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

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

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

马哈鱼血缘分析工具部署介绍--win 10 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,马哈鱼是国内少有的一款专业且易用的血缘分析工具.本文介绍如何在您的windows 10环境中快速安装部署马哈鱼. 一.安装资料前准备 马哈鱼SQLFlow 内部版本 机器内存配置至少 8GB 安装 JDK1.8 或更高版本 安装 Nginx Nginx Windows 版本下载地址: http://nginx.org/en/docs/windows

  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

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

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

现在对数据质量的要求越来越高,面对一个动辄上亿条数据的报表如何快速对它的数据质量做出分析呢?给大家分享下我们测试时用到的Data Profiling方法. Data Profiling,可以大概翻译“数据概要分析”,维基百科对Data Profiling的解释如下:Data profiling is the process of examining the data available in an existing data source and collecting statistics an

计划做一个元数据平台, 因为要包含血缘分析功能, 所以要调研一下js 拓扑图库, 候选对象主要参考知乎上的问答, javascript 有哪些适合做网络拓扑图形展示的包? https://www.zhihu.com/question/20643359 ------------------------候选库------------------------yfiles for html (收费)是德国人搞的,很严谨,布局算法很厉害, http://live.yworks.com/yfiles-for

六.实战汇总31.powercenter 字符集 了解源或者目标数据库的字符集,并在Powercenter服务器上设置相关的环境变量或者完成相关的设置,不同的数据库有不同的设置方法: 多数字符集的问题,需要源读和目标写分开来考虑,而不是混为一谈. 31.1 oracle字符集 获取Oracle数据库字符集, 以sys用户登录,select value$ from props$ where name='NLS_CHARACTERSET'; 返回数据库本身的字符集 --ZHS16GBK 设置Orac

假设有表如下: 如何得到E列的数据(格式为模式名.表名,如PDM_DATA.T05_GMS_NAV_SPV_PCH_RDM_TRX_EVT)?如何由E列得到F列数据(从E类中截取表名)? 1. 字符串拼接 在E列中输入:=C3&"."&D3 2.字符串截取 首先介绍几个函数: left函数,right函数和mid函数 left函数语法:left(text,num_chars),从左侧开始截取部分字符串 right函数语法:right(text,num_chars),从右

由于项目的需要,使用ECharts 的力导向图来实现 整个EDW数据架构的血缘分析,由于ECharts并没有给组件定义有右键的事件,同时ECharts是开源的项目,所以研究了下源码,将ECharts2.2.2 的echarts.js给修改了一番.将过程描述如下,后面提供修改后的echarts.js下载,欢迎使用! 先说明一下,js获得右键事件大概从下面两个事件考虑: 1.onmousedown:通过判断e.button = '2' 时,响应右键事件. 2.oncontextmenu:通过先屏蔽默

HaoheDI(昊合数据整合平台)http://www.haohedi.com,产品基于BS架构,开发运维均极为简单,可快速搭建ETL平台,广泛支持各种数据库.文本文件.SAP和Hadoop,开发数据转换只需熟悉SQL开发即可,可轻松调度Kettle的转换和作业,并提供图形化的作业流程设计界面,以及可视化的任务作业管理.计划调度.实时监控.消息提醒和日志分析,有效弥补传统ETL工具在调度管理和监控分析等方面的不足,大幅降低开发和运维成本,其特点主要有: 安装包解压后即可启动,0安装,BS架构,开

假设有一张居民维表,需要记录居民状态的变更历史,根据Kimball建模理论,设计居民维表如下: 另外在ODS中有居民信息的每日快照表(每天都记录一份居民的全量信息):O_USERINFO 如何将ODS中的O_USERINFO的每日批次数据加载到居民维表D_RESIDENT_SCD中,需注意两个表必须在同一个数据源中. 在HHDI中新建数据抽取任务,也可采用执行SQL任务,在源表查询语句中写入以下SQL: SELECT     O.ID RESIDENTID,     O.NAME,     O.

1.讲一下什么是维度表和事实表.用户资料表算是什么类型表. 2. 维度建模属于第几范式,让你对维度建模改进,有什么思路吗. 3. 了解数据血缘分析吗,让你实现的话有什么技术方案,感觉难点在哪. 4. 了解数据分层吗,讲一下分四层或者五层各有什么优劣.自己摸你一个场景,给出不同的方案. 5. 数据口径不一致的问题一般在什么情况下会发生,怎么避免.

上篇:架构及组件 一.数据平台的发展 1.1 背景介绍 随着数据时代的到来,数据量和数据复杂度的增加推动了数据工程领域的快速发展.为了满足各类数据获取/计算等需求,业内涌现出了诸多解决方案.但大部分方案都遵循以下原则: 降低数据处理成本 合理提高数据使用/计算效率 提供统一的编程范式 宜人贷的数据服务平台也是遵循这三个原则.本人有幸亲身经历了宜人贷数据平台Genie的整个发展过程,纵观宜人贷和业内,可以说Genie的发展是工业界数据平台发展的缩影. Google 的三大论文和Apache Had