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数据血缘关系:数据库Neo4j存储实现

选择数据库存储,是因为数据库是基于图论实现的新型数据库,擅长处理点和边组成的复杂关系网络,执行和查询效率较传统关系型数据库具有无可比拟的优势。 本篇会讲解数据血缘关系上功能应用和数据Neo4j安装使用与实例讲解。 数据血缘关系 通过对oracle、greenplumn、mysql、hive、presto、spark和flink多引擎等等覆盖,实现生成数据血缘关系、数据价值分析、影响度分析数据存储生命周期管理。 (粒度可选),上游依赖路径长度展示(路径长度可选),字段加工逻辑清晰可见 数据价值分析: 在生成数据血缘关系或数据流向时,访问方式、访问集群、应用、系统、表、分区和字段数据访问频次、存储方式、访问部门、 如影响度分析,也是较为血缘关系应用的一部分,其用来分析数据的下游流向。当系统进行升级改造时,能动态数据结构变更、删除及时告知下游系统。

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Atlas血缘分析数据仓库中的实战案例

Hi,我是王知无,一个大数据领域的原创作者。 目录 一、应用 1.1 执行SQL 1.2 手写的数据地图 1.3 atlas血缘分析 1.4 打标签 1.4.1 CLASSIFICATION分类 1.4.2 GLOSSARY词汇表 1.5 字段搜索 4.1 Hive Hook 4.1.1 设置Atlas配置目录 4.1.2 设置环境变量 4.1.3 把压缩包上传 4.1.4 解压包 4.1.5 添加Hive的第三方依赖包 4.1.6 导入Hive数据 1.3 atlas血缘分析 说明:通过对比,Atlas能够更加准确地解析所有脚本SQL语句,在全局角度能够看到上下游关系,不过自己手动维护的好处的是能够更加方便地迭代维护。 1.5 字段搜索 1.5.1查看表字段 1.5.2 追踪字段关系 说明:强大地血缘关系可以直接查看出整条字段的数据链路。

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    你了解你的数据吗(元婴篇):血缘分析

    本篇将引入一个新的概念:数据血缘分析 ,或者叫血统分析。 0x01 血缘分析 那么什么是数据血缘分析呢?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。 上面的过程是数据血缘分析的过程。 0x02 数据血缘分析有什么用??? 咋一看,其实感觉数据血缘分析并没有什么用,其实就我个人感觉来看,其实的确没什么用,特别是在你的业务规模比较小并且数据合作不频繁的情况下,基本不需要数据血缘分析。 但是当遇到了下面一些场景的时候,数据血缘绝对能帮你提高很高的效率。 问题定位。上面的例子,假设你用到了别人的数据数据血缘分析能快速帮你定位到问题。 理解数据。 关于元数据系统的设计可以参考这篇博客《别人家的元数据系统是怎么设计的》。 这里随便提一句,数据血缘的管理可以考虑使用数据来实现,用数据的好处是更容易展现表之间的关系。

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    Atlas血缘分析数据仓库中的实战案例

    目录 一、应用 1.1 执行SQL 1.2 手写的数据地图 1.3 atlas血缘分析 1.4 打标签 1.4.1 CLASSIFICATION分类 1.4.2 GLOSSARY词汇表 1.5 字段搜索 4.1 Hive Hook 4.1.1 设置Atlas配置目录 4.1.2 设置环境变量 4.1.3 把压缩包上传 4.1.4 解压包 4.1.5 添加Hive的第三方依赖包 4.1.6 导入Hive数据 JOIN dw.dw_zbchannel tp ON t2.pageid = tp.channelid ) t3 ) t4 WHERE rk = 1; 1.2 手写的数据地图 1.3 atlas血缘分析 说明:通过对比,Atlas能够更加准确地解析所有脚本SQL语句,在全局角度能够看到上下游关系,不过自己手动维护的好处的是能够更加方便地迭代维护。 1.5 字段搜索 1.5.1查看表字段 1.5.2 追踪字段关系 说明:强大地血缘关系可以直接查看出整条字段的数据链路。

