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数据血缘系列（10）—— 数据血缘3种实体之数据库血缘、数据表血缘和数据字段血缘

它主要涉及数据库血缘、数据表血缘和数据字段血缘三种实体。本文将深入探讨这三种实体的定义及其在数据治理中的作用，并结合具体实践原则进行阐述。...将数据血缘分为数据库血缘、数据表血缘和数据字段血缘三类，可以提供不同层次的精细化管理：数据库血缘帮助理解数据在全局系统间的流动路径，确保数据传输的透明性；数据表血缘关注数据在表级别的传输过程，确保表与表之间的数据准确性和一致性...这三者共同作用，全面保障数据从源头到终端的完整性和可靠性。数据库血缘、数据表血缘和数据字段血缘三者在数据血缘分析中各司其职，共同保障了数据的透明性、准确性和合规性。...数据库血缘提供宏观的全局视角，数据表血缘确保数据在表级别上的正确传输，而数据字段血缘则深入细节，保障数据在字段级别上的一致性和准确性。...这样，数据血缘三个实体，数据库血缘、数据表血缘、字段血缘已经了解了，下一章我们继续了解数据血缘的几种类型：逻辑血缘、物理血缘、时间血缘、操作血缘、业务血缘。我们下一章再见！

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数据血缘系列（6）—— 数据血缘与主数据

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。本文我们详细探讨下数据血缘与主数据有什么关系？他们之间又是如何配合实现数据治理的。...主数据与数据血缘数据血缘是指数据在不同系统和过程中的流转和变更历史。了解主数据的数据血缘对于确保数据的质量和一致性具有重要意义。数据血缘的特征包括来源追溯、变更历史、影响分析和透明性与可追溯性。...通过数据血缘，可以识别和修正主数据中的错误和不一致，提高数据质量。数据血缘为主数据的治理提供了基础，帮助制定和执行数据治理政策。...合规性和审计方面，数据血缘记录了主数据的变更历史，有助于合规审计，确保数据管理符合相关法规和标准。在业务决策支持方面，了解主数据的血缘关系，有助于进行准确的业务分析和决策，提高业务运营效率。...下一章我们继续来了解数据血缘与业务数据之间的联系。我们下一章再见！

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”数据血缘“入门

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。...数据全局血缘不局限于单个对象，可从更大尺度（例如：项目内等），了解整体数据流转情况。这对于分析热点对象、数据清理等需求都很有意义。数据计算血缘即从“作业”角度入手，分析其前向、后向作业情况。

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数据血缘系列（5）—— 数据血缘与元数据

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。本文我们详细探讨下数据血缘与元数据有什么关系？他们之间又是如何配合实现数据治理的。...最后，元数据的可管理性特征使得元数据能够被有效地管理和控制，确保数据的质量、安全性和合规性。共享性是元数据的一大重要特点，元数据一经建立便可在不同系统和应用之间共享，提高数据的可用性和一致性。...元数据和数据血缘的联系数据血缘（Data Lineage）是指数据从其来源到最终目的地的生命周期中所有变更的跟踪和记录。数据血缘包括数据的来源、流向、变换规则和依赖关系等。...在数据治理中，元数据和数据血缘紧密相关。元数据记录了数据的来源和目标，使数据血缘分析能够准确地追踪数据的流动路径。...通过元数据和数据血缘的结合，企业可以更好地理解和管理其数据资产，提升数据的价值和利用水平。元数据和数据血缘在数据治理中具有不可替代的重要作用。

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统一元数据：数据血缘

背景介绍数据血缘(Data Lineage)：是数据治理中元数据管理领域下的一个子范畴，是数据的溯源过程，获得数据产生链路，发现数据的关联关系，目的是解决"数据的哲学三问"：我是谁，我从哪里来，我到哪里去...常见的数据血缘主要包括两大类： SQL血缘：基于SQL解析AST语法树，获取SQL的表、字段血缘；业务血缘：常为基于任务调度DAG生成的数据流向关系；业界方案业界实现方案，开源项目数据血缘对比项目...血缘解析应用流程如下：生产数据：上层数据地图、数据开发等功能在SQL和任务过程中，主动push给元数据应用层，元数据应用层基于固定消息格式将对应的数据生产到消息中间件；消费数据：血缘服务定时从消息中间件消费数据进行处理...血缘服务可分为三个模块：血缘解析、血缘存储、血缘查询。总结数据血缘是数据治理的重要应用之一，通过血缘信息可清晰识别出表之间的依赖关系，追踪数据的来源和流向过程。...数据血缘对于数据质量管理、合规性以及数据安全都有重要的作用。在复杂的数据环境中，维护准确的数据血缘信息是一个挑战性问题。

