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Datahub新版本0.9.1更新,级别数据血缘功能发布!

近期Datahub进行了一次大的版本更新,从0.9版本以后Datahub也正式发布了级别数据血缘的功能。 0.9.1版本又增加了,的影响分析这个功能。...这样Datahub对于级别数据血缘的功能支撑就非常完善了。 目前Datahub支持级别数据血缘的主要功能有。...与Atlas的展示不同,Datahub血缘和数据集血缘放在了一起展示,对于数据脉络的理解也更加的清晰。...这次的Datahub级别数据血缘,我也做了一个简洁的视频进行介绍,不过视频制作我还是小白,也是第一次尝试配音。有不足之处还希望大家多多谅解,我会不断的改进。 也希望大家多多关注,转发。...大数据流动视频号作品 《Datahub级别数据血缘演示说明》

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维度模型数据仓库(六) —— 增加

增加         数据仓库最常碰到的扩展是给一个已经存在的维度表和事实表添加。本篇先讨论如果需要增加,模式会发生怎样的变化。...然后进一步说明如何在客户维度和销售订单事实表上添加,并在新列上应用SCD2。假设需要在客户维度中增加送货地址属性,并在销售订单事实表中增加数量度量值。        ...修改数据库模式         图(五)- 1-1 显示了修改后的模式,在它的customer_dim表和sales_order_fact表上增加了新。...customer_dim表增加的新是shipping_address、shipping_zip_code、shipping_city和shipping_state。...sales_order_fact表增加的新是order_quantity。使用清单(五)-1-1里的SQL脚本修改数据库模式。

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线图增加彩色风险分层和箭头

Logistic回归线图的4种绘制方法 限制性立方样条(RCS)的线图怎么画?...线图的本质 最近在群里发现有朋友发了这样一张线图,非常新颖: 在传统线图的底部添加一条彩色条带,展示不同的风险分层,一下子就让原本死板的线图变得生动活泼了有木有?...文献DOI:10.1093/eurheartj/ehab294 上面这个图不仅有彩色条带展示分层,而且还增加了彩色箭头标识,并在最底部也增加了彩色线条标识。...0.7,0.245,0.935,0.26,col = "#F40002") text(0.4,0.28,"Low") text(0.6,0.28,"Medium") text(0.83,0.28,"High") #在底部再增加...0.7,0.245,0.935,0.26,col = "#F40002") text(0.4,0.28,"Low") text(0.6,0.28,"Medium") text(0.83,0.28,"High") #在底部再增加

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PostgreSQL增加更新和删除功能

PostgreSQL增加更新和删除功能 Hydra是企业级数据仓库的开源替代品。速度快且功能丰富,开发人员可以更快的构建更好的分析。支持存PG的更新和删除是#1客户功能请求,现在GA了。...之前博文“如何为分析构建最快的PG数据库”中,回顾了Hydra团队如何将存、向量化和查询并行化添加到PG中,以及使用ClickBench的基准测试结果。目前对WHERE进行了向量化。...Hydra实现 存储功能依赖于columnar schema中的几个元数据表。...每个chunk在该表都有记录,因此执行过滤(WHERE)时,将根据最小值和最大值在读取chunk前检查这些值。 由于Hydra存最初不可变,仅能追加,需要一些方法来标记存外更新和删除的行。...Hydra的存DELETE命令使用每个row_mask行的mask逻辑标记已经删除的行,并在未来查询中隐藏他们。

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HAWQ取代传统数仓实践(六)——增加

本篇说明如何在客户维度表和销售订单事实表上添加,并在新列上应用SCD2,以及对定时装载脚本所做的修改。图1显示了增加后的数据仓库模式。 ? 图1 一、修改数据库表结构 1....销售订单表在销售金额后面增加了销售数量。注意after关键字,这是MySQL对标准SQL的扩展,HAWQ目前还不支持这种扩展,只能把新增列加到已有的后面。在关系理论中,是没有顺序的。 2....修改rds模式中的表结构         HAWQ允许使用ALTER TABLE语句为内部表增加。...与MySQL不同,HAWQ每条ALTER TABLE语句只能增加,因此增加需要执行四次ALTER TABLE语句。...修改定期装载函数fn_regular_load         增加后,对定期装载函数fn_regular_load也要做相应的修改,增加对新增数据的处理。

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啥,又要为表增加属性?