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    Python数据分析--雷达

    最近阅读学习了林骥老师的《数据分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习,而不是简单的重复。 学习林骥老师的数据可视化的每种图表时,原来代码略微修改,使其适用于自己工作业务中的数据可视化。 林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 引用林骥老师关于雷达的使用场景: 雷达的背景一圈一圈地像雷达,用多边形来展现数据的大小 endpoint=False) # 增加第一个 angle 到所有 angle 里,以实现闭合 angles = np.concatenate((angle, [angle[0]])) # 倒转顺序,以让雷达顺时针显示 set_thetagrids(angles*180/np.pi, labels=label) ax2.set_thetagrids(angles*180/np.pi, labels=label) # 画雷达

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    Python数据分析--斜率

    最近阅读学习了林骥老师的《数据分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习,而不是简单的重复。 学习林骥老师的数据可视化的每种图表时,原来代码略微修改,使其适用于自己工作业务中的数据可视化。 林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 斜率,可以快速展现两组数据之间各维度的变化,特别适合用于对比两个时间点的数据。 斜率的优势,是能快速看到每个类别前后发生的变化,并能根据线条的陡峭程度,直观地感受到变化的幅度。 df.values fig, axes=plt.subplots(2,3,figsize=(4, 6)) fig.set_facecolor('w') axes=axes.flatten() # 画斜率

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    Python数据分析--哑铃

    最近阅读学习了林骥老师的《数据分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习,而不是简单的重复。 学习林骥老师的数据可视化的每种图表时,原来代码略微修改,使其适用于自己工作业务中的数据可视化。 林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 首先介绍哑铃: 哑铃,是指用一条横线连接两个点、看起来有点像哑铃的,主要是用来强调从一个点到另一个点的变化 image.png 数据如下: 城市 2017 2018 郑州 109.05 103.47 洛阳 108.39 95.86 安阳 119.99 110.99 开封 102.13 103.24 焦作 110.68 < 0].iloc[:, 1], ymax=df[df['变化']< 0].iloc[:, 2], color=c['浅蓝色'], zorder=1, lw=5,label='下降') # 绘制哑铃两头的圆点

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    Python数据分析--子弹

    最近阅读学习了林骥老师的《数据分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习,而不是简单的重复。 学习林骥老师的数据可视化的每种图表时,原来代码略微修改,使其适用于自己工作业务中的数据可视化。 林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 子弹,它的样子有点像子弹,能够表达比较丰富的信息,例如表现好、中、差的取值范围,并突出显示实际值与目标值的差异情况 image.png 林老师GitHub子弹代码如下: # 导入所需的库 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot family':'SimHei', 'color':'#00589F', 'size':15} # 标示制图的作者信息 ax2.text(1, 0.2, ' 制图:林骥\n' + r'$@$' + '数据分析

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    Python数据分析--堆叠

    最近阅读学习了林骥老师的《数据分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习,而不是简单的重复。 学习林骥老师的数据可视化的每种图表时,原来代码略微修改,使其适用于自己工作业务中的数据可视化。 林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 堆叠条形,用于展示不同类别之间占比数据,常常能起到很好的对比效果。 image.png 数据如下: date level1 level2 level3 201701 0 8 23 201702 0 6 22 201703 0 15 16 201704 0 15 15 201705 0, np.sum(data, axis=1).max()) # 定义颜色 category_colors = [ c['蓝色'], c['浅蓝色'], c['浅橙色']] # 画堆叠水平条形

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    数据流程 (DFD) 示例:食品订购系统

    什么是数据数据也称为气泡。它通常用作创建系统概述的初步步骤,而不需要详细介绍,以后可以将其作为自上而下的分解方式进行详细说明。 由于它们位于被分析系统的外部,因此这些实体通常位于的边界。它们可以代表另一个系统或指示子系统。 流程 (Process) - 更改或转换数据流的活动。 然后,分析师深入了解具有1级图表的各个流程的细节。 信息技术专业人员和系统分析师使用数据来记录和向用户显示数据如何在系统中的不同进程之间移动。 其他DFD资源 数据工具 如何绘制具有多个上下文级别的DFD? 食品订购系统描述: 数据(DFD)可用于显示问题域(例如,信息系统)内的信息流。这是食品订购系统的数据流程。 image.png 绘制图 使用此模板 创建空白 其他例子 数据流图示例 所有图表示例

