湖仓一体平台湖仓一体

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湖仓一体 数据仓
湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据架构。以下是湖仓一体数据仓库的一些关键特点和功能:统一的数据存储和管理:湖仓一体提供了一个统一的平台,可以存储和管理高质量的结构化数据以及非结构化数据。它结合了数据仓库的规范化和数据湖的灵活性,使得数据可以在同一个存储中进行操作,同时支持数据治理。低成本存储:湖仓一体利用数据湖的低成本存储特性,同时提供数据仓库的管理功能和工具,实现数据的统一管理和共享。数据管理功能:湖仓一体支持数据管理功能,包括架构、数据治理、ETL流程和数据清理,以确保数据的一致性、完整性和准确性。事务支持:湖仓一体提供ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性的事务支持,确保多个用户同时读取和写入数据时的数据一致性。开放的数据存储格式:湖仓一体采用标准化的开放存储格式,解除数据锁定,提供开放的数据存储格式,可供任何外部系统使用。端到端流式传输:湖仓一体支持实时提取数据和生成数据洞见,提供端到端流式传输能力。存算分离:湖仓一体支持计算资源和存储资源的分离,允许垂直和水平横向弹性伸缩,按需调用计算资源,无常驻资源,确保针对多种工作负载进行弹性扩缩。BI应用直接
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湖仓一体技术与产业研究报告
为给社会各界深入了解湖仓一体技术与产业提供有价值的参考,大数据技术标准推进委员会牵头,联合行业专家共同编制《湖仓一体技术与产业研究报告(2023)》,聚焦于湖仓一体技术,详细梳理了数据平台发展历程、湖仓一体实践路径,研究分析了湖仓一体产业现状,并对湖仓一体未来发展进行了展望与研判。报告认为,湖仓一体的本质是异构数据平台走向一体化的过渡阶段:➢湖仓一体行业正处在发展初期,总的来看湖仓一体并不是个纯技术攻关工作,而是技术逐步融合、整合的过程。➢湖仓一体的核心是实现“湖里”和“仓里”数据、元数据无缝打通,并可自由流动。➢目前,业界在湖仓一体技术的研究主要集中在统一元数据管理、统一存储等方面,仍需概念实现湖仓一体无服务器化部署。Severless化可简化使用流程和优化成本,帮助用户更专注业务本身,而非技术逻辑;提供按需计费,实现高效资源利用。三是AI助力湖仓一体资源调度更顺畅。AI技术使得湖仓一体的运维、部署更加智能,资源调度更加顺畅,打通数据和业务智能化之间的阻隔,实现价值闭环。持续深耕。报告认为的三点趋势分别是一体化、Serverless化、智能化:一是进一步简化数据架构实现一体化,屏蔽底层复杂性,一站式满足企业实时分析、交互查询、智能探索等高价值数据洞察诉求。二是利用云原生

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湖仓一体技术与产业研究报告
为给社会各界深入了解湖仓一体技术与产业提供有价值的参考,大数据技术标准推进委员会牵头,联合行业专家共同编制《湖仓一体技术与产业研究报告(2023)》,聚焦于湖仓一体技术,详细梳理了数据平台发展历程、湖仓一体实践路径,研究分析了湖仓一体产业现状,并对湖仓一体未来发展进行了展望与研判。报告认为,湖仓一体的本质是异构数据平台走向一体化的过渡阶段:➢湖仓一体行业正处在发展初期,总的来看湖仓一体并不是个纯技术攻关工作,而是技术逐步融合、整合的过程。➢湖仓一体的核心是实现“湖里”和“仓里”数据、元数据无缝打通,并可自由流动。➢目前,业界在湖仓一体技术的研究主要集中在统一元数据管理、统一存储等方面,仍需概念实现湖仓一体无服务器化部署。Severless化可简化使用流程和优化成本,帮助用户更专注业务本身,而非技术逻辑;提供按需计费,实现高效资源利用。三是AI助力湖仓一体资源调度更顺畅。AI技术使得湖仓一体的运维、部署更加智能,资源调度更加顺畅,打通数据和业务智能化之间的阻隔,实现价值闭环。持续深耕。报告认为的三点趋势分别是一体化、Serverless化、智能化:一是进一步简化数据架构实现一体化,屏蔽底层复杂性,一站式满足企业实时分析、交互查询、智能探索等高价值数据洞察诉求。二是利用云原生

