稳定的大数据平台

如何打造优秀大数据平台在当今数据驱动的时代，构建一个优秀的大数据平台已成为企业数字化转型的核心任务。一个高效、稳定的大数据平台能够帮助企业从海量数据中提取价值，支持决策制定，优化业务流程，甚至创造新增加维护成本和系统不稳定性。确保数据质量与安全数据质量是大数据平台能否发挥价值的关键因素。低质量的数据会导致分析结果失真，甚至误导决策。因此，平台需要建立完善的数据治理机制，包括数据清洗、数据标准化的商业模式。那么，如何打造一个优秀的大数据平台呢？本文将从几个关键方面进行探讨。明确业务需求与目标构建大数据平台的开始是明确业务需求和目标。不同行业、不同规模的企业对大数据平台的需求各不相同。有的企业可能更注重实时数据分析，有的则更关注历史数据的深度挖掘。在平台设计之初，需要与业务部门充分沟通，了解他们的痛点与期望，确保平台能够真正解决业务问题，而不是成为技术堆砌的产物。合理规划技术架构优秀的大数据平台需要建立在合理的技术架构之上。现代大数据架构通常包括数据采集层、存储层、处理层和分析层。在数据采集层，需要考虑如何高效地从各种数据源获取数据；在存储层，要根据数据类型和访问频率选择合适的存储方案

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：不同的行业和企业会有不同的业务需求和痛点，这些需求和痛点需要从企业所属行业的特性和实践经验出发。可以借鉴其他行业的解决方案，并根据实际情况进行调整和优化。实践经验和成功案例：对于厂商，需要重点考察其

如何打造优秀大数据平台在当今数据驱动的时代，构建一个优秀的大数据平台已成为企业数字化转型的核心任务。一个高效、稳定的大数据平台能够帮助企业从海量数据中提取价值，支持决策制定，优化业务流程，甚至创造新增加维护成本和系统不稳定性。确保数据质量与安全数据质量是大数据平台能否发挥价值的关键因素。低质量的数据会导致分析结果失真，甚至误导决策。因此，平台需要建立完善的数据治理机制，包括数据清洗、数据标准化的商业模式。那么，如何打造一个优秀的大数据平台呢？本文将从几个关键方面进行探讨。明确业务需求与目标构建大数据平台的开始是明确业务需求和目标。不同行业、不同规模的企业对大数据平台的需求各不相同。有的企业可能更注重实时数据分析，有的则更关注历史数据的深度挖掘。在平台设计之初，需要与业务部门充分沟通，了解他们的痛点与期望，确保平台能够真正解决业务问题，而不是成为技术堆砌的产物。合理规划技术架构优秀的大数据平台需要建立在合理的技术架构之上。现代大数据架构通常包括数据采集层、存储层、处理层和分析层。在数据采集层，需要考虑如何高效地从各种数据源获取数据；在存储层，要根据数据类型和访问频率选择合适的存储方案

如何打造优秀大数据平台在当今数据驱动的时代，构建一个优秀的大数据平台已成为企业数字化转型的核心任务。一个高效、稳定的大数据平台能够帮助企业从海量数据中提取价值，支持决策制定，优化业务流程，甚至创造新增加维护成本和系统不稳定性。确保数据质量与安全数据质量是大数据平台能否发挥价值的关键因素。低质量的数据会导致分析结果失真，甚至误导决策。因此，平台需要建立完善的数据治理机制，包括数据清洗、数据标准化的商业模式。那么，如何打造一个优秀的大数据平台呢？本文将从几个关键方面进行探讨。明确业务需求与目标构建大数据平台的开始是明确业务需求和目标。不同行业、不同规模的企业对大数据平台的需求各不相同。有的企业可能更注重实时数据分析，有的则更关注历史数据的深度挖掘。在平台设计之初，需要与业务部门充分沟通，了解他们的痛点与期望，确保平台能够真正解决业务问题，而不是成为技术堆砌的产物。合理规划技术架构优秀的大数据平台需要建立在合理的技术架构之上。现代大数据架构通常包括数据采集层、存储层、处理层和分析层。在数据采集层，需要考虑如何高效地从各种数据源获取数据；在存储层，要根据数据类型和访问频率选择合适的存储方案

