什么是数据血缘？ 数据的产生、加工融合、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系。借鉴人类社会中类似的一种关系来表达数据之间的这种关系，称之为数据的血缘关系。数据血缘是元数据的组成部分之一。...它分析表和字段从数据源到当前表的血缘路径，以及血缘字段之间存在的关系是否满足，关注的数据一致性以及表设计的合理性。...可追溯性 数据的血缘关系，体现了数据的生命周期，体现了数据从产生到消亡的整个过程，具备可追溯性。 层次性 数据的血缘关系是有层次的。...数据血缘分析 即数据“前向”血缘。通过指定表/字段，来追溯其前向多级对象。 数据影响分析 即数据“后向”血缘。通过指定表/字段，来关联其后向多级对象。...对象关联分析 除了我们通常意义上的血缘外，还有一种更为广义上的血缘。对象间不只有数据级关系，还有一种引用级关系，即对象间关联使用，包括但不限于表、视图、模型、报表、作业等。
前几天，Datahub提供了最新的字段级别数据血缘功能，很多朋友迫不及待想对比一下Datahub的字段级血缘与Atlas的区别。...这个时候问题来了，在Atlas收集Hive血缘的时候，由于部分版本问题，没有显示出字段级的数据血缘。这是为什么呢？其实只要做一个简单的修复就可以了，但是知其然也要知其所以然。...正文开始： 通过本文档，可以快速的解决Hive在Altas字段级血缘没有生成的问题，并了解Hive数据血缘实现原理。更多元数据管理，数据血缘相关文章，可以关注后续的文章更新。...但是，很多同学在按该步骤操作完以后，字段级数据血缘并未生成。这是为什么呢？...四、Hive表数据血缘实现 表的实现就比较简单了。
IBD全称Identity By Descent, 又叫做血缘同源，指的是两个个体中共有的等位基因来源于共同祖先；IBS全称Identity By State, 又叫做状态同源，指的是两个个体中共有的等位基因序列相同
作者：三余 部门：数据中台 一.背景 随着数据仓库数据量的增长，数据血缘( Data Lineage or Data Provence ) 对于数据分析来说日益重要， 通过数据血缘可以追溯表-表，表-...目前已经基于ANTLR 语法解析支持了 SQL 任务的血缘解析，而 Spark App 任务的血缘仍然是通过人工配置方式进行。我们希望能够将 Spark App 任务的解析做个补充，完善血缘逻辑。..._jsparkSession) 3.1.2 血缘解析 血缘解析逻辑在SplineAgent.handle()方法，通过调用LineageHarvester.harvest()，获取最终血缘，并交给...血缘解析基于写入触发， 所以如果任务只做查询是解析不到血缘的 虽然仍有一些不足，但是 spline agent 能够无感知的为线上运行的 Spark APP 程序增加血缘解析能力，是个很不错的思路，后续可以基于这个方向进行进一步的研究优化...Spark APP 的血缘准确率。
数据血缘关系包含了集群血缘关系、系统血缘关系、表级血缘关系和字段血缘关系，其指向数据的上游来源，向上游追根溯源。...然后存储到图数据库Neo4j。...选择图数据库存储，是因为图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图数据Neo4j安装使用与实例讲解。...Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。 图数据库Neo4j涉及内容较多，笔者这里仅讲最基础基本元素与概念，方便下面例子讲解。
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。...image.png 当然这还只是初步的设计，未来可能会有更多的变化，我们会持续关注~ 附一张Apache Atlas此功能的实现图 image.png
