企业级数据中台构建方案

企业级数据湖是指为满足企业级应用需求而设计的、具备高性能、高可靠性和高安全性的数据湖解决方案。以下是企业级数据湖的关键特点和组成部分：统一存储和管理：企业级数据湖采用对象存储作为统一存储，将各种类型，直接进行数据处理和分析，无需额外的处理步骤。数据湖元数据管理：企业级数据湖提供湖上元数据统一管理、企业级权限管理等服务，帮助用户快速地构建云原生数据湖架构。数据安全与合规性：企业级数据湖注重数据安全和合规分析。一站式数据管理：依托业界领先的SLA，企业级数据湖可以对数据湖中各种类型和规模的数据完成数据集成、开发、编制目录以及安全和服务管理。弹性数据处理资源：企业级数据湖支持动态创建和扩缩计算节点，以的数据以集中方式进行统一管理，解决了数据孤岛问题，降低了运维管理的难度。支持多种数据类型：企业级数据湖支持结构化、半结构化、非结构化等多种类型数据的直接存储，提供了便捷的数据接入和数据消费通道。计算与存储解耦合：企业级数据湖采用计算与存储解耦合的架构设计，让计算和存储资源具备更好的可扩展性，为大数据处理提供了更灵活的系统架构设计。无缝对接多种计算引擎：企业级数据湖能够无缝对接多种计算分析平台

企业级数据湖是指为满足企业级应用需求而设计的、具备高性能、高可靠性和高安全性的数据湖解决方案。以下是企业级数据湖的关键特点和组成部分：统一存储和管理：企业级数据湖采用对象存储作为统一存储，将各种类型，直接进行数据处理和分析，无需额外的处理步骤。数据湖元数据管理：企业级数据湖提供湖上元数据统一管理、企业级权限管理等服务，帮助用户快速地构建云原生数据湖架构。数据安全与合规性：企业级数据湖注重数据安全和合规分析。一站式数据管理：依托业界领先的SLA，企业级数据湖可以对数据湖中各种类型和规模的数据完成数据集成、开发、编制目录以及安全和服务管理。弹性数据处理资源：企业级数据湖支持动态创建和扩缩计算节点，以的数据以集中方式进行统一管理，解决了数据孤岛问题，降低了运维管理的难度。支持多种数据类型：企业级数据湖支持结构化、半结构化、非结构化等多种类型数据的直接存储，提供了便捷的数据接入和数据消费通道。计算与存储解耦合：企业级数据湖采用计算与存储解耦合的架构设计，让计算和存储资源具备更好的可扩展性，为大数据处理提供了更灵活的系统架构设计。无缝对接多种计算引擎：企业级数据湖能够无缝对接多种计算分析平台

企业级数据湖是指为满足企业级应用需求而设计的、具备高性能、高可靠性和高安全性的数据湖解决方案。以下是企业级数据湖的关键特点和组成部分：统一存储和管理：企业级数据湖采用对象存储作为统一存储，将各种类型，直接进行数据处理和分析，无需额外的处理步骤。数据湖元数据管理：企业级数据湖提供湖上元数据统一管理、企业级权限管理等服务，帮助用户快速地构建云原生数据湖架构。数据安全与合规性：企业级数据湖注重数据安全和合规分析。一站式数据管理：依托业界领先的SLA，企业级数据湖可以对数据湖中各种类型和规模的数据完成数据集成、开发、编制目录以及安全和服务管理。弹性数据处理资源：企业级数据湖支持动态创建和扩缩计算节点，以的数据以集中方式进行统一管理，解决了数据孤岛问题，降低了运维管理的难度。支持多种数据类型：企业级数据湖支持结构化、半结构化、非结构化等多种类型数据的直接存储，提供了便捷的数据接入和数据消费通道。计算与存储解耦合：企业级数据湖采用计算与存储解耦合的架构设计，让计算和存储资源具备更好的可扩展性，为大数据处理提供了更灵活的系统架构设计。无缝对接多种计算引擎：企业级数据湖能够无缝对接多种计算分析平台

决策，并提高其业务效率和创新能力。企业级数据仓库的特点主要有以下几个方面：数据质量：数据在企业级数据仓库中通过清洗、整合和验证等手段进行处理，从而保证了数据的质量和一致性。此外，企业级数据仓库还可以根据服务，帮助企业更加迅速地做出决策。可扩展性：企业级数据仓库具有非常好的可扩展性，可以根据不同的业务需求进行扩展或缩减。这有助于降低企业的成本和风险，同时提升企业的灵活性。企业级数据仓库是数字化转型中随着信息时代的来临，企业级数据仓库已成为数字化转型的关键部分。企业级数据仓是一个用于集中存储和管理企业结构化数据的数据中心，它可以支持各种复杂的分析和报告。借助企业级数据仓库，企业能够基于数据进行不同的业务需求进行数据扩展和收缩，以满足企业的数据分析需求。处理速度：企业级数据仓库具备高效的数据查询和分析能力，可以快速处理大量的数据。这使得它能够在实时或者准实时的情况下，为企业供数据分析和报告不可或缺的重要组成部分，它可以有效地提升企业的数据管理和分析能力，从而助力企业实现更好的业务增长和创新。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。

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要搭建企业级数据仓库，需要考虑以下几个方面：数据源的整合：企业数据往往来自多个不的系统和数据库，需要将这些数据整合存储到一个中央数据仓库中。数据质量管理：为了确保数据的准确性和一致性，需要建立数据加密，数据权限管理，以及身认证和访问控制等措施。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。问题。数据可视化和分析：构建一个交互式数据可视化平台，可以使得业务人员和分析师更加直观地分析数据和发现商业价值。数据安全和合规：数据仓库中存储大量敏感的商业数据，安全和合规的保护是必须的，需要实现数据质量管理系统，包括数据清洗、数据标准化和数据验证等工作。数据模型设计：数据仓库的设计需要根据企业的业务需求，建立适合的多维数据模型，使得查询和分析更加高效和准确。ETL工具的选择和开发：ETL（Extract-Transform-Load）工具可以辅助将数据从源系统抽取并转换为适合数据仓库存储的格式。数据仓库架构设计：要设计一个稳定，高可用和高性能的数据仓库，需要考虑主从架构，集群部署和数据备份等

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•...

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"}...

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

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":...

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...

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。...

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。

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

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：

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