金融湖仓一体应用服务

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。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

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。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

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。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

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。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

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

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应用直接访问：BI应用可以直接访问湖仓一体中的源数据，减少了数据重复和提高了效率。数据仓库建模方法：湖仓一体采用数据仓库的建模方法和技术，对企业的数据进行规范化和标准化处理，确保数据的质量和可靠性。实时性和时效性：湖仓一体注重数据的实时性和时效性，支持实时数据的采集和处理，为企业提供及时的数据分析和决策支持。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

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应用直接访问：BI应用可以直接访问湖仓一体中的源数据，减少了数据重复和提高了效率。数据仓库建模方法：湖仓一体采用数据仓库的建模方法和技术，对企业的数据进行规范化和标准化处理，确保数据的质量和可靠性。实时性和时效性：湖仓一体注重数据的实时性和时效性，支持实时数据的采集和处理，为企业提供及时的数据分析和决策支持。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

能力和数据容量。开放型：采用开放、标准化的存储格式，并提供丰富的API支持。应用场景：金融行业：湖仓一体架构能够帮助金融机构实现数据的统一存储和管理，提高数据处理和分析的效率，支持风险评估、业务决策和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。以下是它的一些关键技术特点和应用场景：技术特点：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生产数据的实时监控和分析，提高生产效率和产品质量。医疗健康：湖仓一体架构可以支持医疗健康领域的数据分析和决策支持，提高医疗服务质量和效率。实时数据处理：湖仓一体可以快速地处理大规模的实时数据，支持实时分析、实时查询和实时报表生成等应用场景。数据科学和机器学习：湖仓一体可以提供全面的数据支持，方便数据科学家和机器学习工程师进行模型训练和应用开发。业务智能和决策支持：通过湖仓一体，企业可以快速地获取全面自动化元数据采集。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。支持多种数据类型：包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据可治理：在保证数据完整性的同时，具有健全的治理和审计机制，能够

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

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