大数据平台维护费

信息海洋，涵盖了互联网平台、物联网设备、企业内部系统等各个角落。数据清洗：雕琢数据品质数据清洗则是大数据维护中的关键工序。在现实世界中，由于数据来源的多样性和复杂性，原始数据往往存在各种问题，如数据解锁大数据存储与维护：数字时代的关键密码大数据存储：数字世界的基石在当今数字化浪潮席卷全球的时代，大数据存储无疑占据着举足轻重的地位，堪称数字世界的基石。从我们日常使用的手机、电脑，到互联网上的各类金融交易、在线游戏等。大数据维护：保障数据健康大数据维护涵盖了从数据收集的源头把控，到数据清洗的精细雕琢，再到故障定位与修复的紧急救援，以及性能优化的持续提升等多个关键环节，每一个环节都紧密相连，共同构成了大数据维护的坚实防线。数据收集：筑牢数据根基数据收集作为大数据维护的首要环节，其重要性不言而喻，它是整个大数据生态系统的“原材料”供应站。在这个信息爆炸的时代，数据来源广泛而繁杂，如同一片广阔无垠的和日志分析技术，能够实时监测系统的运行状态，记录系统运行过程中的各种信息。大数据维护通过数据收集、清洗、故障定位与修复等关键环节，为大数据的健康发展提供了全方位的保障。只有做好大数据维护工作，才能充分挖掘大数据的价值，为企业和社会的发展提供有力的数据支持。

采购大数据平台是一个复杂的过程，需要综合考虑多个因素，包括平台的功能、性能、安全性、成本以及供应商的支持能力。以下是一些关键步骤和建议，帮助企业在采购大数据平台时做出明智的决策。明确需求业务需求分析：与业务部门合作，明确大数据平台需要支持的业务场景和分析需求。例如，是否需要支持实时数据处理、批量数据处理、数据挖掘、机器学习等。技术需求分析：确定平台的技术要求，如数据存储容量、计算能力、数据传输速度、支持的数据格式等。评估供应商技术能力：评估供应商的技术实力，包括平台的稳定性和性能优化能力。支持服务：了解供应商提供的技术支持和服务，如培训、维护、升级等。案例参考：查看供应商的成功案例，了解其在初始成本：评估平台的购买成本，包括软件许可费、硬件设备费等。运营成本：考虑平台的运营成本，如维护费用、人员培训费用、能源消耗等。试用和测试试用：如果可能，申请试用版本，进行实际操作和测试，验证平台是否类似项目中的表现。考虑数据治理和安全数据治理：选择支持数据治理的平台，如元数据管理、数据质量管理、数据血缘分析等。数据安全：确保平台具备强大的数据安全功能，如访问控制、数据加密、审计日志等。成本评估

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信息海洋，涵盖了互联网平台、物联网设备、企业内部系统等各个角落。数据清洗：雕琢数据品质数据清洗则是大数据维护中的关键工序。在现实世界中，由于数据来源的多样性和复杂性，原始数据往往存在各种问题，如数据解锁大数据存储与维护：数字时代的关键密码大数据存储：数字世界的基石在当今数字化浪潮席卷全球的时代，大数据存储无疑占据着举足轻重的地位，堪称数字世界的基石。从我们日常使用的手机、电脑，到互联网上的各类金融交易、在线游戏等。大数据维护：保障数据健康大数据维护涵盖了从数据收集的源头把控，到数据清洗的精细雕琢，再到故障定位与修复的紧急救援，以及性能优化的持续提升等多个关键环节，每一个环节都紧密相连，共同构成了大数据维护的坚实防线。数据收集：筑牢数据根基数据收集作为大数据维护的首要环节，其重要性不言而喻，它是整个大数据生态系统的“原材料”供应站。在这个信息爆炸的时代，数据来源广泛而繁杂，如同一片广阔无垠的和日志分析技术，能够实时监测系统的运行状态，记录系统运行过程中的各种信息。大数据维护通过数据收集、清洗、故障定位与修复等关键环节，为大数据的健康发展提供了全方位的保障。只有做好大数据维护工作，才能充分挖掘大数据的价值，为企业和社会的发展提供有力的数据支持。

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。

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•...

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。...

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

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":...

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"}...

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