大数据平台基础软件有哪些

解锁大数据平台基座：数字化时代的超级引擎一、揭开大数据平台基座的神秘面纱从技术架构层面来看，大数据平台基座是一个由硬件设施、基础软件以及相关技术框架组成的综合性体系。硬件方面，高性能服务器、海量存储需要时，按照规定的流程进行安全销毁，避免数据残留带来的安全风险。（三）数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据平台基座发挥价值的关键环节，它运用多种算法和技术从海量数据中提取有价值的信息。分类算法是数据功能（一）数据采集与整合大数据平台基座的首要任务是广泛收集各类数据，它具备多种数据采集方式，以满足不同数据源的需求。对于企业内部业务系统产生的数据，可通过数据库采集方式，借助关系型数据库或NoSQL，因此需要进行清洗、转换和整合。数据清洗通过去重、补全缺失值、转换数据类型、删除异常值等操作，改善数据质量。（二）数据存储与管理面对海量的数据，大数据平台基座采用分布式存储技术来实现高效存储。分布式数据不会丢失。就像一个大型图书馆，将书籍分散存放在多个书架上，并且对重要书籍进行多份复制，即使某个书架损坏，依然能找到对应的书籍。数据管理也是大数据平台基座的重要功能，它涉及数据的权限管理、数据生命周期

解锁大数据平台基座：数字化时代的超级引擎一、揭开大数据平台基座的神秘面纱从技术架构层面来看，大数据平台基座是一个由硬件设施、基础软件以及相关技术框架组成的综合性体系。硬件方面，高性能服务器、海量存储需要时，按照规定的流程进行安全销毁，避免数据残留带来的安全风险。（三）数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据平台基座发挥价值的关键环节，它运用多种算法和技术从海量数据中提取有价值的信息。分类算法是数据功能（一）数据采集与整合大数据平台基座的首要任务是广泛收集各类数据，它具备多种数据采集方式，以满足不同数据源的需求。对于企业内部业务系统产生的数据，可通过数据库采集方式，借助关系型数据库或NoSQL，因此需要进行清洗、转换和整合。数据清洗通过去重、补全缺失值、转换数据类型、删除异常值等操作，改善数据质量。（二）数据存储与管理面对海量的数据，大数据平台基座采用分布式存储技术来实现高效存储。分布式数据不会丢失。就像一个大型图书馆，将书籍分散存放在多个书架上，并且对重要书籍进行多份复制，即使某个书架损坏，依然能找到对应的书籍。数据管理也是大数据平台基座的重要功能，它涉及数据的权限管理、数据生命周期

大数据平台基础平台服务的概念、组成及其重要性。一、什么是大数据平台基础平台服务？大数据平台基础平台服务是大数据平台的底层架构，为上层的数据处理和分析提供基础的硬件资源、软件环境和运维管理功能。它类似于大数据平台基础平台服务在数字化时代，大数据平台已成为企业和组织处理海量数据、挖掘数据价值的核心工具。而基础平台服务则是大数据平台的“地基”，为数据的存储、处理、分析和应用提供底层支持。本文将为您介绍建筑的地基，决定了整个平台的稳定性、扩展性和性能表现。基础平台服务的核心目标是为大数据应用提供高效、可靠、可扩展的运行环境，同时降低运维成本和复杂性。二、大数据平台基础平台服务的组成大数据平台基础平台服务通常由以下几个关键部分组成：（一）硬件资源硬件资源是基础平台服务的物理支撑，包括服务器、存储设备和网络设备。服务器提供计算能力，用于运行各种大数据处理任务；存储设备用于存储海量数据，常见的有分布式均衡和安全防护功能，确保数据传输的稳定性和安全性。三、大数据平台基础平台服务的重要性大数据平台基础平台服务的重要性体现在以下几个方面：（一）提供高效稳定的运行环境基础平台服务通过整合硬件资源、优化

