国产数据治理列表

经测试，星环大数据平台、容器云平台兼容以下产品:序号品名品牌规格型号品牌规格型号1核心交换机(DSW)华为CE16800/12800系列锐捷RG-N18000系列2千兆接入交换机(GE-ASW)华为

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国产大数据集群：数字浪潮下的崛起与奋进国产大数据集群：崭露头角的数字新势力在当今这个数字化浪潮汹涌澎湃的时代，数据已然成为了如同石油一般珍贵的战略资源，驱动着各个行业的创新与发展。而大数据集群，作为承载和处理海量数据的关键基础设施，正逐渐成为数字经济时代的中流砥柱。近年来，国产大数据集群异军突起，在技术创新、市场应用等多个方面取得了令人瞩目的成绩，正逐步打破国外产品长期以来的垄断局面，成为推动我国数字化进程的一股新兴力量。蓬勃发展的现状应用领域拓展国产大数据集群的应用领域正在不断拓展，广泛渗透到政务、金融、工业等多个关键领域，为各行业的数字化转型与创新发展注入了强大动力。在政务领域，大数据集群助力政府实现了治理能力的现代化提升。在金融领域，大数据集群发挥着至关重要的作用。一方面，金融机构利用大数据集群对海量的客户交易数据、信用数据以及市场数据进行实时分析与处理，实现了风险的精准评估与有效管控。在工业领域，大数据集群推动了制造业的智能化升级。工业企业借助大数据集群对生产过程中的设备运行数据、工艺参数数据以及质量检测数据等进行实时采集与分析，实现了生产过程的优化控制与故障预测。

国产大数据集群：数字浪潮下的崛起与奋进国产大数据集群：崭露头角的数字新势力在当今这个数字化浪潮汹涌澎湃的时代，数据已然成为了如同石油一般珍贵的战略资源，驱动着各个行业的创新与发展。而大数据集群，作为承载和处理海量数据的关键基础设施，正逐渐成为数字经济时代的中流砥柱。近年来，国产大数据集群异军突起，在技术创新、市场应用等多个方面取得了令人瞩目的成绩，正逐步打破国外产品长期以来的垄断局面，成为推动我国数字化进程的一股新兴力量。蓬勃发展的现状应用领域拓展国产大数据集群的应用领域正在不断拓展，广泛渗透到政务、金融、工业等多个关键领域，为各行业的数字化转型与创新发展注入了强大动力。在政务领域，大数据集群助力政府实现了治理能力的现代化提升。在金融领域，大数据集群发挥着至关重要的作用。一方面，金融机构利用大数据集群对海量的客户交易数据、信用数据以及市场数据进行实时分析与处理，实现了风险的精准评估与有效管控。在工业领域，大数据集群推动了制造业的智能化升级。工业企业借助大数据集群对生产过程中的设备运行数据、工艺参数数据以及质量检测数据等进行实时采集与分析，实现了生产过程的优化控制与故障预测。

国产大数据集群：数字浪潮下的崛起与奋进国产大数据集群：崭露头角的数字新势力在当今这个数字化浪潮汹涌澎湃的时代，数据已然成为了如同石油一般珍贵的战略资源，驱动着各个行业的创新与发展。而大数据集群，作为承载和处理海量数据的关键基础设施，正逐渐成为数字经济时代的中流砥柱。近年来，国产大数据集群异军突起，在技术创新、市场应用等多个方面取得了令人瞩目的成绩，正逐步打破国外产品长期以来的垄断局面，成为推动我国数字化进程的一股新兴力量。蓬勃发展的现状应用领域拓展国产大数据集群的应用领域正在不断拓展，广泛渗透到政务、金融、工业等多个关键领域，为各行业的数字化转型与创新发展注入了强大动力。在政务领域，大数据集群助力政府实现了治理能力的现代化提升。在金融领域，大数据集群发挥着至关重要的作用。一方面，金融机构利用大数据集群对海量的客户交易数据、信用数据以及市场数据进行实时分析与处理，实现了风险的精准评估与有效管控。在工业领域，大数据集群推动了制造业的智能化升级。工业企业借助大数据集群对生产过程中的设备运行数据、工艺参数数据以及质量检测数据等进行实时采集与分析，实现了生产过程的优化控制与故障预测。