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湖仓一体 数据仓
湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据架构。以下是湖仓一体数据仓库的一些关键特点和功能:统一的数据存储和管理:湖仓一体提供了一个统一的平台,可以存储和管理高质量的结构化数据以及非结构化数据。它结合了数据仓库的规范化和数据湖的灵活性,使得数据可以在同一个存储中进行操作,同时支持数据治理。低成本存储:湖仓一体利用数据湖的低成本存储特性,同时提供数据仓库的管理功能和工具,实现数据的统一管理和共享。数据管理功能:湖仓一体支持数据管理功能,包括架构、数据治理、ETL流程和数据清理,以确保数据的一致性、完整性和准确性。事务支持:湖仓一体提供ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性的事务支持,确保多个用户同时读取和写入数据时的数据一致性。开放的数据存储格式:湖仓一体采用标准化的开放存储格式,解除数据锁定,提供开放的数据存储格式,可供任何外部系统使用。端到端流式传输:湖仓一体支持实时提取数据和生成数据洞见,提供端到端流式传输能力。存算分离:湖仓一体支持计算资源和存储资源的分离,允许垂直和水平横向弹性伸缩,按需调用计算资源,无常驻资源,确保针对多种工作负载进行弹性扩缩。BI应用直接

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湖仓一体 数据仓
湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据架构。以下是湖仓一体数据仓库的一些关键特点和功能:统一的数据存储和管理:湖仓一体提供了一个统一的平台,可以存储和管理高质量的结构化数据以及非结构化数据。它结合了数据仓库的规范化和数据湖的灵活性,使得数据可以在同一个存储中进行操作,同时支持数据治理。低成本存储:湖仓一体利用数据湖的低成本存储特性,同时提供数据仓库的管理功能和工具,实现数据的统一管理和共享。数据管理功能:湖仓一体支持数据管理功能,包括架构、数据治理、ETL流程和数据清理,以确保数据的一致性、完整性和准确性。事务支持:湖仓一体提供ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性的事务支持,确保多个用户同时读取和写入数据时的数据一致性。开放的数据存储格式:湖仓一体采用标准化的开放存储格式,解除数据锁定,提供开放的数据存储格式,可供任何外部系统使用。端到端流式传输:湖仓一体支持实时提取数据和生成数据洞见,提供端到端流式传输能力。存算分离:湖仓一体支持计算资源和存储资源的分离,允许垂直和水平横向弹性伸缩,按需调用计算资源,无常驻资源,确保针对多种工作负载进行弹性扩缩。BI应用直接

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湖仓一体 数据仓
湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据架构。以下是湖仓一体数据仓库的一些关键特点和功能:统一的数据存储和管理:湖仓一体提供了一个统一的平台,可以存储和管理高质量的结构化数据以及非结构化数据。它结合了数据仓库的规范化和数据湖的灵活性,使得数据可以在同一个存储中进行操作,同时支持数据治理。低成本存储:湖仓一体利用数据湖的低成本存储特性,同时提供数据仓库的管理功能和工具,实现数据的统一管理和共享。数据管理功能:湖仓一体支持数据管理功能,包括架构、数据治理、ETL流程和数据清理,以确保数据的一致性、完整性和准确性。事务支持:湖仓一体提供ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性的事务支持,确保多个用户同时读取和写入数据时的数据一致性。开放的数据存储格式:湖仓一体采用标准化的开放存储格式,解除数据锁定,提供开放的数据存储格式,可供任何外部系统使用。端到端流式传输:湖仓一体支持实时提取数据和生成数据洞见,提供端到端流式传输能力。存算分离:湖仓一体支持计算资源和存储资源的分离,允许垂直和水平横向弹性伸缩,按需调用计算资源,无常驻资源,确保针对多种工作负载进行弹性扩缩。BI应用直接

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湖仓一体流批一体
湖仓一体流批一体架构结合了数据湖和数据仓库的优势,并在此基础上实现了流处理和批处理的深度融合。以下是湖仓一体流批一体的几个主要优势和应用场景:实时响应与数据一致性:流批一体架构能够实时处理数据流和高效利用。简化开发与运维:湖仓一体架构通过支持实时数据流处理和批处理,能够快速响应用户的查询请求,尤其适合于实时数据分析场景。此外,湖仓一体架构还能够自动构建索引和缓存,加速查询。数据多样性与成本控制:湖仓一体的技术架构可以保证数据一致性,将不同数据源的数据集中存储在一起,通过数据湖和数据仓库之间的数据同步与集成,可以保证数据的一致性和准确性,避免了数据冗余和不一致的问题。同时,湖仓一体的架构可以降低数据存储和处理的成本,通过将数据按照不同的存储需求进行分类,可以实现成本和资源的优化控制,提高数据存储和处理的效率。应用场景:湖仓一体流批一体架构在多个场景下展现出亮点,包括流式数据计算、实时多维分析、流批数据复用等。弹性扩展:通过统一的计算引擎和调度系统,流批一体架构能够更高效地利用计算资源,避免资源的闲置和浪费,降低企业的IT成本。此外,存算分离架构允许企业根据业务需求动态调整存储和计算资源,实现资源的弹性扩展