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：不同的行业和企业会有不同的业务需求和痛点，这些需求和痛点需要从企业所属行业的特性和实践经验出发。可以借鉴其他行业的解决方案，并根据实际情况进行调整和优化。实践经验和成功案例：对于厂商，需要重点考察其

大数据架构平台搭建指南在当今数据驱动的时代，大数据架构平台的搭建已成为企业数字化转型的核心环节。一个效率高且稳定的大数据平台能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持业务决策和创新。本文将介绍大数据架构平台的基本概念、关键组件以及搭建步骤，为读者提供一份实用的指南。大数据架构平台的基本概念大数据架构平台是指用于存储、处理和分析大规模数据集的系统框架。其核心目标是解决传统数据处理技术无法应对的数据量、速度和多样性问题。大数据平台通常具备高扩展性、高容错性和实时处理能力，能够适应不断变化的业务需求。关键组件一个完整的大数据架构平台通常包含以下几个关键组件：1.数据采集层：负责从各种数据源收集数据以图表、仪表盘等形式展示，便于非技术人员理解和使用。可视化工具能够增强数据的可读性和交互性。搭建步骤搭建一个大数据架构平台需要系统化的规划和执行。以下是主要步骤：1.需求分析：明确业务目标和技术需求环境准备：搭建硬件和软件环境。大数据平台通常运行在分布式集群上，需要配置服务器、网络和存储资源。云服务为资源管理提供了便利选项。4.系统集成：将各组件集成到一个协调的系统中。确保数据能够顺畅地流经各个

大数据架构平台搭建指南在当今数据驱动的时代，大数据架构平台的搭建已成为企业数字化转型的核心环节。一个效率高且稳定的大数据平台能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持业务决策和创新。本文将介绍大数据架构平台的基本概念、关键组件以及搭建步骤，为读者提供一份实用的指南。大数据架构平台的基本概念大数据架构平台是指用于存储、处理和分析大规模数据集的系统框架。其核心目标是解决传统数据处理技术无法应对的数据量、速度和多样性问题。大数据平台通常具备高扩展性、高容错性和实时处理能力，能够适应不断变化的业务需求。关键组件一个完整的大数据架构平台通常包含以下几个关键组件：1.数据采集层：负责从各种数据源收集数据以图表、仪表盘等形式展示，便于非技术人员理解和使用。可视化工具能够增强数据的可读性和交互性。搭建步骤搭建一个大数据架构平台需要系统化的规划和执行。以下是主要步骤：1.需求分析：明确业务目标和技术需求环境准备：搭建硬件和软件环境。大数据平台通常运行在分布式集群上，需要配置服务器、网络和存储资源。云服务为资源管理提供了便利选项。4.系统集成：将各组件集成到一个协调的系统中。确保数据能够顺畅地流经各个

大数据运维平台是确保大数据系统稳定、高效运行的关键基础设施，它涵盖了对硬件、软件、数据以及整个系统流程的监控、管理和优化。一、平台架构数据采集层功能：从大数据系统的各个组件（如服务器、存储设备方便地管理大数据系统的各个组件。这包括系统配置管理、任务调度管理、资源分配管理等功能。用户交互：运维人员可以通过Web界面或命令行工具，对系统进行操作，如启动或停止数据处理任务、添加或删除服务器节点及时发现硬件故障隐患，如过热、硬件损坏等情况。软件监控：对大数据系统中的各种软件组件进行监控。监测软件的进程状态、服务可用性、资源占用情况以及软件内部的性能指标（如数据处理速度、查询响应时间等）。数据：根据大数据系统的任务需求和资源使用情况，合理分配计算资源、存储资源和网络资源（如带宽）。资源调度：制定资源调度策略，以提高资源的利用效率。这包括任务排队、优先级设置、资源抢占等机制。例如，在任务繁忙时期，根据任务的优先级和紧急程度，合理安排任务的执行顺序，确保重要任务能够及时得到资源并执行。任务管理任务调度：负责大数据系统中各种任务（如数据采集任务、数据处理任务、数据分析任务等）的计划和安排

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...

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"}...

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...

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：

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":...

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。