需求缘起 产品第一版:用户有用户名、密码、昵称等三个属性,对应表设计: user(uid, name, passwd, nick) 第二版,产品经理增加了年龄,性别两个属性,表结构可能要变成: user...dba真苦逼 今天分享2个扩展性设计上几个小技巧,只占大伙1分钟(下班太晚的话,只能写一分钟系列=_=) 方案一:版本号+通用 以上面的用户表为例,假设只有uid和name上有查询需求,表可以设计为...user(uid, name, version, ext) (1)uid和name有查询需求,必须设计为单独的并建立索引 (2)version是版本号字段,它对ext进行了版本解释 (3)ext采用可扩展的字符串协议载体...新旧两种数据可以同时存在 (3)迁移数据方便,写个小程序可以将新增的属性加上 (4)各个属性上都可以查询 不足: (1)key值有大量冗余,建议key短一些 (2)本来一条记录很多属性,会变成多条记录,行数会增加很多

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Python Pandas 对行进行选择,增加,删除操作

一、操作 1.1 选择 d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2..., 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print (df ['one']) # 选择其中一进行显示,长度为最长列的长度...除了 index 和 数据,还会显示 列表头名,和 数据 类型 运行结果: a 1.0 b 2.0 c 3.0 d NaN Name: one, dtype: float64 1.2 增加...new column by passing as Series:") df['three']=pd.Series([10,30,20],index=['a','c','b']) print(df) # 增加后进行显示...行进行选择,增加,删除操作的文章就介绍到这了,更多相关Python Pandas行列选择增加删除内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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Datahub系列教程】Datahub入门必学——DatahubCLI之Docker命令详解

大家好,我是独孤风,今天的元数据管理平台Datahub的系列教程,我们来聊一下Datahub CLI。也就是Datahub的客户端。 我们在安装和使用Datahub 的过程中遇到了很多问题。...如何安装Datahub ? 为什么总是拉取镜像? 如何启动Datahub ? 这些Datahub 的Docker命令都是做什么的?...Datahub 为了用户可以更方便的操作,提供了一个名为datahub的客户端,客户端的软件包由acryldata公司维护。 Datahub CLI与Datahub的大版本保持一致。...Datahub CLI为了让大家方便的使用Datahub,提供了大量的命令。比如调动docker拉取并启动Datahub相关容器,初始化操作,拉取元数据等等。...这也就是我们在最初安装Datahub的时候,为什么需要用Datahub CLI进行一系列操作,后面才使用Datahub的原因,而在使用过程中也经常需要使用CLI对Datahub进行维护。

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去你的”用函数,不允许增加辅助“!

经常看到有人出一些Excel的题,要求用公式解,然后注明一句:用函数,不允许增加辅助!比如这种: ——怎么样?说假话,“还不算太难……哈哈”。...不过,说实话,我对“用函数,不允许增加辅助”这句话特别,特别,特别的反感——因为,有很多问题,本来要求用函数解就很麻烦,然后还不允许增加辅助——以我的智商,很多时候真是写不出来嘛!...——该加辅助加辅助啊,该用Power Query用Power Query啊……本来就很简单的事,为什么要搞那么复杂?...…… 但是,大家其实知道我的重点是讲Power系列,所以,前面这个用Power Query轻松解决Excel中的基本问题的例子,并不是今天的重点——我今天真正想说的是,“用函数,不允许增加辅助...其实只要加个辅助,然后要写的公式就比较简单了,具体过程如下: Step 01添加索引 Step 02借索引写公式,确定到需要分组内容的第一行 if [索引]=0 then [索引] else

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pyspark给dataframe增加新的一的实现示例

熟悉pandas的pythoner 应该知道给dataframe增加很容易,直接以字典形式指定就好了,pyspark中就不同了,摸索了一下,可以使用如下方式增加 from pyspark import...Jane| 20| green|[“Jane”, 20, “gre…| | Mary| 21| blue|[“Mary”, 21, “blue”]| +—–+—+———+——————–+ 1、 增加常数项...Jane”, 20, “gre…| 10| | Mary| 21| blue|[“Mary”, 21, “blue”]| 10| +—–+—+———+——————–+——-+ 2、简单根据某进行计算...| 3| | Mary| 21| blue|[“Mary”, 21, “blue”]| 3| +—–+—+———+——————–+————-+ 到此这篇关于pyspark给dataframe增加新的一的实现示例的文章就介绍到这了...,更多相关pyspark dataframe增加内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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DataHub Java接入实时数据

