大数据平台架构 封装工具

大数据平台架构是一个复杂且多层次的系统，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是大数据平台架构的主要组成部分：数据源层：这是大数据平台的基础，提供了企业所需的各种数据。数据源可以模式和规律，使用工具进行数据分析和可视化。数据应用层：是大数据平台的输出端，为企业提供各种数据服务，如报表、数据分析、数据挖掘等。应用层可以根据企业的实际需求进行定制和开发。数据治理架构：包括数据标准集成、数据存储、数据处理和数据服务四个部分，旨在提高数据的可访问性和可用性，降低数据管理成本。数据中台架构：涉及工具平台层、数据资产层、数据应用层，提供数据采集、存储、处理、分析和应用的全生命周期管理。技术架构：为有效支持数据治理的开展，需要高效、灵活的技术架构和信息管控工具作承载数据标准和数据模型。来自不同的业务系统、数据库、数据仓库等。数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据。常见的数据源包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。大数据平台层（计算存储平台）：负责数据的管理、元数据/数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等基本的管理组件。数据安全架构：是保障数据安全的关键手段，其核心目标是维护数据的保密性、完整性和可用性。数据共享架构：包括数据

大数据平台架构是一个复杂且多层次的系统，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是大数据平台架构的主要组成部分：数据源层：这是大数据平台的基础，提供了企业所需的各种数据。数据源可以模式和规律，使用工具进行数据分析和可视化。数据应用层：是大数据平台的输出端，为企业提供各种数据服务，如报表、数据分析、数据挖掘等。应用层可以根据企业的实际需求进行定制和开发。数据治理架构：包括数据标准集成、数据存储、数据处理和数据服务四个部分，旨在提高数据的可访问性和可用性，降低数据管理成本。数据中台架构：涉及工具平台层、数据资产层、数据应用层，提供数据采集、存储、处理、分析和应用的全生命周期管理。技术架构：为有效支持数据治理的开展，需要高效、灵活的技术架构和信息管控工具作承载数据标准和数据模型。来自不同的业务系统、数据库、数据仓库等。数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据。常见的数据源包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。大数据平台层（计算存储平台）：负责数据的管理、元数据/数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等基本的管理组件。数据安全架构：是保障数据安全的关键手段，其核心目标是维护数据的保密性、完整性和可用性。数据共享架构：包括数据

大数据平台架构是一个复杂且多层次的系统，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是大数据平台架构的主要组成部分：数据源层：这是大数据平台的基础，提供了企业所需的各种数据。数据源可以模式和规律，使用工具进行数据分析和可视化。数据应用层：是大数据平台的输出端，为企业提供各种数据服务，如报表、数据分析、数据挖掘等。应用层可以根据企业的实际需求进行定制和开发。数据治理架构：包括数据标准集成、数据存储、数据处理和数据服务四个部分，旨在提高数据的可访问性和可用性，降低数据管理成本。数据中台架构：涉及工具平台层、数据资产层、数据应用层，提供数据采集、存储、处理、分析和应用的全生命周期管理。技术架构：为有效支持数据治理的开展，需要高效、灵活的技术架构和信息管控工具作承载数据标准和数据模型。来自不同的业务系统、数据库、数据仓库等。数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据。常见的数据源包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。大数据平台层（计算存储平台）：负责数据的管理、元数据/数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等基本的管理组件。数据安全架构：是保障数据安全的关键手段，其核心目标是维护数据的保密性、完整性和可用性。数据共享架构：包括数据

大数据平台架构是一个复杂且多层次的系统，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是大数据平台架构的主要组成部分：数据源层：这是大数据平台的基础，提供了企业所需的各种数据。数据源可以模式和规律，使用工具进行数据分析和可视化。数据应用层：是大数据平台的输出端，为企业提供各种数据服务，如报表、数据分析、数据挖掘等。应用层可以根据企业的实际需求进行定制和开发。数据治理架构：包括数据标准集成、数据存储、数据处理和数据服务四个部分，旨在提高数据的可访问性和可用性，降低数据管理成本。数据中台架构：涉及工具平台层、数据资产层、数据应用层，提供数据采集、存储、处理、分析和应用的全生命周期管理。技术架构：为有效支持数据治理的开展，需要高效、灵活的技术架构和信息管控工具作承载数据标准和数据模型。来自不同的业务系统、数据库、数据仓库等。数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据。常见的数据源包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。大数据平台层（计算存储平台）：负责数据的管理、元数据/数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等基本的管理组件。数据安全架构：是保障数据安全的关键手段，其核心目标是维护数据的保密性、完整性和可用性。数据共享架构：包括数据

数据平台架构是一个复杂的系统，它涉及到数据的集成、存储、计算、治理、安全等多个方面。以下是数据平台架构的一些关键组成部分和设计原则：分层架构：数据平台通常采用分层架构，各层应用采用微服务化方式构建。这种架构有助于实现敏捷开发和快速部署，同时降低对技术人才的需求，使得数据的使用成本更低。数据集成：数据集成是大数据平台的第一个环节，涉及到数据的采集、传输和加载。数据集成的效率和稳定性直接影响到业务方对大数据平台的信任度。存储与计算：数据平台需要提供高效的数据存储和计算能力。这包括选择合适的存储引擎和计算引擎来处理大规模数据集。分布式调度：大数据平台需要分布式调度系统来管理和优化资源分配，确保数据处理任务的高效执行。查询分析：数据平台应提供强大的查询分析能力，支持复杂的数据分析和业务决策。数据治理：数据治理是提升数据价值的重要手段，包括元数据管理、数据血缘、数据资产管理等。数据安全：数据平台推送等。技术成熟稳定：选择技术时应考虑其成熟度和稳定性，以确保系统的可靠性。系统组合最小化：在设计数据平台时，应尽量减少系统组件的数量，以简化管理和降低成本。选型适度超前：在技术选型时，应适度考虑未来的技术发展趋势，以保持系统的前瞻性。

