湖仓一体的技术架构

湖仓一体平台的技术架构是一种融合了数据湖和数据仓库优点的新型数据管理架构。以下是湖仓一体平台技术架构的关键组成部分和特点：统一数据存储层：湖仓一体的核心在于其统一的数据存储层，负责将结构化、半结构化数据处理引擎：湖仓一体架构集成了多种高效的数据处理引擎，支持数据的实时处理、批量处理以及交互式查询等多种场景。这些处理引擎能够充分利用分布式计算资源，实现数据的快速处理和高效分析。灵活的数据分析平台：湖仓一体架构提供了灵活的数据分析平台，支持多种数据分析方法和工具，包括传统的SQL查询、报表生成以及复杂的机器学习、数据挖掘等高级分析任务。强大的数据治理与安全机制：湖仓一体架构注重数据治理与安全性的质量和可信度。开放的生态系统与可扩展性：湖仓一体架构采用开放的生态系统设计，支持多种数据源、处理引擎和分析工具的接入，能够轻松集成到企业的现有IT架构中，实现与现有系统的无缝对接。具有良好的可扩展性，能够根据企业的业务需求和数据量的增长进行灵活扩展，确保系统的稳定性和性能。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，无需两者同步增加或减少

湖仓一体架构的关键技术主要包括以下几个方面：多种数据源支持：湖仓一体架构支持多种数据源，包括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。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。存储层技术：存储层仓一体架构通过引入事务管理机制和分布式锁机制，支持事务的ACID特性，确保数据的一致性和正确性。存储与计算分离：湖仓一体架构采用存储与计算分离的架构设计，使得系统能够轻松扩展到更大规模的并发能力和数据容量。开放性：湖仓一体架构采用开放、标准化的存储格式和丰富的API支持，使得各种工具和引擎能够高效地对数据进行直接访问。支持各种使用方式：Lakehouse架构支持BI报表查询、ETL、AI/ML机器主要由云存储、开放的文件格式和开放的表格式组成。湖仓数据集成能力：包括统一外部关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等数据源的管理，以及实时与批量数据入湖、入仓能力。事务处理与ACID特性：湖

湖仓一体平台的技术架构是一种融合了数据湖和数据仓库优点的新型数据管理架构。以下是湖仓一体平台技术架构的关键组成部分和特点：统一数据存储层：湖仓一体的核心在于其统一的数据存储层，负责将结构化、半结构化数据处理引擎：湖仓一体架构集成了多种高效的数据处理引擎，支持数据的实时处理、批量处理以及交互式查询等多种场景。这些处理引擎能够充分利用分布式计算资源，实现数据的快速处理和高效分析。灵活的数据分析平台：湖仓一体架构提供了灵活的数据分析平台，支持多种数据分析方法和工具，包括传统的SQL查询、报表生成以及复杂的机器学习、数据挖掘等高级分析任务。强大的数据治理与安全机制：湖仓一体架构注重数据治理与安全性的质量和可信度。开放的生态系统与可扩展性：湖仓一体架构采用开放的生态系统设计，支持多种数据源、处理引擎和分析工具的接入，能够轻松集成到企业的现有IT架构中，实现与现有系统的无缝对接。具有良好的可扩展性，能够根据企业的业务需求和数据量的增长进行灵活扩展，确保系统的稳定性和性能。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，无需两者同步增加或减少

湖仓一体平台的技术架构是一种融合了数据湖和数据仓库优点的新型数据管理架构。以下是湖仓一体平台技术架构的关键组成部分和特点：统一数据存储层：湖仓一体的核心在于其统一的数据存储层，负责将结构化、半结构化数据处理引擎：湖仓一体架构集成了多种高效的数据处理引擎，支持数据的实时处理、批量处理以及交互式查询等多种场景。这些处理引擎能够充分利用分布式计算资源，实现数据的快速处理和高效分析。灵活的数据分析平台：湖仓一体架构提供了灵活的数据分析平台，支持多种数据分析方法和工具，包括传统的SQL查询、报表生成以及复杂的机器学习、数据挖掘等高级分析任务。强大的数据治理与安全机制：湖仓一体架构注重数据治理与安全性的质量和可信度。开放的生态系统与可扩展性：湖仓一体架构采用开放的生态系统设计，支持多种数据源、处理引擎和分析工具的接入，能够轻松集成到企业的现有IT架构中，实现与现有系统的无缝对接。具有良好的可扩展性，能够根据企业的业务需求和数据量的增长进行灵活扩展，确保系统的稳定性和性能。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，无需两者同步增加或减少

湖仓一体平台的技术架构是一种融合了数据湖和数据仓库优点的新型数据管理架构。以下是湖仓一体平台技术架构的关键组成部分和特点：统一数据存储层：湖仓一体的核心在于其统一的数据存储层，负责将结构化、半结构化数据处理引擎：湖仓一体架构集成了多种高效的数据处理引擎，支持数据的实时处理、批量处理以及交互式查询等多种场景。这些处理引擎能够充分利用分布式计算资源，实现数据的快速处理和高效分析。灵活的数据分析平台：湖仓一体架构提供了灵活的数据分析平台，支持多种数据分析方法和工具，包括传统的SQL查询、报表生成以及复杂的机器学习、数据挖掘等高级分析任务。强大的数据治理与安全机制：湖仓一体架构注重数据治理与安全性的质量和可信度。开放的生态系统与可扩展性：湖仓一体架构采用开放的生态系统设计，支持多种数据源、处理引擎和分析工具的接入，能够轻松集成到企业的现有IT架构中，实现与现有系统的无缝对接。具有良好的可扩展性，能够根据企业的业务需求和数据量的增长进行灵活扩展，确保系统的稳定性和性能。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，无需两者同步增加或减少

