DataEase开源BI工具安装_数据全量_增量同步_大屏拖拽自动生成_多数据源支持_数据血缘分析---大数据工作笔记0183

本文档详细介绍了在CentOS7.9系统上安装DataEase开源BI工具的步骤,包括检查系统架构、下载安装包、解压、配置文件修改以避免IP冲突,以及卸载旧版本和执行安装脚本的过程。安装完成后,用户可以开始使用DataEase进行数据处理和分析。

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我这里用的是Centos7.9安装的

可以通过uname -p来查看一下我们的电脑架构,可以看到是x86_64架构的

 我们下第一个,这个是x86架构的,第二个arm架构的 

 

然后解压到/opt/module中

 

然后再去重命名一下文件夹. 

<think>好的,用户想了解如何自动生成数据血缘图,需要工具或方法。首先,我需要回忆数据血缘的相关知识,并结合系统指令中的引用内容来组织回答。 用户提到的引用[1]中提到了马哈鱼数据血缘分析工具,可以分析SQL后的schema结构,并通过右键可视化数据血缘。引用[2]提到了DataEase开源BI工具支持数据血缘分析。这些是需要重点提到的工具。 接下来,我应该分步骤回答。第一步是使用专业工具,比如提到的马哈鱼和DataEase。第二步可能需要提到数据库自带的分析功能,比如Oracle或SQL Server。第三步是编程实现,比如用Python解析SQL,但可能比较复杂。第四步是ETL工具,如Apache Atlas或Informatica,但需要确认是否在引用中有提到。引用中没有提到这些,所以可能不需要强调,但可以简要提及作为补充。 另外,用户可能需要具体操作步骤,比如安装配置工具、执行分析等。比如引用[2]里提到设置网段不冲突的例子,可能是在安装DataEase时的网络配置注意事项,需要提醒用户注意环境配置。 最后,生成相关问题,要围绕数据血缘工具选择、步骤、注意事项和开源方案展开,确保问题符合用户可能的后续疑问。 需要检查是否符合系统指令:使用正确的中文,LaTeX格式(但问题中可能不需要数学公式),引用标注正确。这里的问题不涉及数学表达式,所以可能不需要用$符号。但如果有提到变量或公式,需注意格式。不过当前主题是数据血缘,可能不涉及数学内容,所以可以忽略LaTeX部分。 确保回答结构清晰,分步骤,引用正确。例如提到马哈鱼工具时在末尾加[^1],提到DataEase时加[^2]。 可能用户需要开源工具,所以DataEase作为开源BI工具需要强调。同时,马哈鱼可能也是开源或免费工具,需要确认,但引用中没有详细说明,按原文引用即可。 总结回答结构: 1. 工具推荐:马哈鱼、DataEase 2. 数据库自带功能 3. 编程解析(可选,但较复杂) 4. ETL工具补充 操作步骤和注意事项 相关问题生成 检查是否遗漏了其他方法,比如数据目录工具如Amundsen,但引用中没有提到,可能不在范围内,可以省略。 现在组织语言,确保自然流畅,分点说明,并在适当位置添加引用标注。</think>### 如何自动生成数据血缘图? #### 方法1:使用专业数据血缘分析工具 1. **马哈鱼数据血缘工具** 支持通过解析SQL脚本自动生成数据血缘关系图。操作步骤: - 导入SQL文件或直接输入SQL语句 - 工具自动解析并生成schema结构 - 在对象(如数据库、表)上右键选择“visualize”,即可查看血缘图 - 示例代码解析: ```sql CREATE TABLE sales AS SELECT product_id, SUM(amount) FROM orders GROUP BY product_id; ``` 工具会标记`sales`表依赖于`orders`表的`product_id`和`amount`字段。 2. **DataEase开源BI工具** 支持数据血缘分析,尤其适合拖拽式生成: - 安装时需注意网络配置(如避免IP冲突) - 配置多数据源后,通过任务同步生成血缘关系 - 提供可视化界面直接查看字段级血缘链路[^2] #### 方法2:利用数据库内置功能 - **Oracle、SQL Server等数据库** 部分企业级数据库提供`数据字典`或`血缘分析`模块,可直接查询系统表(如`ALL_DEPENDENCIES`)获取依赖关系。 #### 方法3:编程实现(适用于定制化需求) - 使用Python解析SQL语法树(如`sqlparse`库): ```python import sqlparse parsed = sqlparse.parse("SELECT a FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.id") # 提取表名和字段依赖关系 ``` 需自行实现可视化逻辑(如通过`Graphviz`生成图)。 #### 方法4:结合ETL工具 - **Apache Atlas、Informatica** 在数据集成或ETL流程中自动捕获血缘信息,但需额外配置元数据管理模块。 --- ### 注意事项 1. **工具选择**:优先选支持字段级血缘的工具(如马哈鱼) 2. **环境配置**:确保工具数据库网络互通(参考DataEase的网段设置) 3. **增量同步**:部分工具需定期更新血缘关系以反映数据变化 ---
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