著名的数据治理产品

数据治理产品有哪些？在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长和监管要求的日益严格，数据治理已成为各类组织不可或缺的管理实践。数据治理产品作为支撑这一实践的技术工具，正在市场上快速发展并形成多样化的产品类别。数据治理产品是指专门设计用于帮助组织规划、实施和监控数据治理策略的软件解决方案。这些产品通常包含一系列功能模块，旨在解决数据质量、数据安全、元数据管理、数据标准化等核心问题。根据功能侧重点的不同，数据治理产品可以分为以下几大类别。元数据管理工具是数据治理产品中最基础的类别。这类产品专注于捕获、存储、分析和展示关于数据的数据，即元数据。它们能够自动发现数据资产，建立数据目录，追踪数据血缘关系，帮助用户理解数据的来源、含义和流转路径。优秀的元数据管理工具可以显著提高数据的可发现性和可理解性，为数据治理奠定坚实基础。数据质量管理产品是另一重要类别。这类产品专注于、合并和分发功能，确保关键业务数据如客户、产品、供应商等在各个系统中保持一致。主数据管理产品对于大型企业实现跨系统数据一致性尤为重要。数据治理平台则是相对综合的产品类别，它们通常整合了上述多种功能，提供从

数据治理产品是指那些帮助企业优化数据管理流程、确保数据质量和合规性的工具和平台。这些产品通过规范化数据管理流程、建立数据质量评估机制以及监控数据安全，帮助企业解决数据管理中的各种挑战。数据治理产品的企业的决策准确性和效率，还可能导致合规风险和数据安全问题。数据治理产品的出现为企业提供了解决这些问题的利器。常见的数据治理产品数据质量管理工具帮企业评估和改善数据质量，包括数据清洗、错误修正、重复数据解和利用数据。数据安全和合规工具帮企业确保数据的安全性和合规性，包括数据加密、权限管理、合规监控等功能。数据治理产品的特点灵活性能够灵活地支持多种数据源和格式，满足不同业务需求。提供定制化的开发接口和工作。支持版本控制、插件机制和自动化部署等功能，降低维护成本和提高软件升级的便捷性。如何选择适合的数据治理产品在选择数据治理产品时，企业应考虑以下几个方面：业务需求根据企业的具体业务需求，选择符合需求的数据治理产品。不同行业和企业的数据管理需求有所不同，所以要选择能够满足企业实际需求的产品。功能和特性了解数据治理产品的功能和特性，包括数据质量评估、数据整合、元数据管理等功能。选择功能齐全、易于使用的

数据治理产品是指那些帮助企业优化数据管理流程、确保数据质量和合规性的工具和平台。这些产品通过规范化数据管理流程、建立数据质量评估机制以及监控数据安全，帮助企业解决数据管理中的各种挑战。数据治理产品的企业的决策准确性和效率，还可能导致合规风险和数据安全问题。数据治理产品的出现为企业提供了解决这些问题的利器。常见的数据治理产品数据质量管理工具帮企业评估和改善数据质量，包括数据清洗、错误修正、重复数据解和利用数据。数据安全和合规工具帮企业确保数据的安全性和合规性，包括数据加密、权限管理、合规监控等功能。数据治理产品的特点灵活性能够灵活地支持多种数据源和格式，满足不同业务需求。提供定制化的开发接口和工作。支持版本控制、插件机制和自动化部署等功能，降低维护成本和提高软件升级的便捷性。如何选择适合的数据治理产品在选择数据治理产品时，企业应考虑以下几个方面：业务需求根据企业的具体业务需求，选择符合需求的数据治理产品。不同行业和企业的数据管理需求有所不同，所以要选择能够满足企业实际需求的产品。功能和特性了解数据治理产品的功能和特性，包括数据质量评估、数据整合、元数据管理等功能。选择功能齐全、易于使用的

