新兴湖仓一体

湖仓一体是一种新兴的数据管理和分析架构，它结合了数据仓库和数据湖的优点，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体的一些关键特点和优势：存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储数据类型：湖仓一体可为许多应用程序提供数据的入库、转换、分析和访问。数据类型包括图像、视频、音频、半结构化数据和文本等。数据治理：湖仓一体可以支持各类数据模型的实现和转变，支持DW模式架构，例如星型模型、雪花模型等。该系统应当保证数据完整性，并且具有健全的治理和审计机制。多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。支持实施统一平台：支持实施一个可以处理所有数据格式并支持多种用例的统一平台，提供ACID支持、优秀的BI性能以及数据仓库的访问控制机制。扩展性、经济高效且灵活：像数据湖一样可扩展、经济高效且灵活，支持构建一个简单开放的数据平台，帮助用户轻松消费数据。支持多种工作负载：支持包括数据科学、机器学习、SQL查询、分析等多个数据存储系统的成本。数据一致性：提供ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保证，确保数据写入的一致性，这对于金融、电商等需要高并发、高一致性的场景尤为重要。多种数据源支持：支持多种数据源，包括

湖仓一体架构是一种新兴的数据管理和分析架构，它结合了数据仓库和数据湖的优点，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体架构的一些关键特性和优势：融合数据湖和数据仓库的优势：湖仓一体架构旨在融合数据仓库的结构化分析能力和数据湖的灵活性，允许用户在同一个存储中进行原始数据探索和历史数据分析。支持多种数据格式：湖仓一体架构支持实施一个可以处理所有数据格式并支持多种用例的统一平台。ACID支持、BI性能和访问控制：湖仓一体架构应提供ACID支持、优秀的BI性能以及数据仓库的访问控制机制。可扩展性、经济高效和灵活性：湖仓一体架构应该像数据湖一样可扩展、经济高效且灵活。简单开放的数据平台：湖仓一体架构支持构建一个简单开放的数据平台，帮助用户轻松消费数据。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扩展。成本效益：利用低成本的查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。技术演进：湖仓一体架构是数据平台架构发展趋势，它实现了数据湖和数据仓库的无缝打通，并且数据可以自由流动。数据治理：湖仓一体架构为公司进行数据治理

湖仓一体架构是一种新兴的数据管理和分析架构，它结合了数据仓库和数据湖的优点，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体架构的一些关键特性和优势：融合数据湖和数据仓库的优势：湖仓一体架构旨在融合数据仓库的结构化分析能力和数据湖的灵活性，允许用户在同一个存储中进行原始数据探索和历史数据分析。支持多种数据格式：湖仓一体架构支持实施一个可以处理所有数据格式并支持多种用例的统一平台。ACID支持、BI性能和访问控制：湖仓一体架构应提供ACID支持、优秀的BI性能以及数据仓库的访问控制机制。可扩展性、经济高效和灵活性：湖仓一体架构应该像数据湖一样可扩展、经济高效且灵活。简单开放的数据平台：湖仓一体架构支持构建一个简单开放的数据平台，帮助用户轻松消费数据。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扩展。成本效益：利用低成本的查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。技术演进：湖仓一体架构是数据平台架构发展趋势，它实现了数据湖和数据仓库的无缝打通，并且数据可以自由流动。数据治理：湖仓一体架构为公司进行数据治理

湖仓一体是一种新兴的数据管理和分析架构，它结合了数据仓库和数据湖的优点，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体的一些关键特点和优势：存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储数据类型：湖仓一体可为许多应用程序提供数据的入库、转换、分析和访问。数据类型包括图像、视频、音频、半结构化数据和文本等。数据治理：湖仓一体可以支持各类数据模型的实现和转变，支持DW模式架构，例如星型模型、雪花模型等。该系统应当保证数据完整性，并且具有健全的治理和审计机制。多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。支持实施统一平台：支持实施一个可以处理所有数据格式并支持多种用例的统一平台，提供ACID支持、优秀的BI性能以及数据仓库的访问控制机制。扩展性、经济高效且灵活：像数据湖一样可扩展、经济高效且灵活，支持构建一个简单开放的数据平台，帮助用户轻松消费数据。支持多种工作负载：支持包括数据科学、机器学习、SQL查询、分析等多个数据存储系统的成本。数据一致性：提供ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保证，确保数据写入的一致性，这对于金融、电商等需要高并发、高一致性的场景尤为重要。多种数据源支持：支持多种数据源，包括

湖仓一体是一种新兴的数据管理和分析架构，它结合了数据仓库和数据湖的优点，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体的一些关键特点和优势：存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储数据类型：湖仓一体可为许多应用程序提供数据的入库、转换、分析和访问。数据类型包括图像、视频、音频、半结构化数据和文本等。数据治理：湖仓一体可以支持各类数据模型的实现和转变，支持DW模式架构，例如星型模型、雪花模型等。该系统应当保证数据完整性，并且具有健全的治理和审计机制。多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。支持实施统一平台：支持实施一个可以处理所有数据格式并支持多种用例的统一平台，提供ACID支持、优秀的BI性能以及数据仓库的访问控制机制。扩展性、经济高效且灵活：像数据湖一样可扩展、经济高效且灵活，支持构建一个简单开放的数据平台，帮助用户轻松消费数据。支持多种工作负载：支持包括数据科学、机器学习、SQL查询、分析等多个数据存储系统的成本。数据一致性：提供ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保证，确保数据写入的一致性，这对于金融、电商等需要高并发、高一致性的场景尤为重要。多种数据源支持：支持多种数据源，包括

