Dataphin 是一款数据治理工具，它可以帮助企业自动化处理各种数据问题，包括数据质量检查、血缘关系分析以及数据模型构建等。Pyspark 是 Dataphin 支持的一个编程语言，可以用于编写自定义的数据处理脚本。

Dataphin 本身并不直接生成血缘关系图。血缘关系图是一种可视化工具，用于显示数据之间的依赖关系。然而，您可以使用 Pyspark 编写脚本来实现这一目标。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 Pyspark 生成血缘关系图：

from pyspark.sql import SparkSession
from dataphin.datasets import load_table, save_to_parquet
import networkx as nx

初始化 spark 会话

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

加载数据集

dataframe = load_table("your_input_table") # 用实际的输入表名替换 "your_input_table"

计算血缘关系

graph = dataframe.query("""
SELECT * EXCEPT(dependsOn)
FROM (
SELECT parentId AS dependsOn FROM dependencies UNION ALL
SELECT childId AS dependsOn FROM dependencies WHERE id <> childId AND type='child'
) tmp
WHERE NOT exists ( SELECT null FROM dependedBy d where d.parent=tmp.dependsOn and not exists ( select from deps where sourceId=d.parent))
""")

将血缘关系保存到 parquet 文件

save_to_parquet(graph,"output_path",mode="overwrite")

绘制血缘关系图

G = nx.DiGraph([(row[0], row[1]) for row in graph.collect() if len(row) > 1])
nx.draw(G, with_labels=True)
在这个示例中，我们首先加载了一个名为 "dependencies" 的数据集，其中包含了数据之间的父子关系。然后，我们使用 NetworkX 库来计算血缘关系图。最后，我们将血缘关系保存到 Parquet 文件中，以便进一步分析。

可以自定义血缘关系
-此回答整理自钉群“Dataphin公共云答疑群”

Dataphin是一款由阿里云提供的数据治理产品，它可以帮助用户进行数据质量检测、血缘关系梳理等工作。Pyspark是Dataphin中的一种数据处理引擎，它可以运行Spark作业并返回结果。

在Dataphin中，Pyspark脚本本身并不具备自动生成血缘的功能。血缘是指数据从源头到最终消费点的整个路径，包括数据的来源、加工过程、输出目标等信息。要生成血缘，你需要首先明确数据的来源和去处，然后通过Dataphin的数据流图功能来绘制血缘关系。

数据流图是Dataphin中用于展示数据处理流程的重要组件之一。你可以通过拖拽节点的方式来添加数据源、转换节点、输出节点等元素，从而构建起完整的数据处理流程。当数据流图完成后，系统会自动计算出每条数据路径上的所有节点，并将它们连成一条线，这就是所谓的“血缘”。

总的来说，要生成血缘，你需要先通过数据流图来构建数据处理流程，然后再通过系统自动计算或手动配置的方式来获取每条数据路径上的所有节点。而Pyspark脚本主要负责执行具体的计算任务，并不涉及血缘关系的生成。