大数据平台基础平台服务的概念、组成及其重要性。一、什么是大数据平台基础平台服务？大数据平台基础平台服务是大数据平台的底层架构，为上层的数据处理和分析提供基础的硬件资源、软件环境和运维管理功能。它类似于大数据平台基础平台服务在数字化时代，大数据平台已成为企业和组织处理海量数据、挖掘数据价值的核心工具。而基础平台服务则是大数据平台的“地基”，为数据的存储、处理、分析和应用提供底层支持。本文将为您介绍建筑的地基，决定了整个平台的稳定性、扩展性和性能表现。基础平台服务的核心目标是为大数据应用提供高效、可靠、可扩展的运行环境，同时降低运维成本和复杂性。二、大数据平台基础平台服务的组成大数据平台基础平台服务通常由以下几个关键部分组成：（一）硬件资源硬件资源是基础平台服务的物理支撑，包括服务器、存储设备和网络设备。服务器提供计算能力，用于运行各种大数据处理任务；存储设备用于存储海量数据，常见的有分布式均衡和安全防护功能，确保数据传输的稳定性和安全性。三、大数据平台基础平台服务的重要性大数据平台基础平台服务的重要性体现在以下几个方面：（一）提供高效稳定的运行环境基础平台服务通过整合硬件资源、优化

星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术人员的操作难度，也能让企业管理人员更轻松的调整数据访问权限，避免各类数据安全问题。坚持自主创新研发，保障系统安全可控：TDH经过多年演进，自主研发的核心代码占80%以上，帮助各行业用户提升大数据系统的国产化水平，保障系统的自主可控与安全。架构，轻松胜任高阶数据分析：TDH采用领先的多模型技术架构，用于构建服务于整个企业的统一数据资源库，彻底打破不同部门间的数据隔阂，支持数据跨部门灵活调用，创造更大的数据价值。统一数据管理，保障数据一致，告别数据冗余：使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据的高效存储和统一管理，TDH拥有自主研发的分布式数据管理系统TDDMS，统一管理多个数据模型，避免数据跨库导入导出，减少数据冗余，保障多个

星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术人员的操作难度，也能让企业管理人员更轻松的调整数据访问权限，避免各类数据安全问题。坚持自主创新研发，保障系统安全可控：TDH经过多年演进，自主研发的核心代码占80%以上，帮助各行业用户提升大数据系统的国产化水平，保障系统的自主可控与安全。架构，轻松胜任高阶数据分析：TDH采用领先的多模型技术架构，用于构建服务于整个企业的统一数据资源库，彻底打破不同部门间的数据隔阂，支持数据跨部门灵活调用，创造更大的数据价值。统一数据管理，保障数据一致，告别数据冗余：使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据的高效存储和统一管理，TDH拥有自主研发的分布式数据管理系统TDDMS，统一管理多个数据模型，避免数据跨库导入导出，减少数据冗余，保障多个

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星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术人员的操作难度，也能让企业管理人员更轻松的调整数据访问权限，避免各类数据安全问题。坚持自主创新研发，保障系统安全可控：TDH经过多年演进，自主研发的核心代码占80%以上，帮助各行业用户提升大数据系统的国产化水平，保障系统的自主可控与安全。架构，轻松胜任高阶数据分析：TDH采用领先的多模型技术架构，用于构建服务于整个企业的统一数据资源库，彻底打破不同部门间的数据隔阂，支持数据跨部门灵活调用，创造更大的数据价值。统一数据管理，保障数据一致，告别数据冗余：使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据的高效存储和统一管理，TDH拥有自主研发的分布式数据管理系统TDDMS，统一管理多个数据模型，避免数据跨库导入导出，减少数据冗余，保障多个

大数据平台厂商有哪些？在当今数据驱动的商业环境中，大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。这些平台能够帮助企业收集、存储、处理和分析海量数据，从而提取有价值的商业洞察。市场上存在着多种类型的厂商则专注于特定领域的大数据解决方案。例如，有针对零售业客户行为分析优化的平台，也有为物联网设备数据处理专门设计的系统。这些平台内置了行业特定的数据模型和分析方法，能够快速满足专业需求。相比通用平台，它们在上手速度和业务贴合度方面具有优势，但可能缺乏跨行业扩展能力。在选择大数据平台厂商时，企业需要考虑多方面因素。数据规模和处理需求是基础考量点，不同平台在批处理、实时处理或混合负载方面的能力差异显著大数据平台提供商，它们各具特色，满足不同行业和规模企业的需求。从技术架构来看，大数据平台厂商大致可以分为几类。首先是提供全面解决方案的综合型厂商，这类厂商通常拥有完整的大数据技术栈，从底层存储到上层分析现有系统集成，构建定制化的大数据架构。这种方式的优点是可以针对特定需求选择技术，但集成和维护成本相对较高。云计算服务商也是大数据平台市场的重要参与者。这些厂商将大数据能力作为云服务提供，用户无需自行

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。

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":...

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

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。...

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

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...

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：

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"}...

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

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•...