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    智能威胁分析数据构建

    不过,获取数据不是智能威胁分析技术本身的关注重点,如何组织并使用数据才是核心问题。 网络环境本身具有典型的结构,网络安全问题也因此很自然的与数据结构、算法结合起来。 国外使用多源安全数据构建统一分析结构的项目还有Cauldron[3]。 网络安全数据结构中蕴含的基因,不仅仅是数据可视化的基础,更是用以对抗网络空间威胁的安全智能构建的基础。那么,智能威胁分析能力的构建需要那些数据的支撑呢? 三、构建智能威胁分析能力的关键数据 ? : 环境数据:如资产、资产脆弱性、文件信息、用户信息、IT系统架构信息等 行为数据:如网络侧检测告警、终端侧检测告警、文件分析日志、应用日志、蜜罐日志、沙箱日志等 情报数据:各类外部威胁情报 知识数据 知识图赋能下的威胁事件分析,能够拓展行为、环境、情报关联实体的概念和数据上下文,是真正可解释、可推理、可行动、可复用的自动化、智能化分析

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    Python数据分析--条形

    最近阅读学习了林骥老师的《数据分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习,而不是简单的重复。 学习林骥老师的数据可视化的每种图表时,原来代码略微修改,使其适用于自己工作业务中的数据可视化。 林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 水平方向的条形非常适合阅读,因为文字的方向通常也是水平的,这符合我们的阅读习惯,有利于提高信息传递的效率 )), ' ' + category_names, ha='right', color=c['深灰色'], size=18) # 设置标签的字体大小 fontsize = 12 # 设置第一个条形数据标签 rect.get_height()/2, ' %.2f' % w, ha='left', va='center', color=c['深灰色'], fontsize=fontsize) # 设置第二个条形数据标签

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    Python数据分析--柱状

    最近阅读学习了林骥老师的《数据分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习,而不是简单的重复。 学习林骥老师的数据可视化的每种图表时,原来代码略微修改,使其适用于自己工作业务中的数据可视化。 林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 柱形是一种很常见的图形,用来进行对比分析,是一种比较好的选择。 ,让观察者关注柱子的高度,而不是宽度和面积; 3、如果柱形图中某些具体的数值很重要,那么直接在柱子的附近显示数据标签,把 Y 轴隐藏掉,让观察者聚焦于关键的信息本身,而不是视线来回移动; 4、如果希望用柱形来反映数据的整体趋势 ,那么可以考虑保留 Y 轴,但是应该将 Y 轴的颜色变成灰色,以削弱其重要性; 5、谨慎使用包含多组数据的条形,因为这可能会让观察者难以得出结论,考虑你想对比什么,并以此构造分类的层级,尽可能让柱形变得简单易懂

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    基因型数据绘制PCA和聚类分析

    下面看一下利用基因型SNP数据进行PCA计算,以及可视化的分析。 很多软件可以分析PCA,这里介绍一下使用plink软件和R语言,进行PCA分析,并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA。 绘制后的如下: 2-D PCA: 图片解释,将每个品种用不同的颜色表示,同时绘制置信区间圆圈,X坐标是PC1,解释24.9%的变异,Y坐标是PC2,解释10.61%的变异。 可以看到,三个品种在PCA图里面分的比较开,C品种的有两个A和B的点,应该是异常数据。 基因型数据: 共有3个品种A,B,C,共有412个个体。 然后使用R语言,计算PCA,并绘制PCA。 如果进行GWAS分析,PCA加进去就很有必要!

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    NCL绘图示例(六):中国区域内的站点(客观分析

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    5张,看懂数据分析体系

    数据分析体系的文章很多,经常是开篇一句:互联网分析体系……,下边几百个指标blabla汹涌而出。搞得很多同学很晕菜:这么多指标,实际中到底怎么看?今天系统讲解一下。话不多说,直接上场景。 这样能减少数据干扰,更容易得出结论(如下图)。 ? ▌ 相关系数低:比如播放次数和人均时长,不见得高度相关。很有可能有的视频太过标题党,标题太刺激,配很色诱,把玩家骗进来结果发现货不对板。 有了评价,就能做出进一步分析。 5 从多指标到原因解读 评价了好/坏,就能进一步分析:为什么好、为什么坏。到这一步,就会发现,现有数据指标的问题:虽然看似一堆指标,可都是结果性指标。 这时优先考虑的是:补充数据,看看添加哪些数据能解释清楚问题。 6 小结 搭建数据分析体系可以很简单(如下图) ?

