2024年7月

在Python中执行Shell命令并获取其结果,通常可以使用
subprocess
模块。这个模块允许我们启动新的进程,连接到它们的输入/输出/错误管道,并获取它们的返回码。下面是一个详细的示例,展示了如何使用
subprocess.run()
函数来执行Shell命令并获取其输出。

1. 示例一:使用
subprocess.run()
执行
ls
命令并获取结果

这个示例将执行
ls
命令(在Unix/Linux/macOS系统上列出当前目录下的文件和文件夹),并捕获命令的输出和返回码。

import subprocess  
  
# 定义要执行的命令  
command = ['ls', '-l']  # 使用列表形式,更安全,可以避免shell注入攻击  
  
# 执行命令  
# capture_output=True 参数表示捕获命令的输出(stdout和stderr)  
# text=True 参数表示将输出作为文本处理(Python 3.7+),之前版本使用universal_newlines=True  
result = subprocess.run(command, capture_output=True, text=True)  
  
# 获取命令的标准输出  
stdout = result.stdout  
  
# 获取命令的错误输出(如果有的话)  
stderr = result.stderr  
  
# 获取命令的返回码  
returncode = result.returncode  
  
# 打印结果  
print(f"标准输出:\n{stdout}")  
if stderr:  
    print(f"错误输出:\n{stderr}")  
print(f"返回码: {returncode}")  
  
# 注意:如果命令成功执行,returncode通常为0;非0值表示有错误发生

注意事项

(1)
安全性
:本例中使用命令列表而非字符串来避免shell注入攻击。当命令和参数以列表形式提供时,Python会直接将它们传递给系统,不会通过shell解释,从而减少了安全风险。

(2)
文本与字节

capture_output=True

text=True
(或
universal_newlines=True
,在旧版本中)的组合使得输出以文本(字符串)形式返回,而不是字节。这对于处理文本数据很方便,但如果我们需要处理二进制数据(如图像或视频文件),则可能需要以字节形式捕获输出。

(3)
错误处理
:通过检查
returncode
可以判断命令是否成功执行。如果
returncode
不为0,则可能需要根据
stderr
中的信息来诊断问题。

(4)
跨平台兼容性
:本示例中的
ls -l
命令是Unix/Linux/macOS系统特有的。在Windows系统上,我们可能需要执行不同的命令(如
dir
),并可能需要调整命令的调用方式(例如,使用
shell=True
,但请注意这会增加安全风险)。

(5)
性能考虑
:频繁地启动外部进程可能会降低程序的性能。如果可能,尽量在Python内部解决问题,或者考虑使用多线程/多进程来并行处理外部命令的调用。

2. 示例二:使用
subprocess.run()
函数来执行Shell命令

以下是一个更详细的代码示例,它展示了如何在Python中使用
subprocess.run()
函数来执行Shell命令(在这个例子中是
ls -l
),并处理可能出现的各种情况,包括成功执行、命令不存在、以及捕获标准输出和错误输出。

请注意,这个示例假设我们在一个Unix/Linux/macOS系统上运行,因为
ls -l
是这些系统的命令。如果我们在Windows上,我们可能需要替换为
dir
命令,并可能需要调整
shell
参数的使用(尽管通常建议避免使用
shell=True
以避免安全风险)。

import subprocess  
  
def run_command(command):  
    """  
    执行给定的命令并返回其输出和返回码。  
  
    参数:  
    - command: 要执行的命令,作为列表传递(例如 ['ls', '-l']),以避免shell注入。  
  
    返回:  
    - output: 命令的标准输出(如果有的话)。  
    - error: 命令的错误输出(如果有的话)。  
    - returncode: 命令的返回码。  
    """  
    try:  
        # 使用subprocess.run()执行命令  
        # capture_output=True表示捕获stdout和stderr  
        # text=True表示将输出作为文本处理(Python 3.7+)  
        result = subprocess.run(command, capture_output=True, text=True, check=True)  
        # 如果命令成功执行(没有异常),则返回其输出和返回码  
        return result.stdout, None, result.returncode  
    except subprocess.CalledProcessError as e:  
        # 如果命令执行失败(返回码非0),则捕获CalledProcessError异常  
        # 并返回错误输出、标准输出(如果有的话)和返回码  
        return None, e.stderr, e.returncode  
    except Exception as e:  
        # 捕获其他可能的异常(虽然在这个简单的例子中可能不太常见)  
        return None, f"An unexpected error occurred: {e}", None  
  