国产大数据集群：数字浪潮下的崛起与奋进国产大数据集群：崭露头角的数字新势力在当今这个数字化浪潮汹涌澎湃的时代，数据已然成为了如同石油一般珍贵的战略资源，驱动着各个行业的创新与发展。而大数据集群，作为承载和处理海量数据的关键基础设施，正逐渐成为数字经济时代的中流砥柱。近年来，国产大数据集群异军突起，在技术创新、市场应用等多个方面取得了令人瞩目的成绩，正逐步打破国外产品长期以来的垄断局面，成为推动我国数字化进程的一股新兴力量。蓬勃发展的现状应用领域拓展国产大数据集群的应用领域正在不断拓展，广泛渗透到政务、金融、工业等多个关键领域，为各行业的数字化转型与创新发展注入了强大动力。在政务领域，大数据集群助力政府实现了治理能力的现代化提升。在金融领域，大数据集群发挥着至关重要的作用。一方面，金融机构利用大数据集群对海量的客户交易数据、信用数据以及市场数据进行实时分析与处理，实现了风险的精准评估与有效管控。在工业领域，大数据集群推动了制造业的智能化升级。工业企业借助大数据集群对生产过程中的设备运行数据、工艺参数数据以及质量检测数据等进行实时采集与分析，实现了生产过程的优化控制与故障预测。

数据治理方案，确保数据的使用符合相关法规和监管要求。数据安全与合规层面安全可控的数据环境：国产化数据中台有助于构建安全可控的数据环境。在数据存储方面，通过国产加密技术对数据进行加密，保障数据的安全性国产化数据中台是指在数据中台的构建过程中，从硬件、软件到技术服务等多个层面，主要采用国产自主研发的产品和技术，以满足国内企业数据管理、整合、分析及应用等需求的中台系统。其目的是实现数据的汇聚、共享和价值挖掘，同时保障数据的安全性、可控性和合规性，减少对国外技术的依赖。硬件层面国产服务器和存储设备：国产化数据中台可基于国产服务器构建。在存储设备方面，像国产分布式存储系统，它们能够提供大规模的数据和视频）。软件层面国产操作系统和数据库：在操作系统方面，采用国产操作系统作为数据中台的运行环境。这些操作系统经过安全加固，能够提供稳定的运行支持，并且在与国产硬件的适配性方面表现良好，有助于提高系统的整体性能和安全性。对于数据库，国产数据库发挥着关键作用。它们可以用于存储和管理数据中台中的数据，并且在功能上不断完善，能够支持事务处理、数据分析等多种业务需求。国产数据处理和分析工具：国产数据处理框架

国产大数据集群：数字浪潮下的崛起与奋进国产大数据集群：崭露头角的数字新势力在当今这个数字化浪潮汹涌澎湃的时代，数据已然成为了如同石油一般珍贵的战略资源，驱动着各个行业的创新与发展。而大数据集群，作为承载和处理海量数据的关键基础设施，正逐渐成为数字经济时代的中流砥柱。近年来，国产大数据集群异军突起，在技术创新、市场应用等多个方面取得了令人瞩目的成绩，正逐步打破国外产品长期以来的垄断局面，成为推动我国数字化进程的一股新兴力量。蓬勃发展的现状应用领域拓展国产大数据集群的应用领域正在不断拓展，广泛渗透到政务、金融、工业等多个关键领域，为各行业的数字化转型与创新发展注入了强大动力。在政务领域，大数据集群助力政府实现了治理能力的现代化提升。在金融领域，大数据集群发挥着至关重要的作用。一方面，金融机构利用大数据集群对海量的客户交易数据、信用数据以及市场数据进行实时分析与处理，实现了风险的精准评估与有效管控。在工业领域，大数据集群推动了制造业的智能化升级。工业企业借助大数据集群对生产过程中的设备运行数据、工艺参数数据以及质量检测数据等进行实时采集与分析，实现了生产过程的优化控制与故障预测。

服务、社会治理等提供有力支持。金融行业：金融机构对数据的安全性和稳定性要求极高，国产化大数据底座平台可以满足金融数据的存储、分析和风险管控等需求，同时也符合金融信创的要求。能源行业：能源企业需要处理国产化大数据底座平台是指在大数据领域，从硬件到软件全部或主要采用国产自主研发的技术和产品构建的大数据基础平台，以实现自主可控和安全可靠的数据处理与管理。以下是对其的具体介绍：特点自主可控：核心技术和对数据安全、隐私保护的高要求，如采用国产加密算法对数据进行加密存储和传输等。适配性强：与国产的服务器、操作系统、数据库等软硬件产品具有良好的兼容性和适配性，能够更好地在国产化的IT环境中稳定运行，避免存储系统等。关键技术和组件硬件层：采用国产的服务器、存储设备等，这些服务器基于国产的CPU芯片，具有高性能、高可靠性等特点。操作系统层：使用国产操作系统，为大数据平台提供稳定、安全的运行环境。数据存储层：包括国产的分布式文件系统、数据库等。数据计算层：自主研发的计算引擎或对开源计算引擎进行国产化优化，能够高效地处理大规模数据。数据管理层：具备元数据管理、数据质量管理、数据安全管理等功能，通过自主

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。...

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

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。

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":...

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•...

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：

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...

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

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"}...