达到的效果有明确规划。我们希望不论有多少原始上报,在查询响应速度方面都能达到毫秒级,下文将详细描述我们是设计系统并达到这一目标的。2. 存储模型在了解查询流程前,先介绍一下 Boussole 底层的多维时序存储模型。

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