# 定义要执行的命令  
command = ['ls', '-l']  
  
# 执行命令并获取结果  
output, error, returncode = run_command(command)  
  
# 根据返回的结果打印相应的信息  
if output:  
    print("标准输出:")  
    print(output)  
if error:  
    print("错误输出:")  
    print(error)  
if returncode is not None:  
    print(f"返回码: {returncode}")  
    if returncode == 0:  
        print("命令成功执行。")  
    else:  
        print("命令执行失败。")

在这个示例中,
run_command
函数封装了
subprocess.run()
的调用,并处理了几种可能的情况:

(1)命令成功执行(返回码为0):返回标准输出、
None
作为错误输出,以及返回码。

(2)命令执行失败(返回码非0):捕获
subprocess.CalledProcessError
异常,并返回
None
作为标准输出、错误输出,以及返回码。

(3)其他异常情况:捕获并返回一条错误消息和
None
作为返回码(虽然在这个特定的例子中,由于
subprocess.run()
通常只抛出
CalledProcessError
,所以这部分可能不会被执行)。

请注意,
subprocess.run()

check=True
参数会在命令返回非零退出码时自动抛出
CalledProcessError
异常,这使得我们可以在
try-except
块中捕获它。然而,在这个示例中,我选择了显式地捕获异常,以便能够更灵活地处理输出和返回码。如果我们只想在命令失败时抛出异常,并且不关心错误处理的具体细节,那么可以在调用
subprocess.run()
时设置
check=True
,并让Python的默认异常处理机制来处理它。

3. shell编程及shell命令

3.1 Shell编程

Shell编程是指使用Shell(也称为命令行解释器或命令行界面)作为编程语言来编写脚本的过程。Shell是Unix/Linux/macOS等类Unix操作系统中的一个特殊程序,它为用户提供了一个与操作系统交互的环境。Shell脚本是一系列Shell命令的集合,这些命令被编写在文本文件中,并通过Shell解释器执行,以实现自动化任务、批处理文件、管理系统资源等目的。

Shell脚本具有跨平台性,因为它们主要依赖于Shell的功能和命令,而这些在大多数类Unix系统中都是相似的。然而,不同的Shell(如Bash、Zsh、Fish等)可能有自己的特性和扩展,因此编写的脚本可能需要针对特定的Shell进行适配。

Shell编程通常包括变量定义、条件判断、循环控制、函数调用等编程元素,但与传统编程语言相比,Shell脚本的语法相对简单且灵活。

3.2 Shell命令

Shell命令是用户在Shell环境中输入的指令,用于执行各种操作,如文件管理、程序执行、系统管理等。Shell命令可以是Shell内置的,也可以是系统上的外部程序。

(1)
内置命令
:由Shell本身提供的命令,这些命令在Shell启动时就已经加载到内存中,因此执行速度较快。内置命令不依赖于系统上的其他程序,因此它们在系统启动时就已经可用。常见的内置命令包括
cd
(改变目录)、
echo
(显示信息)、
exit
(退出Shell)等。

(2)
外部命令
:也称为文件系统命令,这些命令是系统上独立的程序,通常位于
/bin

/usr/bin

/sbin

/usr/sbin
等目录下。当Shell需要执行这些命令时,它会查找这些目录来找到对应的程序并执行。常见的外部命令包括
ls
(列出目录内容)、
cp
(复制文件或目录)、
mv
(移动或重命名文件或目录)等。

Shell命令可以通过管道(
|
)、重定向(
>

<

>>
)、命令替换(
command

$(command)
)等机制进行组合,以实现更复杂的操作。例如,
ls -l | grep '^d'
命令会列出当前目录下所有目录的详细信息(
ls -l
列出详细信息,
grep '^d'
筛选出以
d
开头的行,即目录)。

Shell编程和Shell命令是Unix/Linux/macOS等系统用户日常工作中不可或缺的工具,它们能够极大地提高用户的工作效率,并帮助用户自动化地完成各种任务。

3.3 如何使用Shell编程

使用Shell编程主要涉及到编写Shell脚本,这些脚本包含了一系列的Shell命令,通过Shell解释器执行以实现特定的功能。以下是使用Shell编程的基本步骤:

3.3.1 选择Shell

首先,我们需要确定使用哪种Shell。常见的Shell有Bash(Bourne Again SHell,大多数Linux发行版的默认Shell)、Zsh(Z Shell,具有许多增强特性和更好的用户体验)、Fish(Friendly Interactive SHell,以用户友好和易于学习而著称)等。对于初学者来说,Bash是一个很好的起点,因为它广泛可用且文档丰富。

3.3.2 编写Shell脚本

Shell脚本通常保存在以
.sh
为扩展名的文件中。我们可以使用任何文本编辑器来编写Shell脚本,比如
nano

vim

emacs
或简单的
echo
和重定向。

以下是一个简单的Shell脚本示例,它打印出“Hello, World!”:

#!/bin/bash  
# 这是一个简单的Shell脚本示例  
echo "Hello, World!"