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    饿了么元数据管理实践之路

    Hook执行中采集数据(比如HiveHook),发送Kafka,消费Kafka数据,生成Relation关系保存数据库Titan,并提供REST接口查询功能,支持表血缘,列级支持不完善。 以本土做简单示例,先经过Semantic Analyzer Factory类进行语法分析,再根据Schema生成执行计划QueryPlan。 列血缘结构 ? 图存储 ? 有了input、operation、output关系,将input、output保存为节点,operation保存为边。数据库选用Gremlin+Neo4j。 Q8:解析那种复杂度很高的HQL的血缘,你们平台的解析思路是什么样子的?如何保证正确率呢? A:会有很多复杂的ppt有代码示例,会有部分SQL需要修改Hive解析实现。 Q9:表血缘图里面的上下级关系就是数据的流向?从上到下?字段的血缘是什么样子的跟表的血缘有什么不同?有字段的血缘吗?

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    读懂数据分析数据挖掘的区别

    文:小蚊子 :菜小白 干数据这行的小伙伴们是不是经常听到数据分析数据挖掘这两个词?有没有觉得一头雾水?那么他们之间有什么区别与联系呢?今天就为你一一道来。 数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析,广义的数据分析就包括狭义的数据分析数据挖掘,我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。 我们可以从定义、目的、方法、结果这四个角度来了解对比数据分析(狭义)与数据挖掘之间的区别与联系。 综合起来,数据分析(狭义)与数据挖掘的本质都是一样的,都是从数据里面发现关于业务的知识(有价值的信息),从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策。 所以数据分析(狭义)与数据挖掘构成广义的数据分析。 学习路线(非编程):A+B 学习路线(Python方向):A+C 学习路线(R方向):A+D

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    | 不同品种的基因型数据绘制PCA和聚类分析

    很多软件可以分析PCA,这里介绍一下使用plink软件和R语言,进行PCA分析,并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA。 绘制后的如下: 2-D PCA: ? 可以看到,三个品种在PCA图里面分的比较开,C品种的有两个A和B的点,应该是异常数据。 3-D PCA: ? 可以看到,三个品种在PCA图里面分的比较开,C品种的有两个A和B的点,应该是异常数据。 基因型数据: 共有3个品种A,B,C,共有412个个体。 然后使用R语言,计算PCA,并绘制PCA。 lty.hide=2,lty.grid = 2) legend("topright",c("A","B","C"),fill=c('red','green',"blue")) 聚类分析思路

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    数据架构」5分钟学会数据流程:客户服务系统示例

    数据(DFD)提供了系统内信息流(即数据流)的可视化表示。通过创建一个数据,您可以告诉参与系统流程的人员所提供和交付的信息、完成流程所需的信息以及需要存储和访问的信息。 数据在软件工程中得到了广泛的应用。您可以在信息系统建模中使用DFD。本文以客户服务系统为例,对数据(DFD)进行了描述和说明。 CS系统示例 数据是一个层次,包括: 上下文关系(概念上为零级) 第1层的过程 以及可能的第2级DFD和功能分解的进一步级别,这取决于系统的复杂性 上下文 下图显示了为铁路公司的客户服务系统绘制的上下文数据流程 通读这张,然后我们将介绍一些基于这张的关键概念。 ? CS系统数据流图示例包含四个流程、两个外部实体和四个数据存储。 注意细节的层次 在这个数据流图示例中,在标记数据时多次使用了单词“details”。我们有“运输详情”和“订单详情”。

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      图数据库KonisGraph(TencentDB for KonisGraph)是基于腾讯在社交网络、支付、游戏和音乐等业务场景超大规模图数据管理的经验积累,为您提供的一站式高性能海量图数据存储、管理、实时查询、计算和可视化分析的数据库服务。支持属性图模型和TinkerPop Gremlin查询语言,帮助用户快速完成对图数据的建模、查询和分析;支持百亿级节点、万亿级边的超大规模图数据中关联关系的查询分析。广泛适用于社交网络、金融支付、安全风控、知识图谱、广告推荐和设备拓扑网络等具有海量关系数据的场景。

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