数据血缘

最新推荐文章于 2025-07-31 15:41:15 发布
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数据治理——数据血缘简介
爱吃辣条的博客
04-18 6114
数据治理——数据血缘
数据中台之数据血缘的具体实现
数据与算法架构提升之路专栏
06-26 5383
如果采集后的血缘存储在mysql等传统数据中，随着采集sql的增多很快会出现性能瓶颈，而且不易查询。所以本文基于hive hook和图数据库neo4j来实现数据血缘。基本思路是在hive的执行引擎操作完成之后利用hook进行拦截，判读是否是有效的生成血缘的sql语句，是的话记录发送一条kafka消息，并且在消费RocketMq消息时入库到mysql和neo4j中。mysql也存一份是为了进行数据备份，防止neo4j宕机引起的数据丢失。
【大数据】open_metadata 开源元数据管理平台建设与数据血缘实践
最新发布
FixPng的博客
07-31 2188
随着业务数据持续涌入大数据平台，数据上下游依赖关系日益复杂，业务对报表数据溯源困难，传统的管理方式已难以满足追溯与治理需求。需要引入元数据血缘，实现对数据从源头到消费端的全链路追踪，精准刻画数据的生成、加工与流转过程。个人对数据血缘、数据治理等概念了解比较浅薄，如有错漏欢迎大佬指正。24年末，本着开箱即用的目标，开始调研相关元数据管理平台。先说结论，我们最后选用了 open_Metadata，整体数据架构如下图所示。
数据血缘实现原理
someInNeed的博客
03-14 533
大数据时代，数据的来源极其广泛，各种类型的数据在快速产生，数据也是爆发性增长。从数据的产生，通过加工融合流转产生新的数据，到最终消亡，数据之间的关联关系可以称之为数据血缘关系。在数据中台的大背景下，数仓的开发者经常需要解决以下问题：面对成百上千张的数据表，不知道该如何关联，也不知道这些表具有什么业务价值执行过长，慢的无法忍受的SQL脚本，却不敢轻易进行整改数据表是否包含机密数据需要被清理，以及这些机密数据是否被转存导致权限放大其实，以上的这些问题都可以统一归类为数据发现问题。
数据血缘是什么
jane9872的博客
04-21 582
从广义上来说，与数据业务相关的实体都可以作为节点纳入血缘图中，例如指标、报表、业务系统等。数据流转过程中，流出实体的数据需要进行特殊处理才能接入到数据需求方。血缘关系中类型最多的节点，既承接流入数据，又对外流出数据。数据更新的频率越高，血缘线条越短，变化越频繁，重要性越高。数据更新的量级越大，血缘线条越粗，说明数据的重要性越高。当前节点的属性信息，例如表名，字段名，注释，说明等。数据血缘中的节点，可以理解为数据流转中的一个个。过程产生的数据与数据之间的关系。数据提供方，血缘关系的源端节点。
字节跳动数据血缘架构演进之路.pdf
11-03
字节跳动数据血缘架构演进之路 字节跳动数据血缘架构演进之路是字节跳动数据链路中的一部分，旨在提供数据血缘能力，以帮助用户找数据、理解数据、以及使数据发挥价值。数据血缘架构的演进之路可以分为三个阶段，每...
Python数据血缘追踪：Marquez元数据管理.pdf
04-24
无论是数据科学领域的数据分析与可视化，还是 Web 开发中的网站搭建，Python 都能游刃有余。无论你是编程小白，还是想进阶的老手，这篇博文都能让你收获满满，快一起踏上 Python 编程的奇妙之旅！
数仓建模—数据血缘分析盘活数据资产
热门推荐
10-27 4万+
数据血缘，又称数据血统、数据起源、数据谱系，是指数据的全生命周期中，数据从产生、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。其记录了数据产生的链路关系，这些关系与人类的血缘关系比较相似，所以被成为数据血缘关系。比如，数据A经过ETL处理生成了数据B，那么我们就说数据A与B有着血缘关系，且数据A是数据B的上游数据，同时数据B是数据A的下游数据。按血缘对象来分，可分为系统级血缘、表级血缘、字段（列）级血缘。不管是结构化数据还是非结构化数据，都必定存在数据血缘关系。
数据血缘追踪技术：大数据治理中的关键环节剖析
AI天才研究院
04-30 1573