在脚本的第一行,
#!/bin/bash
被称为shebang,它告诉系统这个脚本应该使用哪个解释器来执行。在这个例子中,它指定了Bash。

3.3.3 保存脚本

将我们的脚本保存到文件中,例如
hello.sh

3.3.4 赋予执行权限

在Linux或macOS上,我们需要给脚本文件赋予执行权限,以便能够直接运行它。我们可以使用
chmod
命令来做到这一点:

bash复制代码

chmod +x hello.sh

这个命令会给
hello.sh
文件添加执行权限。

3.3.5 运行脚本

现在,我们可以通过以下两种方式之一来运行我们的脚本:

直接通过脚本的路径和名称(如果脚本具有执行权限):

bash复制代码

./hello.sh

注意,我们需要使用
./
来指定脚本位于当前目录下。

使用Shell解释器来执行脚本(无论脚本是否具有执行权限):

bash复制代码

bash hello.sh

这个命令会告诉Bash解释器来执行
hello.sh
脚本中的命令。

随着 .NET 版本的演进,从
.NET Standard 2.0
版本开始,支持
Vector<T>
类型。

.NET 8.0
版本开始,大量在 Runtime 提供的各个组件中运用向量计算,​特别是 Linq。
Vector
类型

:表示指定数值类型(适用于并行算法的低级别优化)的单个向量。

假如我们有一个求和函数接受一个
int数组
入参,当它的
长度大于等于8及其倍数
以上时,那么我们就可以考虑使用向量
Vector<T>
加速求和计算。

以下是使用了向量的
求和函数
代码:

internal class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        int[] array = Enumerable.Range(1, 32).ToArray();
        int result = Sum(array);
        Console.WriteLine(result);
        Console.ReadKey();
    }

    public static int Sum(int[] numbers)
    {
        ReadOnlySpan<int> span = new ReadOnlySpan<int>(numbers);
        ref int ptr = ref MemoryMarshal.GetReference(span);
        int result = 0;
        int vectorSize = Vector<int>.Count;
        int index;
        int remainder = span.Length % vectorSize;
        int vectorLength = span.Length - remainder;
        Vector<int> vector = Vector<int>.Zero;
        for (index = 0; index < vectorLength; index += vectorSize)
        {
            //Vector<int> vector2 = new Vector<int>(span.Slice(index, vectorSize));
            ref byte address = ref Unsafe.As<int, byte>(ref Unsafe.Add(ref Unsafe.AsRef(in ptr), index));
            Vector<int> vector2 = Unsafe.ReadUnaligned<Vector<int>>(ref address);
            vector += vector2;
        }

        result += Vector.Dot<int>(vector, Vector<int>.One);
        for (; index < span.Length; index++)
        {
            result += Unsafe.Add(ref ptr, index);
        }

        return result;
    }
}

以下是
相减函数
代码:

static int Sub(int[] numbers)
{
	ReadOnlySpan<int> span = new ReadOnlySpan<int>(numbers);
	ref int ptr = ref MemoryMarshal.GetReference(span);
	int result = 0;
	int vectorSize = Vector<int>.Count;
	int index;
	int remainder = span.Length % vectorSize;
	int vectorLength = span.Length - remainder;
	for (index = 0; index < vectorLength; index += vectorSize)
	{
		ref byte address = ref Unsafe.As<int, byte>(ref Unsafe.Add(ref Unsafe.AsRef(in ptr), index));
		Vector<int> vector = Unsafe.ReadUnaligned<Vector<int>>(ref address);
		result -= Vector.Dot<int>(vector, Vector<int>.One);
	}

	for (; index < span.Length; index++)
	{
		result -= Unsafe.Add(ref ptr, index);
	}

	return result + 2;
}

其它运算,例如相减,也是同理。
以上代码,均可以在
.NET Standard 2.0
及以上版本运行。

当我们向量
Vector<T>
之后,特别是在一些频繁调用计算的场景,将获得指数量级的性能提升。
需要注意的是,向量
Vector<T>
依赖 CPU 硬件的 SIMD 指令集支持,在一些相对较旧的 古董CPU,可能不支持。

