引入
做过大数据或者接触过数仓的同学，相信都有听到过数据治理、血缘分析的专业术语。不知道大家有没有思考过以下几个问题：
1、什么是血缘分析？主要分析什么东西？
2、为什么要做血缘分析，主要是为了解决什么痛点？做出来之后有什么价值？如何衡量这些价值？
3、如何做血缘分析？
关于第1，2个问题是需要结合每个企业实际的情况来思考，当然分析其本质就是方便数据梳理。那么本篇主要侧重于第3个问题，通过工程+方法论的方式来为读者们揭开血缘分析功能的神秘面纱。
效果展示
关于如何做血缘分析，其实每个企业的做法都大差不差，主要差别在于实现的深度。例如：有的企业是直接引用现有的开源工具，有的企业是结合自身的产品进行自研，有的企业可能只做到表级别，有的企业做到字段级别。那么本篇将会为读者们提供一种表级别粒度的分析功能，并通过可视化的方式为大家展示，当然本篇文章是属于抛砖引玉，主要是给大家提供一种思路。先为读者们展示最终效果图：
执行底层
在数仓工作职责内，大部分都是SQL化，因此血缘分析大多数都是基于SQL解析来做。当然也有非SQL的场景，不过其思想和做法都是一样的，只是API层面的调用不同而已。本篇就以Spa
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