随着企业数据规模呈指数级增长，数据孤岛化、处理逻辑复杂化、权责不清晰等问题日益凸显。根据Gartner报告，73%的企业数据治理项目因缺乏清晰的数据血缘关系而失败。本文旨在系统性解析数据血缘追踪技术的核心原理，阐述其在数据治理中的关键作用，提供从技术架构到落地实施的完整方法论，帮助技术管理者和数据从业者构建可落地的数据血缘解决方案。本文采用"原理剖析→技术实现→实战应用→趋势展望"的逻辑结构，依次讲解数据血缘的核心概念、技术架构、算法原理、实战案例及工具资源，最后讨论行业前沿问题。
数据血缘——基于单机版Neo4j实现数据血缘的管理
Carson073的博客
09-16 4185
本文章仅仅提供了Neo4j做数据血缘的设计，提供Restful-Api 对数据血缘的增删查改，至于数据血缘的解析，需要先在另外的模块进行处理。
什么是数据血缘？
2401_86790846的博客
01-31 772
数据血缘（Data Lineage），又称为数据血统、数据起源、数据谱系，具体指在数据的全生命周期中，从数据的产生、处理、加工、融合、流转到最终消亡，数据之间自然形成的一种类似人类血缘的关联关系。简单来说，。
数据血缘落地实践
大数据技术派
06-29 1789
数据仓库系列文章(持续更新)数仓架构发展史数仓建模方法论数仓建模分层理论数仓建模—宽表的设计数仓建模—指标体系数据仓库之拉链表数仓—数据集成数仓—数据集市数仓—商业智能系统数仓—埋点设计与管理数仓—ID Mapping数仓—OneID本文来自PowerData李奇峰‍在复杂的社会分工协作体系中，我们需要明确个人定位，才能更好的发挥价值，数据也是一样，于是，数据血缘应运而生。今天这篇文章会全方位的...
什么是数据血缘？怎么做好数据血缘分析？
oOBubbleX的博客
07-31 2593
本文介绍了数据血缘的定义、特点以及未来技术发展趋势并介绍了如何做好数据血缘分析。
数据血缘是什么？数据血缘都解决哪些问题
Foolforuuu的博客
05-20 6618
数据血缘，即对Sugar BI中各资源涉及的数据流经路径进⾏跟踪，类似于追踪数据的「⾎缘关系」。 其可针对数据向下做影响分析或向上做溯源分析，有助于⽤户管理资源和排查问题。具体为： 影响分析：了解资源（如数据源 / 数据表 / API / 数据模型 / SQL 模型等）被下游的使⽤情况，便于在更改资源时评估影响。 溯源分析：对资源（如图表 / 数据模型）的错误 / 疑问进⾏溯源，查明根因。 数据血缘 数据血缘支持两种查看方式： 图形模式（通过关系图的形式，用节点与有向连接线的可视化方式，展示当前空间
Neo4j实现表字段级血缘关系
PANDA博客
08-22 1808
/ 唯一键// 添加图节点以及与上游节点之间的关系// 寻找上游节点// 寻找下游节点。
数据血缘系列（17）—— 数据血缘技术实现之数据血缘采集
大数据流动
08-27 1500
大家好，我是独孤风。在当今数据驱动的商业环境中，数据治理成为企业成功的关键因素之一，而数据血缘正是数据治理成功的一个关键。数据血缘的建设过程中，数据采集是基础而核心的一环。这一阶段涉及从数据源获取数据，并将其转化为可用于血缘追踪的有用信息。数据采集阶段主要包括ETL技术应用和SQL解析应用两个方面。每一方面都在数据血缘的建立中发挥着重要作用，确保数据流动的透明性和追踪的准确性。本文为《数据血缘分析...
数据血缘系列（2）——什么是数据血缘？
大数据流动
07-09 1274
大家好，我是独孤风。在当今数据驱动的商业环境中，数据治理成为企业成功的关键因素之一。对于数据血缘的定义，一直都有争论，本文我们详细探讨下什么是数据血缘，并说明数据血缘能分析什么。本文为《数据血缘分析原理与实践 》一书读书笔记，部分观点参考自书中原文，如需更详细的了解学习，请大家支持原作者的辛苦付出。思维导图如下所示：数据血缘，顾名思义，是描述数据从源头到目的地的路径及其变化的过程。通俗地说，数据...
数据血缘系列（18）—— 数据血缘技术实现之数据血缘建模
大数据流动
08-30 1496
大家好，我是独孤风。在当今数据驱动的商业环境中，数据治理成为企业成功的关键因素之一，而数据血缘正是数据治理成功的一个关键。数据血缘建模是数据治理和管理中的一个关键环节，它涉及将数据的流动、处理过程及其关系系统化，以确保数据的完整性、一致性和准确性。在数据血缘建模中，三个主要的步骤——概念建模、逻辑建模和物理建模——扮演着至关重要的角色。本文将详细探讨数据血缘建模的关键技术和方法，并深入分析这些步骤...
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