湖仓一体平台的技术架构是一种融合了数据湖和数据仓库优点的新型数据管理架构。以下是湖仓一体平台技术架构的关键组成部分和特点：统一数据存储层：湖仓一体的核心在于其统一的数据存储层，负责将结构化、半结构化数据处理引擎：湖仓一体架构集成了多种高效的数据处理引擎，支持数据的实时处理、批量处理以及交互式查询等多种场景。这些处理引擎能够充分利用分布式计算资源，实现数据的快速处理和高效分析。灵活的数据分析平台：湖仓一体架构提供了灵活的数据分析平台，支持多种数据分析方法和工具，包括传统的SQL查询、报表生成以及复杂的机器学习、数据挖掘等高级分析任务。强大的数据治理与安全机制：湖仓一体架构注重数据治理与安全性的质量和可信度。开放的生态系统与可扩展性：湖仓一体架构采用开放的生态系统设计，支持多种数据源、处理引擎和分析工具的接入，能够轻松集成到企业的现有IT架构中，实现与现有系统的无缝对接。具有良好的可扩展性，能够根据企业的业务需求和数据量的增长进行灵活扩展，确保系统的稳定性和性能。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，无需两者同步增加或减少

湖仓一体技术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。以下是湖仓一体技术的一些关键特点和实现方式：支持多种数据类型：湖仓一体技术能够支持包括结构化、半结构化和非结构化数据的存储和分析模式下。BI支持：湖仓一体技术能够支持直接在源数据上使用BI工具，加快分析效率，降低数据延迟。存算分离：湖仓一体技术采用存算分离架构，使系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。开放性：湖仓一体技术流支持：湖仓一体技术实现了对流的支持，不再需要为实时数据服务构建专用的系统。数据平台架构发展趋势：湖仓一体架构融合了数仓和数据湖的优势，通过将数仓构建在数据湖上，在用于数据湖的低成本存储上实现与。数据可治理：在保证数据完整性的同时，湖仓一体技术具有健全的治理和审计机制，能够避免数据沼泽现象。事务支持：湖仓一体技术提供对事务ACID的支持，确保数据并发访问的一致性、正确性，尤其是在SQL的访问采用开放、标准化的存储格式，并提供丰富的API支持，使得各种工具和引擎可以高效地对数据进行直接访问。支持多种工作负载：湖仓一体技术可以支持包括数据科学、机器学习、SQL查询、分析等多种负载类型。端到端

湖仓一体技术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。以下是湖仓一体技术的一些关键特点和实现方式：支持多种数据类型：湖仓一体技术能够支持包括结构化、半结构化和非结构化数据的存储和分析模式下。BI支持：湖仓一体技术能够支持直接在源数据上使用BI工具，加快分析效率，降低数据延迟。存算分离：湖仓一体技术采用存算分离架构，使系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。开放性：湖仓一体技术流支持：湖仓一体技术实现了对流的支持，不再需要为实时数据服务构建专用的系统。数据平台架构发展趋势：湖仓一体架构融合了数仓和数据湖的优势，通过将数仓构建在数据湖上，在用于数据湖的低成本存储上实现与。数据可治理：在保证数据完整性的同时，湖仓一体技术具有健全的治理和审计机制，能够避免数据沼泽现象。事务支持：湖仓一体技术提供对事务ACID的支持，确保数据并发访问的一致性、正确性，尤其是在SQL的访问采用开放、标准化的存储格式，并提供丰富的API支持，使得各种工具和引擎可以高效地对数据进行直接访问。支持多种工作负载：湖仓一体技术可以支持包括数据科学、机器学习、SQL查询、分析等多种负载类型。端到端

湖仓一体架构的关键技术主要包括以下几个方面：多种数据源支持：湖仓一体架构支持多种数据源，包括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。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。存储层技术：存储层仓一体架构通过引入事务管理机制和分布式锁机制，支持事务的ACID特性，确保数据的一致性和正确性。存储与计算分离：湖仓一体架构采用存储与计算分离的架构设计，使得系统能够轻松扩展到更大规模的并发能力和数据容量。开放性：湖仓一体架构采用开放、标准化的存储格式和丰富的API支持，使得各种工具和引擎能够高效地对数据进行直接访问。支持各种使用方式：Lakehouse架构支持BI报表查询、ETL、AI/ML机器主要由云存储、开放的文件格式和开放的表格式组成。湖仓数据集成能力：包括统一外部关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等数据源的管理，以及实时与批量数据入湖、入仓能力。事务处理与ACID特性：湖

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•...

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：

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

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...

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":...

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

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

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。