大数据平台可扩展性

在设计大数据平台时，需要考虑多个核心原则和架构组件，以确保平台的高效性、可扩展性、安全性和易用性。核心设计原则需求驱动，明确目标：大数据架构设计应始于对业务需求的深刻理解，明确数据处理的目标和期望实现的业务价值。可扩展性与灵活性：随着数据量的增长和业务需求的变化，大数据架构必须具备良好的可扩展性和灵活性。数据集成与统一视图：大数据架构应能够有效集成不同源的数据，并提供统一的数据视图，以支持跨部门用户提供直观的数据可视化工具，降低操作门槛，简化数据接入、处理和分析的流程。大数据平台架构数据采集层：实现多数据源的统一采集，支持实时与批量采集，数据格式标准化。数据存储层：负责存储处理后的数据，可以的数据共享和分析。数据安全与合规性：通过加密、权限控制和审计机制保障数据安全，遵守数据隐私保护相关法规。开放性与兼容性：支持多种数据类型和提供标准化的接口，兼容主流数据工具与框架。易用性与可视化：为选择不同的存储方案，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。数据处理层：对采集到的原始数据进行清洗、转换和规范化，以消除噪声、纠正错误，并将其转换为适合后续分析的数据格式。常使用ETL工具和流

在设计大数据平台时，需要考虑多个核心原则和架构组件，以确保平台的高效性、可扩展性、安全性和易用性。核心设计原则需求驱动，明确目标：大数据架构设计应始于对业务需求的深刻理解，明确数据处理的目标和期望实现的业务价值。可扩展性与灵活性：随着数据量的增长和业务需求的变化，大数据架构必须具备良好的可扩展性和灵活性。数据集成与统一视图：大数据架构应能够有效集成不同源的数据，并提供统一的数据视图，以支持跨部门用户提供直观的数据可视化工具，降低操作门槛，简化数据接入、处理和分析的流程。大数据平台架构数据采集层：实现多数据源的统一采集，支持实时与批量采集，数据格式标准化。数据存储层：负责存储处理后的数据，可以的数据共享和分析。数据安全与合规性：通过加密、权限控制和审计机制保障数据安全，遵守数据隐私保护相关法规。开放性与兼容性：支持多种数据类型和提供标准化的接口，兼容主流数据工具与框架。易用性与可视化：为选择不同的存储方案，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。数据处理层：对采集到的原始数据进行清洗、转换和规范化，以消除噪声、纠正错误，并将其转换为适合后续分析的数据格式。常使用ETL工具和流

在设计大数据平台时，需要考虑多个核心原则和架构组件，以确保平台的高效性、可扩展性、安全性和易用性。核心设计原则需求驱动，明确目标：大数据架构设计应始于对业务需求的深刻理解，明确数据处理的目标和期望实现的业务价值。可扩展性与灵活性：随着数据量的增长和业务需求的变化，大数据架构必须具备良好的可扩展性和灵活性。数据集成与统一视图：大数据架构应能够有效集成不同源的数据，并提供统一的数据视图，以支持跨部门用户提供直观的数据可视化工具，降低操作门槛，简化数据接入、处理和分析的流程。大数据平台架构数据采集层：实现多数据源的统一采集，支持实时与批量采集，数据格式标准化。数据存储层：负责存储处理后的数据，可以的数据共享和分析。数据安全与合规性：通过加密、权限控制和审计机制保障数据安全，遵守数据隐私保护相关法规。开放性与兼容性：支持多种数据类型和提供标准化的接口，兼容主流数据工具与框架。易用性与可视化：为选择不同的存储方案，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。数据处理层：对采集到的原始数据进行清洗、转换和规范化，以消除噪声、纠正错误，并将其转换为适合后续分析的数据格式。常使用ETL工具和流

在设计大数据平台时，需要考虑多个核心原则和架构组件，以确保平台的高效性、可扩展性、安全性和易用性。核心设计原则需求驱动，明确目标：大数据架构设计应始于对业务需求的深刻理解，明确数据处理的目标和期望实现的业务价值。可扩展性与灵活性：随着数据量的增长和业务需求的变化，大数据架构必须具备良好的可扩展性和灵活性。数据集成与统一视图：大数据架构应能够有效集成不同源的数据，并提供统一的数据视图，以支持跨部门用户提供直观的数据可视化工具，降低操作门槛，简化数据接入、处理和分析的流程。大数据平台架构数据采集层：实现多数据源的统一采集，支持实时与批量采集，数据格式标准化。数据存储层：负责存储处理后的数据，可以的数据共享和分析。数据安全与合规性：通过加密、权限控制和审计机制保障数据安全，遵守数据隐私保护相关法规。开放性与兼容性：支持多种数据类型和提供标准化的接口，兼容主流数据工具与框架。易用性与可视化：为选择不同的存储方案，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。数据处理层：对采集到的原始数据进行清洗、转换和规范化，以消除噪声、纠正错误，并将其转换为适合后续分析的数据格式。常使用ETL工具和流