湖仓一体架构是一种新兴的数据管理和分析架构，它结合了数据仓库和数据湖的优点，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体架构的一些关键特性和优势：融合数据湖和数据仓库的优势：湖仓一体架构旨在融合数据仓库的结构化分析能力和数据湖的灵活性，允许用户在同一个存储中进行原始数据探索和历史数据分析。支持多种数据格式：湖仓一体架构支持实施一个可以处理所有数据格式并支持多种用例的统一平台。ACID支持、BI性能和访问控制：湖仓一体架构应提供ACID支持、优秀的BI性能以及数据仓库的访问控制机制。可扩展性、经济高效和灵活性：湖仓一体架构应该像数据湖一样可扩展、经济高效且灵活。简单开放的数据平台：湖仓一体架构支持构建一个简单开放的数据平台，帮助用户轻松消费数据。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扩展。成本效益：利用低成本的查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。技术演进：湖仓一体架构是数据平台架构发展趋势，它实现了数据湖和数据仓库的无缝打通，并且数据可以自由流动。数据治理：湖仓一体架构为公司进行数据治理

湖仓一体架构是一种新兴的数据管理和分析架构，它结合了数据仓库和数据湖的优点，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体架构的一些关键特性和优势：融合数据湖和数据仓库的优势：湖仓一体架构旨在融合数据仓库的结构化分析能力和数据湖的灵活性，允许用户在同一个存储中进行原始数据探索和历史数据分析。支持多种数据格式：湖仓一体架构支持实施一个可以处理所有数据格式并支持多种用例的统一平台。ACID支持、BI性能和访问控制：湖仓一体架构应提供ACID支持、优秀的BI性能以及数据仓库的访问控制机制。可扩展性、经济高效和灵活性：湖仓一体架构应该像数据湖一样可扩展、经济高效且灵活。简单开放的数据平台：湖仓一体架构支持构建一个简单开放的数据平台，帮助用户轻松消费数据。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扩展。成本效益：利用低成本的查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。技术演进：湖仓一体架构是数据平台架构发展趋势，它实现了数据湖和数据仓库的无缝打通，并且数据可以自由流动。数据治理：湖仓一体架构为公司进行数据治理

湖仓一体是一种新兴的数据管理和分析架构，它结合了数据仓库和数据湖的优点，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体的一些关键特点和优势：存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储数据类型：湖仓一体可为许多应用程序提供数据的入库、转换、分析和访问。数据类型包括图像、视频、音频、半结构化数据和文本等。数据治理：湖仓一体可以支持各类数据模型的实现和转变，支持DW模式架构，例如星型模型、雪花模型等。该系统应当保证数据完整性，并且具有健全的治理和审计机制。多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。支持实施统一平台：支持实施一个可以处理所有数据格式并支持多种用例的统一平台，提供ACID支持、优秀的BI性能以及数据仓库的访问控制机制。扩展性、经济高效且灵活：像数据湖一样可扩展、经济高效且灵活，支持构建一个简单开放的数据平台，帮助用户轻松消费数据。支持多种工作负载：支持包括数据科学、机器学习、SQL查询、分析等多个数据存储系统的成本。数据一致性：提供ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保证，确保数据写入的一致性，这对于金融、电商等需要高并发、高一致性的场景尤为重要。多种数据源支持：支持多种数据源，包括

湖仓一体是一种新兴的数据架构，被称为DataLakehouse。它综合了数据仓库和数据湖的优点，为数据分析师和数据科学家提供了一个集中化的数据存储平台，并为公司的数据治理带来更多便利。在过去，我们个大型数据仓库和多个小型数据湖。这种方式导致数据在存储中存在冗余。湖仓一体的出现旨在融合数据仓库和数据湖的优势，通过在数据湖上构建数据仓库，实现存储成本更低、更具弹性性，并提高数据质量，减少数据冗余。在湖仓一体的构建中，ETL（抽取、转换、加载）起关键作用，将未规整的数据湖中的数据转换为结构化的数据存储在数据仓库中。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓集一体架构，打破数据湖、数据仓库、数据集市的边界，基于湖仓SQL引擎和统一计算引擎，实现湖仓集数据的统一处理、查询、加工，支撑多种应用场景,配合统一的运维、审计、权限、告警等功能实现平台的统一管理，避免重复建设。相比于开源湖仓，TDH湖仓集一体具有支持四种事务隔离级别，支持小文件灵活自动合并、实时数据快速读写、无需流转，湖仓集一体化存储等优势，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。

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":...

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...

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•...

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

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

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"}...

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。...

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...

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。