有哪些数据治理工具

数据治理工具是用于帮助企业或组织有效管理、控制和利用数据资产的软件工具。以下是详细介绍：一、元数据管理工具元数据采集与存储能够从各种数据源（如数据库、文件系统、数据仓库、应用程序等）中自动采集元数据（可能存在重复、不一致等问题）进行合并和清洗，形成唯一的、准确的客户主数据视图。支持主数据的日常维护，包括主数据的新增、修改、删除等操作。例如，当企业有新的客户签约时，通过主数据管理工具将新客户过程。二、数据质量管理工具质量规则定义与监测允许用户定义各种数据质量规则。例如，对于客户信息表，可以定义“客户姓名不能为空”“客户身份证号码必须符合特定格式”等规则。能够实时或定期监测数据是否符合质量情况，并建议采用填充、重新采集等解决方法。三、数据标准管理工具标准制定与发布协助企业制定统一的数据标准。方便将制定好的数据标准发布给相关部门和人员。通过文档管理功能，将数据标准文档进行分类、版本控制数据数量、频率等指标，评估数据标准的执行效果，并及时发现需要改进的地方。四、主数据管理工具主数据整合与维护对企业的关键业务数据（如客户、产品、供应商等主数据）进行整合。例如，将分散在不同业务系统中的客户数据

数据治理工具是用于帮助企业或组织有效管理、控制和利用数据资产的软件工具。以下是详细介绍：一、元数据管理工具元数据采集与存储能够从各种数据源（如数据库、文件系统、数据仓库、应用程序等）中自动采集元数据（可能存在重复、不一致等问题）进行合并和清洗，形成唯一的、准确的客户主数据视图。支持主数据的日常维护，包括主数据的新增、修改、删除等操作。例如，当企业有新的客户签约时，通过主数据管理工具将新客户过程。二、数据质量管理工具质量规则定义与监测允许用户定义各种数据质量规则。例如，对于客户信息表，可以定义“客户姓名不能为空”“客户身份证号码必须符合特定格式”等规则。能够实时或定期监测数据是否符合质量情况，并建议采用填充、重新采集等解决方法。三、数据标准管理工具标准制定与发布协助企业制定统一的数据标准。方便将制定好的数据标准发布给相关部门和人员。通过文档管理功能，将数据标准文档进行分类、版本控制数据数量、频率等指标，评估数据标准的执行效果，并及时发现需要改进的地方。四、主数据管理工具主数据整合与维护对企业的关键业务数据（如客户、产品、供应商等主数据）进行整合。例如，将分散在不同业务系统中的客户数据

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数据治理工具是一种软件工具，用于帮助企业组织管理和维护其数据以确保数据质量、准确性、可靠性和安全性。数据治理工具可以帮助数据管理员和业务用户从庞杂、分散的中心中挖掘出有用的数据，并将其转化为信息，用于企业的战略和决策。数据治理工具通常包括数据存储、数据分类、访问控制、元数据管理、数据安全、数据方案设计、数据集成、数据交换、数据质量管理等功能。星环数据治理工具-TranswarpGovernorTranswarpGovernor数据治理工具，融合数据治理咨询方法论，通过数据标准、数据质量、数据保护和数据权限等多维度能力支撑数据治理专题工作，提升数据管理水平。产品优势智能化数据治理：通过智能化技术，支持智能推荐数据标准、元数据和数据质量规则，大大降低数据治理过程中的人力资源投入。高效率的数据质量模板：通过基于SQL语法的参数化模板定义，大大提高数据质量规则的构建门槛和成本。自动化数据标准落标调度，提供高性能、稳定的数据质量检查。易用的数据治理对象流转：提供对用户友好的Excel格式的数据标准、数据质量模板、数据质量规则等对象的批量导入和导出，用户可以直接在Excel中进行内容编辑后再批量

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•...

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...

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

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。...

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

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":...

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

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：

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。