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基于MaxCompute InformationSchema进行血缘关系分析

一、需求场景分析在实际的数据平台运营管理过程中,数据表的规模往往随着更多业务数据的接入以及数据应用的建设而逐渐增长到非常大的规模,数据管理人员往往希望能够利用元数据的分析来更好地掌握不同数据表的血缘关系,从而分析出数据的上下游依赖关系。本文将介绍如何去根据MaxCompute InformationSchema中作业ID的输入输出表来分析出某张表的血缘关系。二、方案设计思路MaxCompute Information_Schema提供了访问表的作业明细数据tasks_history,该表中有作业ID、input_tables、output_tables字段记录表的上下游依赖关系。根据这三个字段统计分析出表的血缘关系1、根据某1天的作业历史,通过获取tasks_history表里的input_tables、output_tables

阿里巴巴 Service Mesh 落地的架构与挑战

点击下载《不一样的 双11 技术:阿里巴巴经济体云原生实践》本文节选自《不一样的 双11 技术:阿里巴巴经济体云原生实践》一书,点击上方图片即可下载! 作者 | 方克明(溪翁)阿里云中间件技术部技术专家 导读:云原生已成为整个阿里巴巴经济体构建面向未来的技术基础设施,Service Mesh 作为云原生的关键技术之一,顺利完成在 双11 核心应用严苛而复杂场景下的落地验证。本文作者将与大家分享在完成这一目标过程中我们所面临和克服的挑战。 部署架构 切入主题前,需要交代一下在 双11 核心应用上落地的部署架构,如下图所示。在这篇文章中,我们主要聚焦于 Service A 和 Service B 之间 RPC 协议的 Mesh 化。 图中示例说明了 Service Mesh 所包含的三大平面:即数据平面(Data Plane)、控制平面(Con

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