大数据备份恢复有哪些

集中带来的风险？如何保证数据在各种灾难情况下的安全？如何保障业务连续性、维护银行声誉呢？星环科技基于自身的大数据平台数据备份恢复软件TOP-BAK，为福建华通银行搭建了大数据平台的灾备集群，保障系统数字化建设的发展、完善，福建华通银行建立了基于星环科技大数据基础平台TDH的大数据中心，建立了诸多大数据应用，为银行业务发展提供数据支持。在数据大集中带来巨大优势的同时，也使风险大集中，如何应对和有效化解数据金融是经济的核心，银行是国民经济的命脉。数据不丢失、业务不中断，是商业银行开展业务的两条红线，因此银行信息系统的灾备能力必须要满足业务连续性保障需求，达到灾难恢复等级要求和容灾建设的目标。随着在遭遇自然灾害、设备故障、人为灾难等突发性事件时，可以通过灾难恢复或应急切换，支撑系统正常运行，保障业务连续性。

数据库容灾备份是指在数据库系统中采用多种备份方式，实现数据备份和灾难恢复的过程。容灾备份涉及到数据库的多种备技术、恢复技术、灾难恢复方案、应急处理、日常维护、数据监控等因素。为了确保数据安全，数据库容灾备份需要考虑以下四个方面：备份技术：备份技术是数据库容灾备份的核心。不同类型的数据库系统采用的备份技术有所不同。企业在选择数据库系统时，要根据自身需求和数据复杂度，选择合适的备份技术。恢复技术：恢复技术涉及到数据的恢复和灾难恢复。数据恢复主要涉及到数据的恢复时间和恢复粒度。在进行备份时，需要考虑数据的重要性和故障风险，制定不同的恢复时间和恢复粒度。灾难恢复涉及到如何应对灾难事件，如数据中心停电、地震等，需要制定相应的灾难恢复方案，确保数据和系统在灾难中能够快速恢复。灾难恢复方案：灾难恢复方案主要是指在数据中心发生灾难时，如何速恢复数据和系统。灾难恢复方案需要包含详细的数据备份策略、恢复策略、应急联系人和灾难后的应急处理方式，以便在灾难发生时，能够迅速采取措施恢复数据和系统。日常维护和数据监控：为了确保数据备份稳定可靠，需要进行日常维护和数据监控。日常维护包括定期检查备份设备、备份软件

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数据库容灾备份是指在数据库系统中采用多种备份方式，实现数据备份和灾难恢复的过程。容灾备份涉及到数据库的多种备技术、恢复技术、灾难恢复方案、应急处理、日常维护、数据监控等因素。为了确保数据安全，数据库容灾备份需要考虑以下四个方面：备份技术：备份技术是数据库容灾备份的核心。不同类型的数据库系统采用的备份技术有所不同。企业在选择数据库系统时，要根据自身需求和数据复杂度，选择合适的备份技术。恢复技术：恢复技术涉及到数据的恢复和灾难恢复。数据恢复主要涉及到数据的恢复时间和恢复粒度。在进行备份时，需要考虑数据的重要性和故障风险，制定不同的恢复时间和恢复粒度。灾难恢复涉及到如何应对灾难事件，如数据中心停电、地震等，需要制定相应的灾难恢复方案，确保数据和系统在灾难中能够快速恢复。灾难恢复方案：灾难恢复方案主要是指在数据中心发生灾难时，如何速恢复数据和系统。灾难恢复方案需要包含详细的数据备份策略、恢复策略、应急联系人和灾难后的应急处理方式，以便在灾难发生时，能够迅速采取措施恢复数据和系统。日常维护和数据监控：为了确保数据备份稳定可靠，需要进行日常维护和数据监控。日常维护包括定期检查备份设备、备份软件

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数据库容灾备份是指在数据库系统中采用多种备份方式，实现数据备份和灾难恢复的过程。容灾备份涉及到数据库的多种备技术、恢复技术、灾难恢复方案、应急处理、日常维护、数据监控等因素。为了确保数据安全，数据库容灾备份需要考虑以下四个方面：备份技术：备份技术是数据库容灾备份的核心。不同类型的数据库系统采用的备份技术有所不同。企业在选择数据库系统时，要根据自身需求和数据复杂度，选择合适的备份技术。恢复技术：恢复技术涉及到数据的恢复和灾难恢复。数据恢复主要涉及到数据的恢复时间和恢复粒度。在进行备份时，需要考虑数据的重要性和故障风险，制定不同的恢复时间和恢复粒度。灾难恢复涉及到如何应对灾难事件，如数据中心停电、地震等，需要制定相应的灾难恢复方案，确保数据和系统在灾难中能够快速恢复。灾难恢复方案：灾难恢复方案主要是指在数据中心发生灾难时，如何速恢复数据和系统。灾难恢复方案需要包含详细的数据备份策略、恢复策略、应急联系人和灾难后的应急处理方式，以便在灾难发生时，能够迅速采取措施恢复数据和系统。日常维护和数据监控：为了确保数据备份稳定可靠，需要进行日常维护和数据监控。日常维护包括定期检查备份设备、备份软件

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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

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...

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

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...

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。...

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":...

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"}...