大数据平台的搭建方案

大数据平台搭建包括以下步骤：确定目标需求及架构：在搭建大数据平台之前，需要明确目标需求以及整个系统的架构，包括数据采、数据存储、数据处理、数据分析等多个环节。选择合适的大数据软件：根据目标需求和系统架构，选择适合的大数据软件。搭建基础环境：搭建大数据平台需要一定的硬件资源和网络环境支持，需要在此基础上进行操作，包括购买服务器、配置网络等。安装配置大数据软件：根据选择的大数据软件，按照软件的安装，对数据进行多维度的深入分析。系统监控和维护：在搭建完成之后需要进行系统的监控和维护，包括集群运行状态、节点资源利用率、系统性能等，以保证系统的高可用和稳定性。大数据将成为企业数字化转型的核心驱动力，搭建大数据平台不仅是技术的创新，也是企业增长的重要支撑。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析指导进行安装配置，包括节点的规划、配置文件的修改等操作。数据采集、存储和处理：在平台中完成数据采集、存储和处理的配置和管理。数据可视化和分析：使用数据可视化工具构建报表、图表，对析结果进行可视化展示

大数据平台搭建包括以下步骤：确定目标需求及架构：在搭建大数据平台之前，需要明确目标需求以及整个系统的架构，包括数据采、数据存储、数据处理、数据分析等多个环节。选择合适的大数据软件：根据目标需求和系统架构，选择适合的大数据软件。搭建基础环境：搭建大数据平台需要一定的硬件资源和网络环境支持，需要在此基础上进行操作，包括购买服务器、配置网络等。安装配置大数据软件：根据选择的大数据软件，按照软件的安装，对数据进行多维度的深入分析。系统监控和维护：在搭建完成之后需要进行系统的监控和维护，包括集群运行状态、节点资源利用率、系统性能等，以保证系统的高可用和稳定性。大数据将成为企业数字化转型的核心驱动力，搭建大数据平台不仅是技术的创新，也是企业增长的重要支撑。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析指导进行安装配置，包括节点的规划、配置文件的修改等操作。数据采集、存储和处理：在平台中完成数据采集、存储和处理的配置和管理。数据可视化和分析：使用数据可视化工具构建报表、图表，对析结果进行可视化展示

搭建大数据平台是指通过构建一个集成的系统，能够高效地存储、处理和分析大规模数据的技术架构。大数据平台的搭建可以帮助企业或组织实现数据驱动的决策和业务创新提高业务的效和竞争力。搭建大数据平台需要合适的基础设施。基础设施包括硬件、操作系统、网络等，通常使用集群方式搭建，以提供足够的计算和存储资源来满足大规模数据处理的需求。搭建大数据平台需要选择合适的数据存储和处理技术。数据存储技术可以选择分布式文件系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），可以实现海数据的存储和高可靠性。搭建大数据平台还需要考虑数据采集和数据清洗。数据采集是指从不同的数据源收集数据，可以通过日志收集系统、传感器、API接口等方式采集数据。数据清洗是指对采集到的原始数据进行处理，包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误等，以提高数据的质量和可用性。在搭建大数据平台时，还需要考虑数据安全和隐私保护。大数据平台涉及的数据量庞大，可能包含敏感信息，因此需要采取一系列安全措施来保护数据的安全性。包括数据加密、访问控制、身份认证等技术手段来确保数据的保密性和完整性。搭建大数据平台还需要建立数据分析和可视化的能力。数据分析是指通过

搭建大数据平台是指通过构建一个集成的系统，能够高效地存储、处理和分析大规模数据的技术架构。大数据平台的搭建可以帮助企业或组织实现数据驱动的决策和业务创新提高业务的效和竞争力。搭建大数据平台需要合适的基础设施。基础设施包括硬件、操作系统、网络等，通常使用集群方式搭建，以提供足够的计算和存储资源来满足大规模数据处理的需求。搭建大数据平台需要选择合适的数据存储和处理技术。数据存储技术可以选择分布式文件系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），可以实现海数据的存储和高可靠性。搭建大数据平台还需要考虑数据采集和数据清洗。数据采集是指从不同的数据源收集数据，可以通过日志收集系统、传感器、API接口等方式采集数据。数据清洗是指对采集到的原始数据进行处理，包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误等，以提高数据的质量和可用性。在搭建大数据平台时，还需要考虑数据安全和隐私保护。大数据平台涉及的数据量庞大，可能包含敏感信息，因此需要采取一系列安全措施来保护数据的安全性。包括数据加密、访问控制、身份认证等技术手段来确保数据的保密性和完整性。搭建大数据平台还需要建立数据分析和可视化的能力。数据分析是指通过

