更新时间：2024-08-30 GMT+08:00
什么是数据血缘关系？
大数据时代，数据爆发性增长，海量的、各种类型的数据在快速产生。这些庞大复杂的数据信息，通过联姻融合、转换变换、流转流通，又生成新的数据，汇聚成数据的海洋。
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。我们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。与人类社会中的血缘关系不同，数据的血缘关系还包含了一些特有的特征：
- 归属性：一般来说，特定的数据归属特定的组织或者个人，数据具有归属性。
- 多源性：同一个数据可以有多个来源（多个父亲）。一个数据可以是多个数据经过加工而生成的，而且这种加工过程可以是多个。
- 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。对数据的分类、归纳、总结等对数据进行的描述信息又形成了新的数据，不同程度的描述信息形成了数据的层次。
DataArts Studio生成的血缘关系图如图1所示，
为数据表对象，
为作业节点对象，通过对象和箭头的编排表示血缘信息。从血缘关系图中可以看到，wk_02表数据是由wk_01表数据经过hive_1作业节点加工而生成的，wk_02表数据经由hive_2作业节点加工又分别生成了wk_03、wk_04和wk_05的表数据。
为数据表对象，为作业节点对象，通过对象和箭头的编排表示血缘信息。从血缘关系图中可以看到，wk_02表数据是由wk_01表数据经过hive_1作业节点加工而生成的，wk_02表数据经由hive_2作业节点加工又分别生成了wk_03、wk_04和wk_05的表数据。
父主题： 数据目录
