数据仓库产品比较好的是哪个

离线数据仓库是一种数据仓库架构，主要用于存储和处理历史的、静态的数据。以下是离线数据仓库的一些主要特点和应用场景：特点：处理大规模数据能力强：离线数据仓库能够处理海量的历史数据，由于是批量处理，对于：相比实时数据仓库，离线数据仓库在硬件和软件资源的投入上相对较少，因为不需要实时处理的高性能计算和存储设备，适合中小企业和对数据实时性要求不高的应用场景。稳定性好：离线数仓在稳定性方面表现较好，因为数据生成一份客户流失分析报表，通过分析客户的购买频率、最近购买时间等因素来确定可能流失的客户名单。商业智能与数据分析：企业通过离线数据仓库汇集来自不同部门和系统的数据，进行综合分析，形成商业智能报告，帮助数据量的容忍度较高，可以存储和分析企业多年积累的数据。数据一致性和准确性高：在ETL过程中可以对数据进行仔细的清洗和转换，保证数据在加载到数仓后的一致性和准确性，有利于进行高质量的分析。成本效益较好进行战略决策。例如，通过分析过去几年的销售数据和市场趋势数据，决定是否进入新的市场或者推出新的产品。报表生成：业务部门可以利用离线数仓生成各种定期报表，如财务报表、销售报表、客户分析报表等。例如，每月

中国目前做的比较好的大数据公司有哪些在当今数字化时代，大数据已成为推动经济发展和社会进步的重要引擎。中国作为全球第二大经济体，在大数据领域的发展尤为迅速，涌现出一批在技术研发、应用落地和商业模式创新、物联网等新兴技术领域，一批创业公司正利用大数据技术开拓新的市场空间。这些企业虽然规模相对较小，但在技术专精度上往往有独到之处。它们擅长将大数据与前沿技术结合，开发出具有颠覆性的产品和服务。部分企业已经在细分市场建立了技术壁垒，展现出良好的成长性。方面表现突出的企业。这些公司分布在不同的细分领域，共同构成了中国大数据产业的繁荣图景。互联网巨头的大数据布局中国几家知名的互联网科技公司在大数据领域拥有显著优势。这些企业依托庞大的用户基础和丰富的应用场景，积累了海量的数据资源。它们不仅构建了强大的数据处理平台，还开发了多种基于大数据的智能服务。在云计算、用户画像、精准营销等方面，这些公司已经形成了完整的技术体系，能够为各行各业提供成熟的大数据解决方案。专业大数据服务提供商除互联网巨头外，中国还成长起一批专注于大数据技术与服务的企业。这些公司通常在特定领域深耕细作，如金融风控、医疗健康、智慧城市等。它们开发了自主知识产权的数据处理工具和分析算法

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离线数据仓库是一种数据仓库架构，主要用于存储和处理历史的、静态的数据。以下是离线数据仓库的一些主要特点和应用场景：特点：处理大规模数据能力强：离线数据仓库能够处理海量的历史数据，由于是批量处理，对于：相比实时数据仓库，离线数据仓库在硬件和软件资源的投入上相对较少，因为不需要实时处理的高性能计算和存储设备，适合中小企业和对数据实时性要求不高的应用场景。稳定性好：离线数仓在稳定性方面表现较好，因为数据生成一份客户流失分析报表，通过分析客户的购买频率、最近购买时间等因素来确定可能流失的客户名单。商业智能与数据分析：企业通过离线数据仓库汇集来自不同部门和系统的数据，进行综合分析，形成商业智能报告，帮助数据量的容忍度较高，可以存储和分析企业多年积累的数据。数据一致性和准确性高：在ETL过程中可以对数据进行仔细的清洗和转换，保证数据在加载到数仓后的一致性和准确性，有利于进行高质量的分析。成本效益较好进行战略决策。例如，通过分析过去几年的销售数据和市场趋势数据，决定是否进入新的市场或者推出新的产品。报表生成：业务部门可以利用离线数仓生成各种定期报表，如财务报表、销售报表、客户分析报表等。例如，每月

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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":...

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：

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•...

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

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。

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...