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元数据管理与数据血缘

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？...以hive表为例，通过分析hive脚本的执行计划，是可以做到相对精确的定位出字段级别的数据血缘关系的。...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

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前瞻|Amundsen的数据血缘功能

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。...新的概念 Lineage：这是一个术语，代表了数据流的传递过程，从一个实体到另一个实体。特别是ETL的过程，重点关注表到表，列到列的数据流转过程。...Upstream：数据从上游流向下游，Upstream就代表着当前的数据来源。 Downstream：代表了使用了当前数据的相关实体。...每个选项卡将包含从中继承或使用数据的表的列表。这允许用户以非常简单的方式查看。 image.png 列级别和表级别相似，可通过扩展列的元数据来查看。

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聊聊Hive数据血缘——从Atlas没有列级血缘的Bug讲起

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。

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基于Spline的数据血缘解析

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？...政采云大数据平台的作业目前主要有 Spark SQL、PySpark、Spark JAR、数据交换、脚本类型等，最初由于实现难度的问题，考虑解析 SparkPlan（ Spark 物理计划）以获取表、字段血缘...Kafka，应用可消费 Kafka 数据获取字段血缘数据进行解析，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

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元数据管理实践&数据血缘

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？...以hive表为例，通过分析hive脚本的执行计划，是可以做到相对精确的定位出字段级别的数据血缘关系的。...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

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字节跳动数据血缘架构演进之路

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）

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Yelp 的 Spark 数据血缘建设实践！

它提供数据旅程的可视化表示，包括从起点到目的地的所有步骤，并提供有关数据去向、谁拥有数据以及在每个步骤中如何处理和存储数据的详细信息。...Spark-Lineage 从每个 Spark-ETL 作业中提取所有必要的元数据，构建数据移动的图形表示，并让用户通过第三方数据治理平台以交互方式探索它们。图 1....了解机器学习功能研究机器学习模型的数据科学家经常在构建新功能时寻找现有数据。在某些情况下，他们发现的数据可能基于关于应包含哪些数据的不同假设。...服务端实现数据标识符 Spark-Lineage 需要跟踪的最基本的元数据是数据的标识符。我们提供了 2 种方法来识别输入/输出表：schema_id和数据的位置。...并负责数据的技术文档和数据问题的故障排除。

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终于有人把数据血缘讲明白了

它就像数据的“族谱”，可以清清楚楚告诉你：数据从哪生出来→中间被怎么加工改造→最后送到了哪里去用。搞懂它，数据问题再也不抓瞎！一、数据血缘是什么要说数据血缘，先得弄明白它到底是什么。...二、数据血缘的构成要素知道了数据血缘是什么，可能有小伙伴好奇它是由哪些部分构成的。以下这些要素合在一起，才构成了完整的血缘关系。1....三、数据血缘的特征搞明白了数据血缘是由哪些部分组成的，咱们再聊聊它自身带有的一些特点。这些特点看着简单，其实在实际处理数据的时候，能帮咱们避开不少坑，也能让咱们对血缘关系的理解更到位。1....四、数据血缘的价值说了这么多，可能有人会问：数据血缘到底有啥实际用处？其实啊，数据血缘在数据治理里的价值大着呢，能实实在在帮企业解决不少问题，下面咱们一条条说清楚。1....数据质量保障数据质量出问题，几乎是每个企业都遇到过的事，这时候血缘关系就能派上大用场。（1）问题追溯：比如：报表里的“月度销售额”突然比预期低了一大截，到底是原始订单数据录错了？

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破解监管溯源难题：从表级血缘到算子级血缘的数据治理升级

本文将剖析这一困局，并阐述通过算子级血缘实现自动化、精准化数据溯源的技术路径与实践价值。...三、破局关键：算子级血缘与主动元数据平台要打通监管溯源的“最后一公里”，必须将血缘解析精度从“表级”提升至“算子级”。...兴业银行异构平台血缘治理、敏感数据打标数据链路完整性从 20% 提升至 90%；变更影响分析扩散度降低 80%。...组织保障：建立业务、科技、数据、合规的联合团队，并将数据溯源能力建设成效纳入相关考核，形成治理闭环。六、常见问题（FAQ）Q1: 表级血缘和算子级血缘的核心区别是什么？...Q4: 除了应对监管，高精度数据血缘还有哪些业务价值？

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“数据血缘”是治理的重要环节！

大数据血缘主要体现在表与表之间的关系，描述了我的数据从哪里来，经过怎样的关联处理，流到哪里去，弄清楚关系是做数据治理的关键一环。大数据中涉及的数据表成百上千，表与表之间的关系，交叉依赖，错中复杂的。...今天我们从一个简单的SQL开始，去构建血缘关系及可视化。SQL查询客户的销售额，并将数据写入表table_user_dt_tg中：血缘关系解析图谱：使用PlantUML做可视化展示：关键血缘分析1....需确认业务是否需要保留明细）有了血缘数据之后，我们请能清楚的看出数据的流向以及使用哪些字段，做了哪些计算统计等，数据治理才有了抓手。...比如基于血缘数据分析。可以评估出S QL存在的风险点以及优化建议。...将过滤条件移到JOIN条件中字段精简：GROUP BY s1.user_id, -- s2.dt已是常量，可移除 s1.user_name, s2.order_id以上就是一个基于数据血缘

