湖仓一体厂商

一体
星环科技一体平台依托多模型数据管理平台,打破传统Hadoop+MPP混合架构,提供统资源管理、统存储管理、统计算引擎和统数据操作四层统架构,真正实现技术架构统。贯穿这四层架构,星环科技一体平台还提供全生命周期的数据管控能力,可以实现多模态数据以及元数据的统管控,同时支持统的多租户管理,可确保在一体平台上的租户从资源层、数据层、应用层等都能实现完整隔离。

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近日,国际权威IT咨询机构IDC发布《一体数据平台技术能力评估报告,2023》,从数据管理、数据存储、数据开发、数据安全、工程化落地、生态、覆盖行业等方向进行评估,筛选出10家代表厂商,以期望为企业管理者、技术开发者以及投资者提供建议参考。星环科技凭借新一体架构技术,入选IDC《一体数据平台技术能力评估报告》代表厂商。此前星环科技也曾凭借新一体架构技术入选Gartner《2023年中国数据、分析及人工智能技术成熟度曲线》报告一体技术领域代表供应商。接连入选IDC、Gartner报告一体代表供应商,屡获权威认可,充分彰显了星环科技在一体领域的技术实力和独特优势。星环科技一体平台基于统平台满足数据的实时接入、数据仓库的模型架构以及数据集市的在线分析等多种需求,让业务分析师、数据科学家、数据工程师等都能够访问实时数据、历史数据、贴源数据、加工过存储管理(11种数据模型)、统计算能力、统接口,实现了数据跨模型的交互能力,帮助用户快速实现复杂业务,加速业务创新。星环科技一体平台具体优势主要表现在:统架构:打破传统Hadoop+MPP混合
近日,国际权威IT咨询机构IDC发布《一体数据平台技术能力评估报告,2023》,从数据管理、数据存储、数据开发、数据安全、工程化落地、生态、覆盖行业等方向进行评估,筛选出10家代表厂商,以期望为企业管理者、技术开发者以及投资者提供建议参考。星环科技凭借新一体架构技术,入选IDC《一体数据平台技术能力评估报告》代表厂商。此前星环科技也曾凭借新一体架构技术入选Gartner《2023年中国数据、分析及人工智能技术成熟度曲线》报告一体技术领域代表供应商。接连入选IDC、Gartner报告一体代表供应商,屡获权威认可,充分彰显了星环科技在一体领域的技术实力和独特优势。星环科技一体平台基于统平台满足数据的实时接入、数据仓库的模型架构以及数据集市的在线分析等多种需求,让业务分析师、数据科学家、数据工程师等都能够访问实时数据、历史数据、贴源数据、加工过存储管理(11种数据模型)、统计算能力、统接口,实现了数据跨模型的交互能力,帮助用户快速实现复杂业务,加速业务创新。星环科技一体平台具体优势主要表现在:统架构:打破传统Hadoop+MPP混合
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近日,星环科技凭借新一体架构技术,入选IDC《一体数据平台技术能力评估报告》代表厂商。此前星环科技也曾凭借新一体架构技术入选Gartner《2023年中国数据、分析及人创生态厂商如国产CPU、GPU、操作系统、服务器、中间件等完成兼容适配,基于容器化技术支持异构CPU和多种操作系统混合部署,大化利用资源,让用户逐步实现国产化平滑替代。目前星环科技一体平台已经在金融、政府、交通、邮政、医疗、能源等行业以及部分大型国有企业落地应用。工智能技术成熟度曲线》报告一体技术领域代表供应商。接连入选IDC、Gartner报告一体代表供应商,屡获权威认可,充分彰显了星环科技在一体领域的技术实力和独特优势。星环科技一体平台基于统、统接口,实现了数据跨模型的交互能力,帮助用户快速实现复杂业务,加速业务创新。星环科技一体平台具体优势主要表现在:统架构:打破传统Hadoop+MPP混合架构,真正实现集底层技术架构统Hudi/Iceberg等,星环科技一体在多项技术方面实现了提升和创新,帮助用户降低开发运维成本,提高开发分析效率,提升数据处理分析性能。四种事务隔离级别:开源技术般是基于快照的事务隔离
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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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"}...
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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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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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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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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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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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•...
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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...