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数仓血缘关系数据的存储与读写
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 一、选择 Nebula 的原因 性能优越 查询速度极快 架构分离，易扩展（目前的机器配置低，后续可能扩展） 高可用（由于是分布式，所以从使用到现在没有出现过宕机情况） 上手容易 介绍全（熟悉架构和性能） 部署快（经过手册的洗礼，快速部署简单的集群） 使第五章_Spark核心编程_Rdd_血缘关系
1. RDD 血缘关系 /*RDD 血缘关系*/ /* * 1. 什么是Rdd的血缘关系？ * 1.RDD 只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。 * 2.将创建 RDD 的一系列 Lineage (血统)记录下来,以便恢复丢失的分区。 * 3.RDD的 Lineage 会记录RDD的 元数据信息和转换行为 *RDD的血缘关系
窄依赖：窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用 宽依赖：宽依赖表示同一个父（上游）RDD 的 Partition 被多个子（下游）RDD 的 Partition 依赖，会引起 Shuffle全链路数据血缘在满帮的实践
摘要：全链路数据血缘，指在数据的全生命周期内，数据与数据之间会形成各式各样的关系，贯穿整个数据链路中。 本文分享自华为云社区《全链路数据血缘在满帮的实践》，作者： 你好_TT。 什么是全链路数据血缘 根据维基百科定义，数据血缘（Data Lineage）又叫做数据起源（Data Provenance）或者数据家谱（D大数据开发之SparkCore中RDD特点
什么是RDD RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 RDD的属性 （1）一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位； （2）一个计算每个分区的函数； （3）RDD之间的什么是RDD?带你快速了解Spark中RDD的概念!
看了前面的几篇Spark博客，相信大家对于Spark的基本概念以及不同模式下的环境部署问题已经搞明白了。但其中，我们曾提到过Spark程序的核心，也就是弹性分布式数据集(RDD)。但到底什么是RDD,它是做什么用的呢？本篇博客，我们就来详细讨论它们的使用情况。 文章目录 RDD概数据治理中的数据血缘关系是什么？用来解决什么问题
前言： 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。大数据数据血缘是指数据产生的链路，直白点说，就是我们这个cache 和 checkpoint 的区别
首先要知道实现的原理和使用的场景 catche 的就是将共用的或者重复使用的 RDD 按照持久化的级别进行缓存 checkpoint 的是将业务场景非常长的逻辑计算的中间结果缓存到 HDFS 上，它的实现原理是: 首先找到 stage 最后的 finalRDD，然后按照 RDD 的依赖关系进行回溯，找到使用了 checkPDayDayUp：三观一致必将取代血缘关系，成为新的人际纽带(博主推荐文章)
DayDayUp：三观一致必将取代血缘关系，成为新的人际纽带(博主推荐文章) 导读考察一个人的判断力，主要考察他信息来源的多样性。 有无数的可怜人，长期生活在单一的信息里，而且是一种完全被扭曲的，颠倒的信息。 这是导致人们愚昧且自信的最大原因。——-阿玛蒂亚森 目录 三观一致Linux系统编程11.管道
管道： 实现原理：内核借助环形队列机制，使用内核缓冲区实现。 特质： 1.伪文件 2.管道中的数据只能一次读取 3.数据在管道中，只能单向流动 局限性： 1.自己写，不能自己读 2.数据不可以反复读 3.半双工通信 4.血缘关系进程间可用 pipe函数： 创建、并打开管道 int pipe(int fd[2]) 参数： f