大数据平台服务器迁移方案

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）资源管理与调度资源管理与调度是基础平台服务的核心功能之一，负责合理分配和管理硬件资源，确保大数据应用的高效运行。（四）存储服务存储服务是大数据平台的基础平台服务的重要组成部分，用于存储和管理海量数据。（五

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）资源管理与调度资源管理与调度是基础平台服务的核心功能之一，负责合理分配和管理硬件资源，确保大数据应用的高效运行。（四）存储服务存储服务是大数据平台的基础平台服务的重要组成部分，用于存储和管理海量数据。（五

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）资源管理与调度资源管理与调度是基础平台服务的核心功能之一，负责合理分配和管理硬件资源，确保大数据应用的高效运行。（四）存储服务存储服务是大数据平台的基础平台服务的重要组成部分，用于存储和管理海量数据。（五

现有的大数据平台进行全面评估，包括数据量、数据类型、数据存储方式、数据处理框架、应用程序和工具以及相关的业务流程。确定迁移目标：明确迁移后的大数据平台架构，包括硬件环境（如选择云服务提供商、服务器配置等原因硬件升级：随着数据量的不断增长和业务需求的提高，原有的硬件设备可能无法满足性能要求。例如，旧的服务器存储容量不足、CPU处理能力不够，需要迁移到具有更高性能的新服务器或存储设备上。成本优化：将本地大数据平台迁移到云平台可以降低硬件采购、维护和能源消耗等成本。云服务提供商提供按需付费的模式，企业可以根据实际使用情况灵活调整资源，避免了大量的前期硬件投资。技术更新：旧的大数据技术栈可能存在功能局限大数据平台迁移是指将现有的大数据平台从一个环境转移到另一个环境的过程。这可能涉及从旧的硬件设施迁移到新的硬件，或者从一种软件架构转换到另一种软件架构，也可能是从本地数据中心迁移到云环境等情况。迁移，考虑数据的分区、副本策略等，以提高数据的可用性和性能。应用程序迁移阶段应用兼容性测试：在新平台上对现有的大数据应用程序（如数据挖掘算法、可视化工具等）进行测试，检查是否存在兼容性问题。这可能包括软件库

现有的大数据平台进行全面评估，包括数据量、数据类型、数据存储方式、数据处理框架、应用程序和工具以及相关的业务流程。确定迁移目标：明确迁移后的大数据平台架构，包括硬件环境（如选择云服务提供商、服务器配置等原因硬件升级：随着数据量的不断增长和业务需求的提高，原有的硬件设备可能无法满足性能要求。例如，旧的服务器存储容量不足、CPU处理能力不够，需要迁移到具有更高性能的新服务器或存储设备上。成本优化：将本地大数据平台迁移到云平台可以降低硬件采购、维护和能源消耗等成本。云服务提供商提供按需付费的模式，企业可以根据实际使用情况灵活调整资源，避免了大量的前期硬件投资。技术更新：旧的大数据技术栈可能存在功能局限大数据平台迁移是指将现有的大数据平台从一个环境转移到另一个环境的过程。这可能涉及从旧的硬件设施迁移到新的硬件，或者从一种软件架构转换到另一种软件架构，也可能是从本地数据中心迁移到云环境等情况。迁移，考虑数据的分区、副本策略等，以提高数据的可用性和性能。应用程序迁移阶段应用兼容性测试：在新平台上对现有的大数据应用程序（如数据挖掘算法、可视化工具等）进行测试，检查是否存在兼容性问题。这可能包括软件库

现有的大数据平台进行全面评估，包括数据量、数据类型、数据存储方式、数据处理框架、应用程序和工具以及相关的业务流程。确定迁移目标：明确迁移后的大数据平台架构，包括硬件环境（如选择云服务提供商、服务器配置等原因硬件升级：随着数据量的不断增长和业务需求的提高，原有的硬件设备可能无法满足性能要求。例如，旧的服务器存储容量不足、CPU处理能力不够，需要迁移到具有更高性能的新服务器或存储设备上。成本优化：将本地大数据平台迁移到云平台可以降低硬件采购、维护和能源消耗等成本。云服务提供商提供按需付费的模式，企业可以根据实际使用情况灵活调整资源，避免了大量的前期硬件投资。技术更新：旧的大数据技术栈可能存在功能局限大数据平台迁移是指将现有的大数据平台从一个环境转移到另一个环境的过程。这可能涉及从旧的硬件设施迁移到新的硬件，或者从一种软件架构转换到另一种软件架构，也可能是从本地数据中心迁移到云环境等情况。迁移，考虑数据的分区、副本策略等，以提高数据的可用性和性能。应用程序迁移阶段应用兼容性测试：在新平台上对现有的大数据应用程序（如数据挖掘算法、可视化工具等）进行测试，检查是否存在兼容性问题。这可能包括软件库

现有的大数据平台进行全面评估，包括数据量、数据类型、数据存储方式、数据处理框架、应用程序和工具以及相关的业务流程。确定迁移目标：明确迁移后的大数据平台架构，包括硬件环境（如选择云服务提供商、服务器配置等原因硬件升级：随着数据量的不断增长和业务需求的提高，原有的硬件设备可能无法满足性能要求。例如，旧的服务器存储容量不足、CPU处理能力不够，需要迁移到具有更高性能的新服务器或存储设备上。成本优化：将本地大数据平台迁移到云平台可以降低硬件采购、维护和能源消耗等成本。云服务提供商提供按需付费的模式，企业可以根据实际使用情况灵活调整资源，避免了大量的前期硬件投资。技术更新：旧的大数据技术栈可能存在功能局限大数据平台迁移是指将现有的大数据平台从一个环境转移到另一个环境的过程。这可能涉及从旧的硬件设施迁移到新的硬件，或者从一种软件架构转换到另一种软件架构，也可能是从本地数据中心迁移到云环境等情况。迁移，考虑数据的分区、副本策略等，以提高数据的可用性和性能。应用程序迁移阶段应用兼容性测试：在新平台上对现有的大数据应用程序（如数据挖掘算法、可视化工具等）进行测试，检查是否存在兼容性问题。这可能包括软件库

现有的大数据平台进行全面评估，包括数据量、数据类型、数据存储方式、数据处理框架、应用程序和工具以及相关的业务流程。确定迁移目标：明确迁移后的大数据平台架构，包括硬件环境（如选择云服务提供商、服务器配置等原因硬件升级：随着数据量的不断增长和业务需求的提高，原有的硬件设备可能无法满足性能要求。例如，旧的服务器存储容量不足、CPU处理能力不够，需要迁移到具有更高性能的新服务器或存储设备上。成本优化：将本地大数据平台迁移到云平台可以降低硬件采购、维护和能源消耗等成本。云服务提供商提供按需付费的模式，企业可以根据实际使用情况灵活调整资源，避免了大量的前期硬件投资。技术更新：旧的大数据技术栈可能存在功能局限大数据平台迁移是指将现有的大数据平台从一个环境转移到另一个环境的过程。这可能涉及从旧的硬件设施迁移到新的硬件，或者从一种软件架构转换到另一种软件架构，也可能是从本地数据中心迁移到云环境等情况。迁移，考虑数据的分区、副本策略等，以提高数据的可用性和性能。应用程序迁移阶段应用兼容性测试：在新平台上对现有的大数据应用程序（如数据挖掘算法、可视化工具等）进行测试，检查是否存在兼容性问题。这可能包括软件库

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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。...

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。

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：

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...

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

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...