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湖仓一体流批一体
湖仓一体流批一体架构结合了数据湖和数据仓库的优势,并在此基础上实现了流处理和批处理的深度融合。以下是湖仓一体流批一体的几个主要优势和应用场景:实时响应与数据一致性:流批一体架构能够实时处理数据流和高效利用。简化开发与运维:湖仓一体架构通过支持实时数据流处理和批处理,能够快速响应用户的查询请求,尤其适合于实时数据分析场景。此外,湖仓一体架构还能够自动构建索引和缓存,加速查询。数据多样性与成本控制:湖仓一体的技术架构可以保证数据一致性,将不同数据源的数据集中存储在一起,通过数据湖和数据仓库之间的数据同步与集成,可以保证数据的一致性和准确性,避免了数据冗余和不一致的问题。同时,湖仓一体的架构可以降低数据存储和处理的成本,通过将数据按照不同的存储需求进行分类,可以实现成本和资源的优化控制,提高数据存储和处理的效率。应用场景:湖仓一体流批一体架构在多个场景下展现出亮点,包括流式数据计算、实时多维分析、流批数据复用等。弹性扩展:通过统一的计算引擎和调度系统,流批一体架构能够更高效地利用计算资源,避免资源的闲置和浪费,降低企业的IT成本。此外,存算分离架构允许企业根据业务需求动态调整存储和计算资源,实现资源的弹性扩展

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湖仓一体仓
数据存储:湖仓一体架构将数据湖和数据仓库统一到一个平台上,实现数据的统一存储和管理,降低数据冗余和复杂性。多元数据分析:支持多种数据分析工具和技术,如SQL、大数据处理框架等,以满足企业多样化的数据湖仓一体是一种融合了数据湖和数据仓库优势的新型数据管理和分析架构。以下是湖仓一体的一些关键技术和特点:存储与计算分离:湖仓一体架构采取存储计算分离的设计,使得存储和计算可以分别根据业务的需求进行独立打破数据孤岛,减少数据搬迁和数据一致性问题。统一元数据管理:支持异构数据的统一元数据管理,实现端到端的数据链路的自动化元数据采集,支持全链路血缘,一键式分析技术、业务、操作元数据详情。高可用性:湖仓一体架构使用云对象存储,具有高可用性和高耐用性。技术架构:湖仓一体的架构由存储层和计算层组成,计算层的数据来源于存储层。存储层主要由云存储、开放的文件格式和开放的表格式组成。支持事务一致性:湖仓一体架构通过引入ACID事务特性,确保数据在实时处理过程中的一致性和准确性。提供高并发实时处理能力:利用分布式计算和流处理技术,湖仓一体架构能够支持高并发的实时数据处理需求,满足企业对实时业务决策的需求。统一

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湖仓一体流批一体
湖仓一体流批一体架构结合了数据湖和数据仓库的优势,并在此基础上实现了流处理和批处理的深度融合。以下是湖仓一体流批一体的几个主要优势和应用场景:实时响应与数据一致性:流批一体架构能够实时处理数据流和高效利用。简化开发与运维:湖仓一体架构通过支持实时数据流处理和批处理,能够快速响应用户的查询请求,尤其适合于实时数据分析场景。此外,湖仓一体架构还能够自动构建索引和缓存,加速查询。数据多样性与成本控制:湖仓一体的技术架构可以保证数据一致性,将不同数据源的数据集中存储在一起,通过数据湖和数据仓库之间的数据同步与集成,可以保证数据的一致性和准确性,避免了数据冗余和不一致的问题。同时,湖仓一体的架构可以降低数据存储和处理的成本,通过将数据按照不同的存储需求进行分类,可以实现成本和资源的优化控制,提高数据存储和处理的效率。应用场景:湖仓一体流批一体架构在多个场景下展现出亮点,包括流式数据计算、实时多维分析、流批数据复用等。弹性扩展:通过统一的计算引擎和调度系统,流批一体架构能够更高效地利用计算资源,避免资源的闲置和浪费,降低企业的IT成本。此外,存算分离架构允许企业根据业务需求动态调整存储和计算资源,实现资源的弹性扩展
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5.18 全文检索
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。
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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8 性能分析
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。...
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5.7 查询类操作
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"}...
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5.3 写入类操作
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...
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5.10 任务相关
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":...
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5.8 查看集群信息
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:
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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10 Hippo 运维
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•...