PS:

微软在6月发布了.NET 9预览版的第五个版本。这个新版本的框架预计将在今年晚些时候正式发布,它是一个标准支持(STS)版本,将在2024年11月12日至2026年5月12日期间在多个操作系统上获得18个月的支持。这个预览版带来了性能改进和一些新特性,例如增强的AI能力、优先级无界通道、
SearchValues
的子字符串搜索,以及在OpenTelemetry中更灵活的活动链接。

其中一个最重要的特性是AI能力的扩展,包括
TensorPrimitives

Tensor<T>
类型的更新版本。
TensorPrimitive
类提供了对数值操作的静态方法,其方法覆盖范围从.NET 8的40个增加到大约200个。新引入的
Tensor<T>
类型旨在提供与AI库(如ML.NET)的高效互操作性,并支持数据操作,如索引和切片。

另一个有趣的更新是优先级无界通道。无界通道是指没有存储项目数量限制的线程通道。新引入的优先级通道通过在
System.Threading.Channels
库中添加
CreateUnboundedPrioritized<T>
方法来提供,该通道按
Comparer<T>.Default
或提供的自定义
IComparer<T>
对元素进行排序。

此外,.NET 8中引入的
SearchValues
类型现在支持在更大的字符串中搜索子字符串,这是利用底层平台SIMD支持的优化实现。OpenTelemetry活动链接现在通过添加
System.Diagnostics.Activity.AddLink
方法变得更加灵活。

其他更新包括用于
Task
的新API,特别是新的
Task.WhenEach
方法,它允许使用await foreach循环遍历任务,直到它们完成。还包括对
TypeDescriptor
类的修剪支持,一个新的
TypeName
类用于解析ECMA-335类型名,以及
params

Span
重载的更好性能。

ASP.NET Core 9预览版的第五个版本的这个更新主要集中在优化静态网络资产的交付和改善Blazor Server的重连体验上,同时还引入了用于运行时检测组件渲染模式的新特性以及其他各种改进,旨在简化开发并提升用户体验。

主要改进包括:

  1. 静态网络资产交付优化
    :新的
    MapStaticAssets
    API旨在大多数情况下替代
    UseStaticFiles
    。它针对在构建和发布时已知的资产进行优化,使用gzip和brotli压缩,减少资产大小并提高用户加载时间。

  2. Blazor Server重连体验改善
    :Blazor Server应用需要实时连接才能正常工作。新变化引入了指数退避策略进行重连尝试,快速开始并逐渐引入延迟。

  3. 运行时检测组件渲染模式
    :ComponentBase类现在包括一个Platform属性,即将更名为RendererInfo,具有Name和IsInteractive属性。这些属性帮助开发者了解组件运行的位置以及是否可交互。

  4. 简化Blazor Web应用的认证状态序列化
    :新的API使得向现有项目添加认证变得更加容易。

  5. 新的.NET MAUI Blazor混合和Web解决方案模板
    :这个模板简化了创建针对Android、iOS、Mac、Windows和Web的应用,同时最大化代码重用,并自动为Blazor Web应用和.NET MAUI Blazor混合应用设置项目。

.NET 9 MAUI预览版的第五个版本的这个更新带来了新的.NET MAUI Blazor混合和Web应用项目模板,以及对Android API 35 Beta 2的支持,同时在Android平台上对性能和应用大小进行了优化。

新引入的.NET MAUI Blazor混合和Web解决方案模板简化了创建针对Android、iOS、Mac、Windows和Web的应用,同时最大化代码重用,并自动为Blazor Web应用和.NET MAUI Blazor混合应用设置项目。值得注意的是,MAUI Blazor混合应用在目标设备上使用WebView和Blazor移动视图进行渲染,并不是一个完全成熟的本地应用。

对于非Blazor MAUI应用在Android上的运行,预览版5带来了大约15%的启动时间性能提升。为了实现这一点,代码默认使用LLVM marshall方法,修改汇编代码以使用LLVM marshalling结构。对于MAUI Blazor应用在Android上,团队发现了一个导致应用程序挂起的问题,并正在调查根本原因。因此,如果项目针对Blazor应用,则禁用此性能优化。

