数据集市价钱

解锁数据集市集成工具：企业数据管理的关键密码在当今数字化时代，数据对于企业的决策和发展至关重要。数据集市作为一种面向特定主题的数据集合，能够为企业提供有针对性的数据分析和决策支持。而数据集市集成工具则是实现数据从各个数据源抽取、转换并加载到数据集市中的关键桥梁。以下介绍几种常见的数据集市集成工具及其特点和应用场景。（一）数据集市集成工具的定义数据集市集成工具，是一种专门用于将来自不同数据源的数据数据抽取出来，然后按照特定的规则进行整理、转换，最后将其加载到数据集市这个“数据集合地”中。在数据管理流程里，数据集市集成工具处于数据采集和数据应用之间的关键位置，是实现数据从分散到集中、从无序到有序的关键环节。它是数据管理流程中的关键枢纽，连接着数据源与数据集市，为后续的数据分析、决策支持等提供了坚实的数据基础。（二）核心功能剖析数据抽取（Extract）：数据抽取是数据集市集成工具的首要任务功能大显身手。它可以对数据进行格式转换、数据清洗、数据聚合等操作，让数据变得规范、准确、可用。数据加载（Load）：经过抽取和转换的数据，最终要被加载到数据集市中。数据集市集成工具能够按照数据集市的设计

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仓集一体是一种能够同时支持数据仓库和数据集市的应用软件。数据仓库是一种用于存储和管理企业数据的中央数据存储库，用于支持企业级决策制定。与数据仓库不同，数据集市是特定业务部门使用的分散数据存储库，用于支持特定的业务流程和数据分析需求。仓集一体的应用软件旨在为企业提供一个全面的数据储和管理解决方案，该方案同时支持数据仓库和数据集市。仓集一体的主要优点是通过提供完整的数据存储和管理解决方案来提高企业的中央数据存储库中。这使得数据仓库和数据集市之间的数据共享变得更加容易。数据清洗和转换：仓集一体支持数据清洗和转换工具，可以自动化数据清洗和转换过程，从而提高数据质量和一致性。数据存储和管理：仓集一体提供一致的数据存储和管理方案，可用于支持企业级数据分析和决策制定。这可以提高企业的数据分析效率，并为企业带来更好的数据可视化和报告功能。数据集市支持：除了数据仓库支持，仓集一体还支持数据集市的功能，这使得特定的业务流程和数据分析需求可以得到满足。数据安全：仓集一体提供安全的数据存储和管理方案，可以帮助企业实现数据隔离和保护敏感数据。仓集一体是一种能够同时支持数据仓库和数据集市的应用软件。为企业提供了一个

仓集一体是一种能够同时支持数据仓库和数据集市的应用软件。数据仓库是一种用于存储和管理企业数据的中央数据存储库，用于支持企业级决策制定。与数据仓库不同，数据集市是特定业务部门使用的分散数据存储库，用于支持特定的业务流程和数据分析需求。仓集一体的应用软件旨在为企业提供一个全面的数据储和管理解决方案，该方案同时支持数据仓库和数据集市。仓集一体的主要优点是通过提供完整的数据存储和管理解决方案来提高企业的中央数据存储库中。这使得数据仓库和数据集市之间的数据共享变得更加容易。数据清洗和转换：仓集一体支持数据清洗和转换工具，可以自动化数据清洗和转换过程，从而提高数据质量和一致性。数据存储和管理：仓集一体提供一致的数据存储和管理方案，可用于支持企业级数据分析和决策制定。这可以提高企业的数据分析效率，并为企业带来更好的数据可视化和报告功能。数据集市支持：除了数据仓库支持，仓集一体还支持数据集市的功能，这使得特定的业务流程和数据分析需求可以得到满足。数据安全：仓集一体提供安全的数据存储和管理方案，可以帮助企业实现数据隔离和保护敏感数据。仓集一体是一种能够同时支持数据仓库和数据集市的应用软件。为企业提供了一个

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。...

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

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•...

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"}...

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

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

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...