DataHub Java接入实时数据 序言 问题 代码 总结 序言 Datahub的相关介绍和优势,我在这里就不一一赘述。大家可以自己去看官方文档。...在早期的DataHub的产品中并没有提供游标的存储,用户需要自己存储游 标,以便在项目重启后、或接流异常中断以后继续读取数据。当然,目前的DataHub已经支持游标的存储,只需要我们 进行简单的配置。...; import com.aliyun.datahub.DatahubConfiguration; import com.aliyun.datahub.auth.AliyunAccount; import...com.aliyun.datahub.common.data.Field; import com.aliyun.datahub.common.data.FieldType; import com.aliyun.datahub.common.data.RecordSchema...; import com.aliyun.datahub.exception.SubscriptionOfflineException; import com.aliyun.datahub.model.*

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DataHub——实时数据治理平台

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。...市面上常见的元数据管理系统有如下几个:a) linkedin datahub: https://github.com/linkedin/datahub b) apache atlas: https://...综上,datahub是目前我们实时数据治理的最佳选择,只是目前datahub的资料还较少,未来我们将持续关注与更新datahub的更多资讯。...DataHub诞生 Github https://github.com/linkedin/datahub License Apache-2.0 支持数据源 LDAP, Hive, Kafka, MySQL...目前datahub正在迅速发展,虽然还不是很活跃,也缺少相关的资料,但凭着与kafka的良好融合,datahub一定会在实时数据治理领域崭露头角。

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DataHub元数据管理平台概述

DataHub 是一个现代数据目录,旨在实现端到端数据发现、数据可观察性和数据治理。...: ·通知:当 DataHub 上发生更改时生成组织特定的通知。...·工作流程集成:将 DataHub 集成到组织的内部工作流程中。例如,当在数据集上提出特定标签或术语时,创建 Jira 票证。 ·同步:将DataHub 中所做的更改同步到第 3 方系统。...例如,将DataHub中添加的Tag反映到Snowflake中。 ·审核:审核谁在 DataHub 上随时间进行了哪些更改。 管理实体所有权 快速轻松地将实体所有权分配给用户和用户组。...DataHub管理 创建用户、组和访问策略 DataHub 管理员可以创建策略来定义谁可以针对哪些资源执行什么操作。

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Datahub这样做

在不久的将来,Datahub还将增加一些新的功能。如允许您按最常用的数据集来查看元数据,这有助于您在进行数据质量更容易发现关键点所在。 如何支持不同的数据使用者? ​...DataHub 还在右侧栏中增加了简单而强大的注释工具。 想了解数据的用户还可以自行利用 DataHub 的搜索功能和数据血缘特性来查找相关资产并了解它们。...在 DataHub 中,您可以将术语表应用于数据集中的特定,这样您就可以对数据进行分类并为其分配合规类型。 ​ 您还可以为术语表设置继承结构,以便特定类别自动与其他词汇表术语分类。...总结 ​数据治理的实践经验还非常的少,在使用Datahub的过程中,也发现了很多Datahub可以帮助我们管理数据的非常好的功能。我们可以利用 DataHub来管理我们的数据,为数公司导创造价值。...Datahub系列文章 元数据治理平台Datahub学习交流群成立 万字保姆级长文——Linkedin元数据管理平台Datahub离线安装指南 一站式元数据治理平台——Datahub入门宝典

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Datahub这样做

DataHub 是一个强大的工具,可帮助企业完成数据治理的工作。下面让我们从负责人的角度深入了解 DataHub 是如何帮助改善大数据负责人和数据治理负责人的。...在不久的将来,Datahub还将增加一些新的功能。如允许您按最常用的数据集来查看元数据,这有助于您在进行数据质量更容易发现关键点所在。 如何支持不同的数据使用者?...DataHub 还在右侧栏中增加了简单而强大的注释工具。 想了解数据的用户还可以自行利用 DataHub 的搜索功能和数据血缘特性来查找相关资产并了解它们。...在 DataHub 中,您可以将术语表应用于数据集中的特定,这样您就可以对数据进行分类并为其分配合规类型。 您还可以为术语表设置继承结构,以便特定类别自动与其他词汇表术语分类。...总结 数据治理的实践经验还非常的少,在使用Datahub的过程中,也发现了很多Datahub可以帮助我们管理数据的非常好的功能。我们可以利用 DataHub来管理我们的数据,为数公司导创造价值。

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