随着Android 15 Beta计划的进展,.NET 9 MAUI预览版5增加了对Android API 25 Beta 2的绑定,对应于Android 15 Beta 2的发布。读者可以在Android Developers网站上找到Android API 25 Beta 2的完整更改日志。

此外,还添加了大小修剪增强功能,以在发布编译模式下减少编译后的应用大小。可以在项目文件中禁用此功能。

iOS上.NET MAUI实现的增强主要集中在修复错误和改进构建质量上。

完整的发布说明可以在GitHub官方MAUI仓库中找到。此外,GitHub上还提供了所有五个.NET 9预览版中MAUI更改的完整列表。

没想到自己的小破站也逃不掉被攻击的命,分分钟就给我刷欠费了。

又拍云欠费44

本来不想写这篇文章的,但看到好多大佬(小林coding、 JavaGuide)近期cdn都被盗刷了。

还是来提醒下大家,防火防盗防cdn流量盗刷

事故时间:2024年7月5日晚8点左右

事故现场:好不容易到了周五,想着第二天就周末了,和朋友一起约了个饭,心情挺好的。

可下一秒就高兴不起来了,短信上收到了账号监控报警

账号监控

匆匆吃完饭赶着回来一看,好家伙直接刷了160多G流量

160G流量

流量趋势

还好回来及时,要不然就废了。查了下日志,这货逮着下面这个大文件在不停的刷

查看日志

真的是无语了,真理解不了这些人,就当花钱买个教训了~

安全无小事

安全无小事

安全无小事

下面来说下遇到这样的情况,应该怎么处理

① 一定要设置流量告警监控

不管你用的是哪个厂商的云存储,cdn服务,都要设置一个流量阈值(这个根据自己网站访问量来设置),超过阈值,短信或者邮件提醒

② 个人网站静态资源,能压缩尽量压缩了再放上去,大文件分分钟就把你薅没了

③ 查出高频IP,立马拉进小黑屋

小黑屋见

④ 开启防盗链

⑤ 如果在电脑旁边,立马把cdn加速服务关闭了

关闭cdn服务

⑥ 设置访问频率

⑦ 设置欠费停止服务

个人的cdn服务默认设置的是隔天扣费,改成按小时付费,欠费即停止服务

这个就导致盗刷的时候如果人没在电脑旁边,很容易就被刷出高价账单

以上这些措施基本上每个厂商都是免费提供的,安全无小事,以此为鉴,小伙伴们赶紧检查下自己的设置,该配置的赶紧配置

当然了,还有一些更加安全的服务措施,这些是要收费的,小伙伴们根据个人需要购买

当初可没想到运营个小破站这么不容易,看看都已经快四年了。

欢迎大家来访问:www.xiezhrspace.cn

小破站运营快四年了

最后再来提醒下各位小伙伴,安全无小事,防火防盗防cdn流量盗刷

本期内容就到这
★,°
:.☆( ̄▽ ̄)/$:
.°★
。 希望对您有所帮助

我们下期再见ヾ(•ω•`) o (●'◡'●)

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。
本文我们详细探讨下数据血缘可视化是什么,该如何实现。并顺便对比一下Apache Atlas 、Datahub、Openmetadata、Marquez、SQLLineage、Amundsen的数据血缘展示,感受一下数据血缘可视化之美。
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。

本文思维导图如下所示:

在大数据时代,数据血缘的管理和分析变得尤为重要。数据血缘可视化是利用图像处理技术将数据血缘进行展示的过程,它不仅可以提升数据管理的效率,还能增强用户的理解和互动。通过直观的图形化展示,数据血缘可视化使得复杂的数据关系变得更加清晰和易于掌握。本文将从数据血缘可视化的优点、核心元素和实现方法等方面进行深入探讨。
数据血缘可视化的优点
数据血缘可视化有许多显著的优点,这些优点使其在数据治理中扮演着越来越重要的角色。
用户接受度更高:相比于传统的文本或表格形式的展示,图形化的展示方式更容易被用户接受和理解。通过可视化的手段,用户可以直观地看到数据的流动和变化,迅速掌握关键信息。这种直观的展示方式极大地降低了用户的学习成本,提高了数据治理的效率。
增强用户互动:数据血缘可视化不仅仅是静态的展示,更可以通过交互式的图形界面增强用户的参与感。用户可以点击不同的节点和线路,查看详细的信息和数据流动过程。这种互动性不仅提高了用户的体验,还使得数据治理过程更加灵活和高效。
强化数据关联:通过数据血缘可视化,用户可以清晰地看到不同数据节点之间的关联和相互影响。这种关联性展示帮助用户更好地理解数据的整体结构和逻辑,发现潜在的问题和优化点。数据血缘可视化将复杂的数据关系简化为直观的图形展示,使得数据治理工作更加高效和准确。