数据治理产品是指那些帮助企业优化数据管理流程、确保数据质量和合规性的工具和平台。这些产品通过规范化数据管理流程、建立数据质量评估机制以及监控数据安全，帮助企业解决数据管理中的各种挑战。数据治理产品的企业的决策准确性和效率，还可能导致合规风险和数据安全问题。数据治理产品的出现为企业提供了解决这些问题的利器。常见的数据治理产品数据质量管理工具帮企业评估和改善数据质量，包括数据清洗、错误修正、重复数据解和利用数据。数据安全和合规工具帮企业确保数据的安全性和合规性，包括数据加密、权限管理、合规监控等功能。数据治理产品的特点灵活性能够灵活地支持多种数据源和格式，满足不同业务需求。提供定制化的开发接口和工作。支持版本控制、插件机制和自动化部署等功能，降低维护成本和提高软件升级的便捷性。如何选择适合的数据治理产品在选择数据治理产品时，企业应考虑以下几个方面：业务需求根据企业的具体业务需求，选择符合需求的数据治理产品。不同行业和企业的数据管理需求有所不同，所以要选择能够满足企业实际需求的产品。功能和特性了解数据治理产品的功能和特性，包括数据质量评估、数据整合、元数据管理等功能。选择功能齐全、易于使用的

数据治理产品有哪些？在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长和监管要求的日益严格，数据治理已成为各类组织不可或缺的管理实践。数据治理产品作为支撑这一实践的技术工具，正在市场上快速发展并形成多样化的产品类别。数据治理产品是指专门设计用于帮助组织规划、实施和监控数据治理策略的软件解决方案。这些产品通常包含一系列功能模块，旨在解决数据质量、数据安全、元数据管理、数据标准化等核心问题。根据功能侧重点的不同，数据治理产品可以分为以下几大类别。元数据管理工具是数据治理产品中最基础的类别。这类产品专注于捕获、存储、分析和展示关于数据的数据，即元数据。它们能够自动发现数据资产，建立数据目录，追踪数据血缘关系，帮助用户理解数据的来源、含义和流转路径。优秀的元数据管理工具可以显著提高数据的可发现性和可理解性，为数据治理奠定坚实基础。数据质量管理产品是另一重要类别。这类产品专注于、合并和分发功能，确保关键业务数据如客户、产品、供应商等在各个系统中保持一致。主数据管理产品对于大型企业实现跨系统数据一致性尤为重要。数据治理平台则是相对综合的产品类别，它们通常整合了上述多种功能，提供从

数据治理产品有哪些？在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长和监管要求的日益严格，数据治理已成为各类组织不可或缺的管理实践。数据治理产品作为支撑这一实践的技术工具，正在市场上快速发展并形成多样化的产品类别。数据治理产品是指专门设计用于帮助组织规划、实施和监控数据治理策略的软件解决方案。这些产品通常包含一系列功能模块，旨在解决数据质量、数据安全、元数据管理、数据标准化等核心问题。根据功能侧重点的不同，数据治理产品可以分为以下几大类别。元数据管理工具是数据治理产品中最基础的类别。这类产品专注于捕获、存储、分析和展示关于数据的数据，即元数据。它们能够自动发现数据资产，建立数据目录，追踪数据血缘关系，帮助用户理解数据的来源、含义和流转路径。优秀的元数据管理工具可以显著提高数据的可发现性和可理解性，为数据治理奠定坚实基础。数据质量管理产品是另一重要类别。这类产品专注于、合并和分发功能，确保关键业务数据如客户、产品、供应商等在各个系统中保持一致。主数据管理产品对于大型企业实现跨系统数据一致性尤为重要。数据治理平台则是相对综合的产品类别，它们通常整合了上述多种功能，提供从

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厂商之一。星环信息科技从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务。作为一家Hadoop发行版厂商，星环的产品TranswarpDataHub提供高速SQL引擎TranswarpInceptor,NoSQL“MarketGuideforHadoopDistributions”NickHeudeckeretal.,15December2015免责声明：Gartner不公开支持其研究报告提到的任何厂商、产品和服务，也不向用户宣传或推广其研究报告中得到较高公司新闻近日，国际著名咨询机构Gartner发布了Hadoop发行版市场指南《MarketGuideforHadoopDistribution》1。星环科技入选为六家Hadoop发行版软件代表搜索引擎TranswarpHyperbase、流处理引擎TranswarpStream和数据挖掘组件TranswarpDiscover。TranswarpDataHub支持Docker和Kubernetes，还提供独特的PL/SQL编译器。TDH已在国内有几百个落地案例，为银行、电力、交通、政府、电商、运营商等行业客户提供优质服务。1Gartner

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。