在设计大数据平台时，需要考虑多个核心原则和架构组件，以确保平台的高效性、可扩展性、安全性和易用性。核心设计原则需求驱动，明确目标：大数据架构设计应始于对业务需求的深刻理解，明确数据处理的目标和期望实现的业务价值。可扩展性与灵活性：随着数据量的增长和业务需求的变化，大数据架构必须具备良好的可扩展性和灵活性。数据集成与统一视图：大数据架构应能够有效集成不同源的数据，并提供统一的数据视图，以支持跨部门用户提供直观的数据可视化工具，降低操作门槛，简化数据接入、处理和分析的流程。大数据平台架构数据采集层：实现多数据源的统一采集，支持实时与批量采集，数据格式标准化。数据存储层：负责存储处理后的数据，可以的数据共享和分析。数据安全与合规性：通过加密、权限控制和审计机制保障数据安全，遵守数据隐私保护相关法规。开放性与兼容性：支持多种数据类型和提供标准化的接口，兼容主流数据工具与框架。易用性与可视化：为选择不同的存储方案，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。数据处理层：对采集到的原始数据进行清洗、转换和规范化，以消除噪声、纠正错误，并将其转换为适合后续分析的数据格式。常使用ETL工具和流

企业级大数据平台的选型需要从多个方面进行考虑，包括业务需求、厂商实践经验、平台开放性、系统稳定性、可扩展性、安全性以及成本效益等。通过全面评估和比较不同产品，可以找到适合企业的大数据平台。业务需求企业业务的快速发展和创新。如果平台不够开放和灵活，将难以支撑企业业务的快速创新发展。可扩展性和稳定性：企业级大数据平台需要具备可扩展性和稳定性，能够随着业务的发展进行扩展，同时保证系统的稳定运行。安全性：数据安全是企业级大数据平台必须考虑的问题，需要保证数据的安全性和隐私性。成本效益：在选择企业级大数据平台时，需要考虑成本效益，选择性价比高的产品。在行业内的实践经验和成功案例。一个有良好实践经验和成功案例的厂商，通常具备解决实际问题和可落地性的能力。开放性和灵活性：对于平台，需要重点考察其开放性和灵活性。一个优秀的平台应该能够支持持续迭代，以适应

企业级大数据平台的选型需要从多个方面进行考虑，包括业务需求、厂商实践经验、平台开放性、系统稳定性、可扩展性、安全性以及成本效益等。通过全面评估和比较不同产品，可以找到适合企业的大数据平台。业务需求企业业务的快速发展和创新。如果平台不够开放和灵活，将难以支撑企业业务的快速创新发展。可扩展性和稳定性：企业级大数据平台需要具备可扩展性和稳定性，能够随着业务的发展进行扩展，同时保证系统的稳定运行。安全性：数据安全是企业级大数据平台必须考虑的问题，需要保证数据的安全性和隐私性。成本效益：在选择企业级大数据平台时，需要考虑成本效益，选择性价比高的产品。在行业内的实践经验和成功案例。一个有良好实践经验和成功案例的厂商，通常具备解决实际问题和可落地性的能力。开放性和灵活性：对于平台，需要重点考察其开放性和灵活性。一个优秀的平台应该能够支持持续迭代，以适应

企业级大数据平台的选型需要从多个方面进行考虑，包括业务需求、厂商实践经验、平台开放性、系统稳定性、可扩展性、安全性以及成本效益等。通过全面评估和比较不同产品，可以找到适合企业的大数据平台。业务需求企业业务的快速发展和创新。如果平台不够开放和灵活，将难以支撑企业业务的快速创新发展。可扩展性和稳定性：企业级大数据平台需要具备可扩展性和稳定性，能够随着业务的发展进行扩展，同时保证系统的稳定运行。安全性：数据安全是企业级大数据平台必须考虑的问题，需要保证数据的安全性和隐私性。成本效益：在选择企业级大数据平台时，需要考虑成本效益，选择性价比高的产品。在行业内的实践经验和成功案例。一个有良好实践经验和成功案例的厂商，通常具备解决实际问题和可落地性的能力。开放性和灵活性：对于平台，需要重点考察其开放性和灵活性。一个优秀的平台应该能够支持持续迭代，以适应

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，同时保持系统的灵活性和可扩展性。本文将探讨构建高性能企业级大数据平台的核心要素和设计原则。大数据架构的核心层次现代大数据架构通常由多个逻辑层次组成，每层承担特定功能并相互协作。数据采集层负责从各类源头平台时，扩展性是首要考虑因素。系统应能随着数据量增长而线性扩展，避免性能瓶颈。这要求采用分布式架构和无共享设计，使每个节点能独立处理部分工作负载。容错能力同样重要，大数据系统需要自动处理节点故障大数据架构设计:构建灵活、高性能的企业级大数据平台在当今数据驱动的商业环境中，企业级大数据平台已成为组织获取竞争优势的关键基础设施。一个设计良好的大数据架构能够帮助企业处理海量数据，挖掘潜在价值在CPU开销和压缩率之间找到平衡点。现代大数据架构设计是一门平衡艺术，需要在性能、成本、灵活性和易用性之间找到最佳结合点。通过遵循模块化设计原则，采用合适的技术组合，企业可以构建出既能满足当前需求，又能适应未来变化的大数据平台。分析层提供各类计算框架和算法库，支持从基础统计分析到复杂机器学习的不同分析需求。上层是数据应用层，将分析结果转化为可视化报表、预警系统或业务决策支持工具，直接为终端用户创造价值。关键设计原则构建企业级大数据

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。...

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。

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：

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•...

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"}...

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...