数据血缘图的核心元素
为了实现有效的数据血缘可视化,数据血缘图必须包含几个核心元素。这些元素共同构成了完整的数据流动和处理过程。
数据节点:数据节点是数据血缘图的基本单元,包括主节点、数据流入节点和数据流出节点。主节点通常代表数据的核心处理环节,如数据库或数据仓库;数据流入节点表示数据的来源,如传感器或外部数据源;数据流出节点则表示数据的去向,如报表或应用程序。
数据流转线路:数据流转线路连接不同的数据节点,表示数据在节点之间的流动和处理过程。这些线路可以是单向的,也可以是双向的,具体取决于数据的流动方向和处理逻辑。通过数据流转线路,用户可以直观地看到数据从源头到目的地的完整路径。
数据标准规则:数据标准规则是数据处理过程中的重要组成部分,用于确保数据的一致性和准确性。在数据血缘图中,这些规则通常用字母E表示,代表业务规则。通过这些规则,用户可以了解数据在处理过程中的具体要求和标准,确保数据处理的规范性和可靠性。
数据规则节点:数据规则节点表示数据在处理过程中的具体变化和转换,用字母T表示。这些节点通常位于数据流转线路上,表示数据在流动过程中的具体操作,如数据清洗、转换和整合等。通过数据规则节点,用户可以清晰地看到数据在处理过程中的具体变化,了解数据处理的详细过程。
数据归档销毁规则节点:数据归档销毁规则节点表示数据在生命周期末端的处理方式,用字母R表示。这些节点通常位于数据流转线路的末端,表示数据的归档或销毁过程。通过这些节点,用户可以了解数据的最终处理方式,确保数据治理的完整性和合规性。

数据血缘可视化的开源方案
实现数据血缘可视化需要综合运用多种技术和工具,以确保数据展示的准确性和高效性。
一些开源的元数据管理平台,数据血缘工具,提供了数据血缘可视化方案,我在这里也整理了一下,可以简单对比一下。
Apache Atlas 数据血缘可视化
Apache Atlas是一个开源的大数据元数据管理和数据治理平台,旨在帮助组织收集、整理和管理数据的元数据信息。它提供了丰富的元数据模型和搜索功能,可以与各种数据存储和处理平台集成。

Datahub数据血缘可视化
LinkedIn DataHub是LinkedIn开源的元数据搜索和发现平台。它提供了一个集中式的元数据存储库,用于管理和浏览各种类型的数据集和数据资产的元数据信息。

Openmetadata数据血缘可视化
OpenMetadata是一个用于数据发现、数据沿袭、数据质量、可观察性、治理和团队协作的一体化平台。它是发展最快的开源项目之一,拥有充满活力的社区,并被各行业垂直领域的众多公司采用。OpenMetadata 由基于开放元数据标准的集中式元数据存储提供支持,支持各种数据服务的连接器,可实现端到端元数据管理,让您可以自由地释放数据资产的价值。

Marquez数据血缘可视化
Marquez是WeWork开源的元数据管理工具,可以对元数据进行收集,聚合和可视化。

SQLLineage数据血缘可视化
SQLLineage 是一个使用 Python 开发的 SQL 血缘分析工具。它专注于提供 SQL 查询的血缘关系和依赖关系的深入分析。

Amundsen
Amundsen是Lyft开源的数据发现和元数据管理平台。它提供了一个用户友好的界面,使用户可以搜索、浏览和贡献数据集的元数据信息。Amundsen还支持与其他数据工具和平台的集成。

数据血缘可视化作为数据治理的重要工具,具有广泛的应用价值和现实意义。通过直观的图形展示,数据血缘可视化不仅可以提高数据的透明度和可追溯性,还可以增强用户的理解和互动,强化数据的关联性。在大数据和人工智能快速发展的今天,数据血缘可视化无疑将成为企业数据治理的关键工具,帮助企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。通过结合核心元素和实际案例,企业可以全面掌握数据的流动情况,确保数据治理的有效性和数据管理的高效性。
数据血缘可视化很美,但数据血缘又和其他的数据关系有什么区别,又具有哪些独有的特征呢?我们下一篇再见~