数据平台架构是一个复杂的系统，它涉及到数据的集成、存储、计算、治理、安全等多个方面。以下是数据平台架构的一些关键组成部分和设计原则：分层架构：数据平台通常采用分层架构，各层应用采用微服务化方式构建。这种架构有助于实现敏捷开发和快速部署，同时降低对技术人才的需求，使得数据的使用成本更低。数据集成：数据集成是大数据平台的第一个环节，涉及到数据的采集、传输和加载。数据集成的效率和稳定性直接影响到业务方对大数据平台的信任度。存储与计算：数据平台需要提供高效的数据存储和计算能力。这包括选择合适的存储引擎和计算引擎来处理大规模数据集。分布式调度：大数据平台需要分布式调度系统来管理和优化资源分配，确保数据处理任务的高效执行。查询分析：数据平台应提供强大的查询分析能力，支持复杂的数据分析和业务决策。数据治理：数据治理是提升数据价值的重要手段，包括元数据管理、数据血缘、数据资产管理等。数据安全：数据平台推送等。技术成熟稳定：选择技术时应考虑其成熟度和稳定性，以确保系统的可靠性。系统组合最小化：在设计数据平台时，应尽量减少系统组件的数量，以简化管理和降低成本。选型适度超前：在技术选型时，应适度考虑未来的技术发展趋势，以保持系统的前瞻性。

数据平台架构是一个复杂的系统，它涉及到数据的集成、存储、计算、治理、安全等多个方面。以下是数据平台架构的一些关键组成部分和设计原则：分层架构：数据平台通常采用分层架构，各层应用采用微服务化方式构建。这种架构有助于实现敏捷开发和快速部署，同时降低对技术人才的需求，使得数据的使用成本更低。数据集成：数据集成是大数据平台的第一个环节，涉及到数据的采集、传输和加载。数据集成的效率和稳定性直接影响到业务方对大数据平台的信任度。存储与计算：数据平台需要提供高效的数据存储和计算能力。这包括选择合适的存储引擎和计算引擎来处理大规模数据集。分布式调度：大数据平台需要分布式调度系统来管理和优化资源分配，确保数据处理任务的高效执行。查询分析：数据平台应提供强大的查询分析能力，支持复杂的数据分析和业务决策。数据治理：数据治理是提升数据价值的重要手段，包括元数据管理、数据血缘、数据资产管理等。数据安全：数据平台推送等。技术成熟稳定：选择技术时应考虑其成熟度和稳定性，以确保系统的可靠性。系统组合最小化：在设计数据平台时，应尽量减少系统组件的数量，以简化管理和降低成本。选型适度超前：在技术选型时，应适度考虑未来的技术发展趋势，以保持系统的前瞻性。

大数据平台架构在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会发展的核心资源。如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为各行各业面临的共同挑战。大数据平台架构正是为解决这一问题而诞生的技术体系，它通过直观地理解数据分析结果，并据此做出决策。在某些场景下，分析结果还会直接反馈到生产系统中，形成数据驱动的自动化闭环。架构设计的关键考量设计大数据平台架构时，需要综合考虑多种因素。可扩展性是首要考虑点，平台必须访问控制，确保只有授权用户才能接触特定数据。数据传输和存储过程中的加密、操作日志的完整记录、敏感数据的脱敏处理等都是必不可少的保护措施。大数据平台架构作为数据价值挖掘的基础设施，正在变得越来越智能和自动化。未来，它将继续减少数据使用的技术门槛，让更多组织能够从数据中获取洞察，推动数字化转型的深入发展。一系列精心设计的组件和流程，使组织能够从庞杂的数据中提取有价值的信息。大数据平台的基本组成一个完整的大数据平台通常由数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据应用层四个主要部分构成。这四层相互协作，形成数据层的关键在于确保数据的完整性和及时性，同时要能应对高并发的数据输入。数据存储层是整个平台的基础设施。面对海量数据，传统的关系型数据库往往力不从心，因此大数据平台通常采用分布式文件系统和分布式数据库作为

数据治理平台架构是一个涵盖数据治理各环节与功能的分层架构体系，通过多层面技术组件协作实现对企业数据的全面管理与优化，以下是一个概括性介绍：数据治理平台架构概述数据治理平台架构通常包括数据集成层、数据库、分布式文件系统、NoSQL数据库等，为后续的数据处理和分析提供基础。元数据管理层：对数据的定义、来源、关系等元数据进行集中管理，包括业务元数据、技术元数据和管理元数据等，通过元数据管理工具，实现元数据的标准和规范，包括数据格式、编码规则、数据字典等，确保数据的一致性和规范性，通过数据标准管理工具，对数据进行标准化处理，提高数据的共享和交换能力。数据管控层：作为数据治理的核心，负责制定数据治理的策略存储层、元数据管理层、数据质量管理层、数据安全管理层、数据标准管理层、数据管控层以及数据服务层等多个层次，各层次相互协作，共同实现数据治理的目标。各层具体介绍数据集成层：作为数据的入口，负责从各种数据源中抽取、转换和加载数据，支持多种数据格式和传输协议，将异构数据源中的数据整合到统一的数据存储中。数据存储层：存储经过集成处理的数据，根据数据的特点和使用需求，选择合适的存储方式，如关系型数据

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•...

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。

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...

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

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：

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"}...

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