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数据血缘是治理的重要环节！

大数据血缘主要体现在表与表之间的关系，描述了我的数据从哪里来，经过怎样的关联处理，流到哪里去，弄清楚关系是做数据治理的关键一环。...大数据中涉及的数据表成百上千，表与表之间的关系，交叉依赖，错中复杂的。今天我们从一个简单的SQL开始，去构建血缘关系及可视化。...SQL查询客户的销售额，并将数据写入表table_user_dt_tg中：血缘关系解析图谱：使用PlantUML做可视化展示：关键血缘分析 1. 目标表结构 2....（需确认业务是否需要保留明细）有了血缘数据之后，我们请能清楚的看出数据的流向以及使用哪些字段，做了哪些计算统计等，数据治理才有了抓手。...比如基于血缘数据分析。可以评估出S QL存在的风险点以及优化建议。

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python实现之数据血缘关系,by networkx

最近在进行数据逆向分析，无业务无界面无数据库的情况下，想通过对存储过程中关于输出输入表的分析快速了解业务的核心问题，然后再对核心业务进行逆向回溯。...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。...这里需要构造的节点数据和连接数据，节点数据是输入表和输出表剔重后的编号和标签，连接数据通过存储过程标签将节点数据进行关联。代码之前有测试过，所以这次实现无太多需要讲解。 #!

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干货 | 携程数据血缘构建及应用

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。...数据血缘用途：追踪数据溯源：当数据发生异常，帮助追踪到异常发生的原因；影响面分析，追踪数据的来源，追踪数据处理过程。...、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力。...它从不同的源系统中采集元数据，并进行标准化和建模，从而作为元数据仓库完成血缘分析。...随着业务需求和数据的增长，数据的加工流程越来越复杂，构建一套数据血缘，可以轻松查询到数据之间的关系，进行表和字段级的血缘追溯，在元数据管理，数据治理，数据质量上承担重要一环。

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数据血缘：99%的数据团队都在假装懂它

其实，这个问题用一个专业术语就能解决：数据血缘。但恕我直言，市面上99%声称"建立了数据血缘"的企业，其实都是在自欺欺人。...经过排查发现，不同团队使用的数据加工逻辑不一致，有的用了近30天的数据，有的只用了7天。如果没有完整的数据血缘，这个问题的定位至少需要一周时间。这就是数据血缘的第一个核心价值：快速问题定位。...当数据质量告警时，系统会自动沿血缘链路上溯，帮助快速定位问题根源。同时，如果业务方发现某个血缘关系不准确，可以通过系统直接反馈给数据团队。...数据血缘背后的管理哲学说了这么多技术层面的东西，但我觉得数据血缘更深层次的价值在于管理理念的转变。传统的数据团队更像是一个"数据加工车间"，进来什么数据，出去什么报表，全凭经验和手工操作。...结语数据血缘不是什么高深莫测的技术概念，它更像是数据团队走向成熟的必经之路。在这个数据爆炸的时代，我们不缺数据，缺的是对数据的理解和掌控。数据血缘就是帮助我们建立这种掌控感的工具。

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根治监管报送“对不准”：从列级血缘到算子级血缘的数据治理新范式

在金融监管报送（如 EAST、1104）领域，数据血缘的准确性直接关系到合规风险与运营效率。传统列级血缘技术因解析精度不足，已成为指标口径“对不准”、人工盘点“盘不动”的症结所在。...本文将对比分析列级血缘的固有缺陷，并深入解读以算子级血缘（Operator-level Lineage）为核心的技术新范式，如何通过 >99% 的解析准确率与行级裁剪能力，为监管报送构建可靠的自动化数据溯源基座...传统数据血缘（表级/列级）在此场景下普遍失效，具体表现为：盘点效率低下：面对成千上万的监管指标，数据团队需投入数周至数月进行人工“扒代码”和访谈，成本高昂。...这导致三大硬伤：解析精度天花板低：对包含 CASE WHEN、窗口函数、多层嵌套子查询的复杂 SQL 解析能力弱，准确率普遍低于 80%。...3、流程嵌入：将血缘能力深度嵌入 DataOps 与合规流程：研发侧：代码提交前自动进行变更影响分析，识别波及的报送指标。运维侧：发生数据异常时，利用血缘图谱快速定位根因。

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