银行加强数据湖

。提升数据治理水平：通过数据湖的建设，银行可以建立统一的数据标准和规范，加强数据质量管理，提升数据的安全性和合规性，更好地满足监管要求。关键技术存储技术：通常采用分布式文件系统，或对象存储，具备高可扩展性银行构建数据湖具有重要意义，以下是从不同方面介绍银行数据湖的情况：构建目标数据整合与集中管理：银行各业务系统产生大量数据，如客户信息、交易记录、信贷数据等，数据湖可将这些分散的数据整合到一个集中存储数据管理，包括数据的定义、来源、关系等，方便用户理解和使用数据。数据入湖流程数据抽取：从银行的核心业务系统、交易系统、客户关系管理系统等数据源中抽取数据，可采用ETL工具或数据复制技术。数据清洗与转换：对效果。风险评估与管理：利用数据湖中的多源数据，进行全面的风险评估和监控，如信用风险、市场风险、操作风险等，及时发现风险隐患，采取相应的风险控制措施，保障银行的稳健运营。运营优化与决策支持：对银行的库，方便进行统一管理和共享，打破数据孤岛。支持多样化数据分析：满足银行不同业务部门和用户的多样化分析需求，包括但不限于客户画像、风险评估、营销分析、财务分析等，为银行的决策提供全面、准确的数据支持

。提升数据治理水平：通过数据湖的建设，银行可以建立统一的数据标准和规范，加强数据质量管理，提升数据的安全性和合规性，更好地满足监管要求。关键技术存储技术：通常采用分布式文件系统，或对象存储，具备高可扩展性银行构建数据湖具有重要意义，以下是从不同方面介绍银行数据湖的情况：构建目标数据整合与集中管理：银行各业务系统产生大量数据，如客户信息、交易记录、信贷数据等，数据湖可将这些分散的数据整合到一个集中存储数据管理，包括数据的定义、来源、关系等，方便用户理解和使用数据。数据入湖流程数据抽取：从银行的核心业务系统、交易系统、客户关系管理系统等数据源中抽取数据，可采用ETL工具或数据复制技术。数据清洗与转换：对效果。风险评估与管理：利用数据湖中的多源数据，进行全面的风险评估和监控，如信用风险、市场风险、操作风险等，及时发现风险隐患，采取相应的风险控制措施，保障银行的稳健运营。运营优化与决策支持：对银行的库，方便进行统一管理和共享，打破数据孤岛。支持多样化数据分析：满足银行不同业务部门和用户的多样化分析需求，包括但不限于客户画像、风险评估、营销分析、财务分析等，为银行的决策提供全面、准确的数据支持

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银行采用湖仓一体架构可以带来多方面的优势，以下是一些关键点：数据管理能力提升：湖仓一体架构具备完善的数据管理能力，能够实现数据的统一存储、统一运维、统一计算和统一SQL。这种架构整合了数据湖和数据引擎：湖仓一体架构支持丰富的计算引擎，这些计算引擎能够显著提升数据处理速度，满足银行对实时分析和快速响应的需求。数据实时性提高：湖仓一体架构提高了数据的实时性，使得银行能够更快地响应市场变化和客户需求数据湖的灵活性、数据多样性以及丰富的生态与数据仓库的企业级数据分析能力进行了融合。风险管理和客户洞察：湖仓一体平台通过整合银行内外部各类数据，实现对风险的全面监控和分析，同时深入洞察客户需求、偏好和价值仓库的优势，创建了一体化和开放式的数据处理平台，允许底层统一存储和管理多种类型的数据。数据可追溯性：湖仓一体支持数据的及时追溯，增强了数据的透明度和可追溯性，这对于金融行业来说尤为重要。支持丰富的计算。降低企业成本：湖仓一体实时数仓提供统一流批数据底座，避免不同平台间数据移动，降低数据流动带来的开发成本及计算存储开销，提升企业效率。数据分析整合能力增强：湖仓一体打破了数据湖与数据仓库割裂的体系，将

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。

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。...

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"}...

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...

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

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

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":...

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：

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•...