一、前言 什么是数据血缘？数据血缘是数据产生、加工、转化，数据之间产生的关系。随着公司业务发展，通过数据血缘，能知道数据的流向，以便我们更好地进行数据治理。 二、为什么选择 Spline？...，但政采云大数据平台，基于业务需要，字段血缘需要跟作业绑定，若通过消费 Kafka 的方式，无法在获取字段血缘数据的同时跟作业绑定。...附，Spline REST 文档 1、血缘解析流程 Htools：政采云大数据平台的一个调度工具 IData：政采云大数据平台应用层 2、基于接口解析血缘 解析字段血缘，主要涉及到 Consumer...4、调优 表、字段血缘跟作业绑定，故，若作业无变化的情况，表、字段的血缘是不会变化的，在作业调度完后，调用解析血缘的接口时，我们结合当前作业版本和前一次血缘记录中的作业版本进行比对，若作业版本不一致的情况才更新血缘...，后续只有在作业版本有变化的时候才会重新解析血缘。
比如数据表格的Schema信息，任务的血缘关系，用户和脚本／任务的权限映射关系信息等等。...数据的血缘关系信息 血缘信息或者叫做Lineage的血统信息是什么，简单的说就是数据之间的上下游来源去向关系，数据从哪里来到哪里去。知道这个信息有什么用呢？...最后，关于数据的血缘关系跟踪，再多说两句。...，不能提前获取血缘信息 临时脚本或者错误的脚本逻辑对血缘关系数据的污染 简单总结一下，就是基于运行时的信息来采集血缘关系，由于缺乏静态的业务信息辅助，如何甄别和更新血缘关系的生命周期和有效性会是一个棘手的问题...当然，这种方案也有自己的短板需要克服，比如：如果脚本管控不到位，血缘关系分析可能覆盖不全；血缘关系是基于最新的脚本的静态的逻辑关系，无法做到基于某一次真实的运行实例进行分析。
近期花一个多月做了一个数据血缘图，由于涉及到一些图算法和盒子模型的知识点，具有一定的学习借鉴价值，同时应各位同事的要求，在此做一下分享。...搜索后，下部出现对应的该实体的链路图，链路中的节点需要分组，分层显示到对应的区域。...三 需求价值 市面上的一些血缘链路图 所有的血缘图都是节点和边组成，节点代表实体，表，api，应用，线代表任务或者作业。 有些血缘图数据流转没有从左到右的方向，而有些没有表现出分层的概念。...相比其他数据产品的血缘链路图，此次的改造，核心改良点有四个： 核心改良点： 数据链路中从左到右应包含，从数据源出发的表，到分层数据，未分层数据，接着到API，最后流转到APP。...搜索G6提供的相关图遍历方法，找到节点上下游遍历方法 做多种尝试，做出最小demo解决问题，一次一小步，逐步完成。
【本文大纲】 1、字段血缘分析的意义 2、实现方案选择 3、实现过程 4、总结 字段血缘分析的意义 数仓经常会碰到的两类问题： 1、两个数据报表进行对比，结果差异很大，需要人工核对分析指标的维度信息，比如从头分析数据指标从哪里来...处理条件是什么，最后才能分析出问题原因 ——数据回溯问题 2、基础数据表因某种原因需要修改字段，需要评估其对数仓的影响，费时费力，然后在做方案 —— 影响分析问题 这两类问题都属于数据血缘分析问题...，数据血缘分析还有其它的积极意义，比如： 问题定位分析 类似于影响分析，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 指标波动分析 当某个指标出现较大的波动时，可进行溯源分析...，判断是由哪条数据发生变化所导致的 数据体检 判定系统和数据的健康情况，是否存在大量的冗余数据、无效数据、无来源数据、重复计算、系统资源浪费等问题 数据评估 通过血缘分析和元数据，可以从数据的集中度、分布...代码 研究hive hooks 的api时，发现hive已经实现了一个血缘关系的hook： ? 只是这个hook 是把相关的依赖写在了 log里： ?
来源：火山引擎 DataFun 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看） 📷 📷 📷 ...
血缘抽取目标强依赖关系：识别sql执行结果保存[hive,mysql,hdfs]物理库表字段依赖链路，入库字段由哪些物理库表字段产生[select]。...血缘抽取对象公司内部POC脚本， 层级结构 { sciptMeta: 脚本基础信息 jobs: {//任务列表 jobid: [ //领域任务集合 E:{...血缘抽取技术方法Antlr4： 抽取SQL语法结构，通过visitor 遍历出SQL树递归收敛：抽取模型通过递归最后收敛到 QueryDefault（sql依赖关系主体）与 TableName (表与字段信息主体...对象模型SQL树对象模型图片血缘实体模型图片六. 抽取效果效果HDFS.parquet.
