金融数据湖的产品

，帮助用户在保持灵活性的同时确保数据可用性和安全性。在实际应用中，数据湖产品已经改变了多个行业的数据管理方式。金融行业用它来整合交易数据、社交媒体信号和宏观经济指标；医疗健康领域用它存储和分析医学影像数据湖产品：现代数据管理的核心在当今数据驱动的时代，企业和组织面临着海量数据的存储、管理和分析挑战。传统的数据仓库虽然成熟稳定，但在处理非结构化数据、实时数据流和多样化数据源时显得力不从心。数据湖产品应运而生，成为解决这些问题的关键技术方案。数据湖是一种集中式存储库，能够以原始格式存储结构化、半结构化和非结构化数据。与数据仓库不同，数据湖不需要在数据加载前定义模式，这种"先存储后处理"的方法为用户提供了很大的灵活性。数据湖产品则是实现这一理念的软件工具和平台，帮助企业构建、管理和利用数据湖。数据湖产品的核心功能通常包括以下几个方面：首先是数据摄取能力，支持从各种来源（如数据库、物联网设备、社交媒体等）获取数据；其次是数据存储，提供可扩展的存储解决方案；再次是数据处理和分析工具，允许用户在需要时对数据进行转换和分析；最后是安全管理，确保数据的合规性和访问控制。数据湖产品的优势显而易见。首先

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在金融领域的实践创新，荣获“2018年度金融科技优秀产品创新奖”。随着大数据、人工智能、云计算等技术的蓬勃发展，金融市场不断趋于成熟，尤其是金融科技的发展，更是给金融业乃至整个“2018年度金融科技优秀产品创新奖”。近年来，以数字化、智慧化、智能化为特征的金融科技创新与应用蓬勃发展的趋势下，星环科技作为全球领先的大数据与人工智能基础平台供应商，结合金融科技始终坚持大数据底层基础产品的研发、坚持自主创新，不仅在金融领域有着不凡的成就，推进金融机构拥抱大数据、人工智能等新兴技术，实现数据驱动的决策实务和业务创新，为金融行业数字化转型升级提供了新思路12月20日，由中国人民银行主管的《金融电子化》杂志社主办的年度盛会“2018中国金融科技年会暨第九届金融科技及服务优秀奖颁奖典礼”在北京落下帷幕，星环科技凭借自主研发的产品业管理、服务、产品等各方面水平的全面提高。据悉，中国人民银行主管的《金融电子化》，创刊于1993年，是我国金融信息科技类主导期刊。经过专家评审委员会的层层遴选，星环科技从629个报选企业中脱颖而出，荣获

在金融领域的实践创新，荣获“2018年度金融科技优秀产品创新奖”。随着大数据、人工智能、云计算等技术的蓬勃发展，金融市场不断趋于成熟，尤其是金融科技的发展，更是给金融业乃至整个“2018年度金融科技优秀产品创新奖”。近年来，以数字化、智慧化、智能化为特征的金融科技创新与应用蓬勃发展的趋势下，星环科技作为全球领先的大数据与人工智能基础平台供应商，结合金融科技始终坚持大数据底层基础产品的研发、坚持自主创新，不仅在金融领域有着不凡的成就，推进金融机构拥抱大数据、人工智能等新兴技术，实现数据驱动的决策实务和业务创新，为金融行业数字化转型升级提供了新思路12月20日，由中国人民银行主管的《金融电子化》杂志社主办的年度盛会“2018中国金融科技年会暨第九届金融科技及服务优秀奖颁奖典礼”在北京落下帷幕，星环科技凭借自主研发的产品业管理、服务、产品等各方面水平的全面提高。据悉，中国人民银行主管的《金融电子化》，创刊于1993年，是我国金融信息科技类主导期刊。经过专家评审委员会的层层遴选，星环科技从629个报选企业中脱颖而出，荣获

组合。金融产品创新：金融大模型可以利用大量的数据进行金融产品的创新和优化。模型可以通过对市场需求和客户行为的分析，提供创新的金融产品设计。比如，利用深度学习模型和自然语言处理技术，可以对客户的文本数据进行情感分析，帮助金融机构设计出满足客户需求的个性化产品。反欺诈和合规风控：金融大模型可以通过对大量的历史交易数据进行分析，识别出潜在的欺诈行为和违规交易。模型可以建立起交易模式的基准，实时监测和识别金融大模型，也被称为金融机器学习模型或金融人工智能模型，利用大数据和机器学习技术进行金领域的预测、风险管理和决策支持等任务的模型。随着金融行业的数字化和数据爆炸式增长，金融大模型的应用越来越广泛。金融大模型的应用主要包括以下几个方面：风险管理：金融大模型可以通过分析历史数据和实时数据，对金融市场中的风险进行预测和识别。比如，通过对过去的金融危机事件进行分析，可以利用模型预测未来金融危机的可能性，帮助金融机构制定相应的风险管理策略。另外，金融大模型还可以在交易中实时监测市场风险，并及时发出风险警报。投资决策：金融大模型可以通过对历史数据和市场数据的分析，生成投资决策建议。模型可以识别出市场的

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。

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。...

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":...

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

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

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"}...

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：

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...

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...