亚马逊AWS官方博客
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在基于 Amazon 云平台的湖仓一体架构上构建数据血缘的探索和实践
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原文中文，约11400字，阅读约需27分钟。
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内容提要
本文介绍了如何将Spline和DBT的数据血缘合并到Amazon Neptune，实现数据血缘的捕获、合并和可视化展示。通过解析中间文件，将两端的数据血缘插入Amazon Neptune进行拼接，并通过Amazon Neptune Notebook进行可视化查询。
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关键要点
- 随着大数据技术的进步，数据血缘分析在数据治理和合规性中起到关键作用。
- 数据血缘的收集面临诸多挑战，如数据来源多样性和数据质量问题。
- 数据血缘提供透明性、增强信任、提高效率和支持创新。
- 湖仓一体架构结合了数据湖和数据仓库的优点，提升了数据管理效率。
- 使用 Amazon MWAA、Amazon Glue、Amazon Redshift 和 DBT 构建数据管道，实现自动化的 ETL 处理。
- Spline 是一个专注于 Spark 的数据血缘追踪工具，提供高效的血缘捕获方法。
- DBT 是一个开源工具，用于数据仓库中的数据转换和建模，确保数据质量和准确性。
- Amazon Neptune 是一款托管图数据库，支持高性能的图模型处理。
- 通过解析中间文件，将 Spline 和 DBT 的数据血缘合并到 Amazon Neptune。
- 方案中涉及 Spline 和 DBT 的数据血缘解析、合并和可视化展示。
- 后期展望包括引入工程化能力、环境隔离、节点类型提取和复杂数据关系解析等。
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