图 1. Spark-ETL 作业的 Spark-Lineage 视图示例 图 2....图 3. Spark-ETL 作业的示例图 在后端，我们直接在 Spark-ETL 中实现 Spark-Lineage，以从每个批处理作业中提取所有具有依赖关系的源表和目标表对。...更准确地说，我们使用NetworkX库来构建作业的工作流图，并在该作业的相应有向无环图 (DAG) 工作流中查找在它们之间具有路径的所有源表和目标表对。...例如，（输入表 1，输出表 2）是图 3 中的一对，因为它们之间存在路径，而（输入表 2，输出表 2）则不是。
其实问题很简单，一个存储过程会有多个输入表和输出表，一个存储过程的输出表可能会成为另外一个存储过程的输入表，从而将整个数据库的业务逻辑串接起来，基于长链会形成血缘关系，基于关联会形成聚合。
Hook在运行时采集血缘数据，发送到Kafka。Atlas消费Kafka数据，将关系写到图数据库JanusGraph，并提供REST API。...针对各个计算引擎和传输工具DataX开发不同的解析插件，将解析好的血缘数据发送到Kafka，实时消费Kafka，把关系数据写到分布式图数据JanusGraph。...具有很好的扩展性，通过多机集群可支持存储和查询数百亿的顶点和边的图数据。JanusGraph是一个事务数据库，支持大量用户高并发地执行复杂的实时图遍历。...以下是数据血缘写入图数据库的模型，Hive字段单独为一个Lable，关系型DB字段为一个Label，关系分两种，LABELWRITE，LABELWRITE_TTL。...5.6 效果 在第一版使用图的方式展示血缘关系，在上下游关系较多的时候，显示较为混乱，第二版改成树状表格的方式展示。
这周真的是忙出天际，趁这会儿下班，赶紧补补文档，之前有说要整整血缘这块儿，源码都看好了，但没有展示的地方。...后来调研说atlas不错，就想着用atlas跑一把，看能不能打通，最后经过状况百出的编译，还真是跑通了，借助各种开源组件，atlas能自动感知hivesql及sparksql的表血缘和字段血缘，真的太棒了...bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH 使用环境变量起作用 source /etc/profile 配制hive-hook 咱这次是跑通hive、sparksql两个hook，来实现血缘关系自动导入...test表没有血缘： sparksql执行inerst语句： 刷新atlas页面，获取test表的sparksql执行血缘： 用hivesql insert另一张表(test666)后，可以看到atlas...获取到了hivesql执行的血缘： 字段血缘：
背景 做大数据的项目，必不可少的是要接触到数据血缘图，它在大数据项目中有着很重要的作用。...之前在公司也做过一些案例，也看过很多友商的产品，阿里的DataWork，领英的Datahub， datawork的血缘图使用的是 G6，自家的产品 Datahub使用的是 爱彼邻的 可视化库 visx...本篇文章就来谈谈datahub中的血缘图。...查看源码 点击此处链接你将看到 datahub中的血缘图， 由于是demo环境，数据有可能会被删掉，读者可以自行寻找。...该血缘图的特性如下 上下游 自定义节点 节点可点击，操作 线的样式有多种 鼠标放置线上有辅助信息 可以展开上下游 最基本的放大，缩小视图 F12 节点的源码，发现使用的是SVG 实现的 标签的类前缀都是
那么到底什么是数据的血缘关系 (data lineage) 呢？ 维基百科上的定义是：数据从哪里来，往哪里去，中间发生了哪些变化。 马哈鱼数据血缘分析器通过分析 SQL 脚本，给出完整的数据血缘关系。...二、马哈鱼数据血缘分析器是怎样工作的 本视频介绍如何利用马哈鱼数据血缘分析器来快速发现 create view SQL 语句中各个表和字段的血缘关系，并用可视化的方式展现出来。...四、产品版本 1.马哈鱼数据血缘分析器 马哈鱼数据血缘分析器是一个 SaaS 服务。通过浏览器直接使用，无需安装任何软件。 通过浏览器访问马哈鱼数据血缘分析器。 在浏览器中上传SQL文本或文件。...点击分析按钮后，查看数据血缘关系的可视化结果。 在浏览器中，以交互形式，查看特定表或视图的完整血缘关系图。...六、马哈鱼数据血缘分析器的局限 马哈鱼数据血缘分析器仅仅通过分析 SQL 脚本，包含存储过程(proceudre, function, trigger)来获取数据库中 的数据血缘关系。
血缘分析是解决这类问题的一种技术手段。数据血缘(Data Lineage)，指的是数据从产生、ETL处理、加工、融合、流转到最终消亡，数据之间自然形成一种关系。这些关系就是描述数据的数据（元数据）。...那么如何推导数据之间的血缘关系呢？其实在开发或者分析师团队提供的成百上千的数据脚本中，每一行代码背后都蕴含着业务逻辑和数据关系。...以 CPython 为例，编译过程如下： 将源代码解析为解析树（Parser Tree） 将解析树转换为抽象语法树（Abstract Syntax Tree） 将抽象语法树转换到控制流图（Control...Flow Graph） 根据流图将字节码（bytecode）发送给虚拟机（eval） 我们平常在python开发环境中编写代码时，IDE会提示各种编写过程中的语法错误，本质上是代码静态检查，对代码的内容和结构进行解析和分析
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