大数据平台搭建包括以下步骤：确定目标需求及架构：在搭建大数据平台之前，需要明确目标需求以及整个系统的架构，包括数据采、数据存储、数据处理、数据分析等多个环节。选择合适的大数据软件：根据目标需求和系统架构，选择适合的大数据软件。搭建基础环境：搭建大数据平台需要一定的硬件资源和网络环境支持，需要在此基础上进行操作，包括购买服务器、配置网络等。安装配置大数据软件：根据选择的大数据软件，按照软件的安装，对数据进行多维度的深入分析。系统监控和维护：在搭建完成之后需要进行系统的监控和维护，包括集群运行状态、节点资源利用率、系统性能等，以保证系统的高可用和稳定性。大数据将成为企业数字化转型的核心驱动力，搭建大数据平台不仅是技术的创新，也是企业增长的重要支撑。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析指导进行安装配置，包括节点的规划、配置文件的修改等操作。数据采集、存储和处理：在平台中完成数据采集、存储和处理的配置和管理。数据可视化和分析：使用数据可视化工具构建报表、图表，对析结果进行可视化展示

搭建大数据平台是指通过构建一个集成的系统，能够高效地存储、处理和分析大规模数据的技术架构。大数据平台的搭建可以帮助企业或组织实现数据驱动的决策和业务创新提高业务的效和竞争力。搭建大数据平台需要合适的基础设施。基础设施包括硬件、操作系统、网络等，通常使用集群方式搭建，以提供足够的计算和存储资源来满足大规模数据处理的需求。搭建大数据平台需要选择合适的数据存储和处理技术。数据存储技术可以选择分布式文件系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），可以实现海数据的存储和高可靠性。搭建大数据平台还需要考虑数据采集和数据清洗。数据采集是指从不同的数据源收集数据，可以通过日志收集系统、传感器、API接口等方式采集数据。数据清洗是指对采集到的原始数据进行处理，包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误等，以提高数据的质量和可用性。在搭建大数据平台时，还需要考虑数据安全和隐私保护。大数据平台涉及的数据量庞大，可能包含敏感信息，因此需要采取一系列安全措施来保护数据的安全性。包括数据加密、访问控制、身份认证等技术手段来确保数据的保密性和完整性。搭建大数据平台还需要建立数据分析和可视化的能力。数据分析是指通过

大数据平台搭建包括以下步骤：确定目标需求及架构：在搭建大数据平台之前，需要明确目标需求以及整个系统的架构，包括数据采、数据存储、数据处理、数据分析等多个环节。选择合适的大数据软件：根据目标需求和系统架构，选择适合的大数据软件。搭建基础环境：搭建大数据平台需要一定的硬件资源和网络环境支持，需要在此基础上进行操作，包括购买服务器、配置网络等。安装配置大数据软件：根据选择的大数据软件，按照软件的安装，对数据进行多维度的深入分析。系统监控和维护：在搭建完成之后需要进行系统的监控和维护，包括集群运行状态、节点资源利用率、系统性能等，以保证系统的高可用和稳定性。大数据将成为企业数字化转型的核心驱动力，搭建大数据平台不仅是技术的创新，也是企业增长的重要支撑。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析指导进行安装配置，包括节点的规划、配置文件的修改等操作。数据采集、存储和处理：在平台中完成数据采集、存储和处理的配置和管理。数据可视化和分析：使用数据可视化工具构建报表、图表，对析结果进行可视化展示

大数据平台搭建包括以下步骤：确定目标需求及架构：在搭建大数据平台之前，需要明确目标需求以及整个系统的架构，包括数据采、数据存储、数据处理、数据分析等多个环节。选择合适的大数据软件：根据目标需求和系统架构，选择适合的大数据软件。搭建基础环境：搭建大数据平台需要一定的硬件资源和网络环境支持，需要在此基础上进行操作，包括购买服务器、配置网络等。安装配置大数据软件：根据选择的大数据软件，按照软件的安装，对数据进行多维度的深入分析。系统监控和维护：在搭建完成之后需要进行系统的监控和维护，包括集群运行状态、节点资源利用率、系统性能等，以保证系统的高可用和稳定性。大数据将成为企业数字化转型的核心驱动力，搭建大数据平台不仅是技术的创新，也是企业增长的重要支撑。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析指导进行安装配置，包括节点的规划、配置文件的修改等操作。数据采集、存储和处理：在平台中完成数据采集、存储和处理的配置和管理。数据可视化和分析：使用数据可视化工具构建报表、图表，对析结果进行可视化展示

大数据平台搭建包括以下步骤：确定目标需求及架构：在搭建大数据平台之前，需要明确目标需求以及整个系统的架构，包括数据采、数据存储、数据处理、数据分析等多个环节。选择合适的大数据软件：根据目标需求和系统架构，选择适合的大数据软件。搭建基础环境：搭建大数据平台需要一定的硬件资源和网络环境支持，需要在此基础上进行操作，包括购买服务器、配置网络等。安装配置大数据软件：根据选择的大数据软件，按照软件的安装，对数据进行多维度的深入分析。系统监控和维护：在搭建完成之后需要进行系统的监控和维护，包括集群运行状态、节点资源利用率、系统性能等，以保证系统的高可用和稳定性。大数据将成为企业数字化转型的核心驱动力，搭建大数据平台不仅是技术的创新，也是企业增长的重要支撑。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析指导进行安装配置，包括节点的规划、配置文件的修改等操作。数据采集、存储和处理：在平台中完成数据采集、存储和处理的配置和管理。数据可视化和分析：使用数据可视化工具构建报表、图表，对析结果进行可视化展示

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

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...

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：

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。...

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...

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"}...

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。