tsdb迁移数据

CDH在大数据平台的应用，帮助企业，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，加速企业数字化转型。TDH的存储与计算组件兼容CDH/HDP，可以实现平滑迁移，大大降低企业迁移成本低。专业的迁移工具实现数据一键迁移，高效便捷。此外，星环科技已经有大量的迁移成功案例，经验丰富，保障整个迁移过程安全可靠。本文将基于某金融机构的数据仓库批处理场景来手把手带领大家“三步”完成CDH到星环TDH的平滑迁移张表和脚本，百TB级别数据量，这里我们对其中完整逻辑做了抽象，精简的过程便以理解迁移过程。CDH集群信息硬件信息节点数3CPU40核/节点内存256G/节点磁盘12*1.7T/节点软件信息软件版。迁移后TDH数据处理流程接下来我们来看看CDH迁移到TDH后的数据处理流程。数据ETL（抽取+加载）在星环大数据开发工具TranswarpDataStudio（TDS）中配置数据同步，从业务数据库抽取数据到星环关系型分析引擎Inceptor中。数据加工Inceptor高度兼容Hive，批处理任务基本不需改动即可以迁移到Inceptor执行。与CDH要手动向HBase导入数据不同，TDH中可以直接把

采用灰度迁移策略，逐步将业务流量切换到新系统。在迁移过程中，要特别注意数据一致性和服务连续性的保障。最后，进行全面的性能测试和业务验证，确保系统稳定运行。在具体实施过程中，企业需要重点关注几个关键技术点ES平滑迁移到国产化产品：自主可控之路在信息技术领域，Elasticsearch（ES）作为一款开源的分布式搜索引擎，在企业级应用中扮演着重要角色。随着国际形势的变化和我国信息技术自主可控战略的推进，将ES平滑迁移到国产化产品已成为众多企业的必然选择。当前，我国在搜索引擎领域已取得显著突破。国产化产品，在性能、功能和稳定性等方面已接近或达到国际先进水平。这些产品不仅完全兼容ES的API接口，还在中文分词、数据安全等方面进行了深度优化。实现ES到国产化产品的平滑迁移，需要遵循科学的方法论。首先，要进行全面的系统评估，包括数据规模、查询复杂度、性能指标等关键要素。其次，制定详细的迁移方案，通常：数据迁移的完整性和一致性保障、查询语句的兼容性处理、集群配置的优化调整等。同时，要建立完善的监控体系，实时掌握系统运行状态，及时发现和解决问题。展望未来，随着国产化产品的持续创新和生态完善，ES迁移

采用灰度迁移策略，逐步将业务流量切换到新系统。在迁移过程中，要特别注意数据一致性和服务连续性的保障。最后，进行全面的性能测试和业务验证，确保系统稳定运行。在具体实施过程中，企业需要重点关注几个关键技术点ES平滑迁移到国产化产品：自主可控之路在信息技术领域，Elasticsearch（ES）作为一款开源的分布式搜索引擎，在企业级应用中扮演着重要角色。随着国际形势的变化和我国信息技术自主可控战略的推进，将ES平滑迁移到国产化产品已成为众多企业的必然选择。当前，我国在搜索引擎领域已取得显著突破。国产化产品，在性能、功能和稳定性等方面已接近或达到国际先进水平。这些产品不仅完全兼容ES的API接口，还在中文分词、数据安全等方面进行了深度优化。实现ES到国产化产品的平滑迁移，需要遵循科学的方法论。首先，要进行全面的系统评估，包括数据规模、查询复杂度、性能指标等关键要素。其次，制定详细的迁移方案，通常：数据迁移的完整性和一致性保障、查询语句的兼容性处理、集群配置的优化调整等。同时，要建立完善的监控体系，实时掌握系统运行状态，及时发现和解决问题。展望未来，随着国产化产品的持续创新和生态完善，ES迁移

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采用灰度迁移策略，逐步将业务流量切换到新系统。在迁移过程中，要特别注意数据一致性和服务连续性的保障。最后，进行全面的性能测试和业务验证，确保系统稳定运行。在具体实施过程中，企业需要重点关注几个关键技术点ES平滑迁移到国产化产品：自主可控之路在信息技术领域，Elasticsearch（ES）作为一款开源的分布式搜索引擎，在企业级应用中扮演着重要角色。随着国际形势的变化和我国信息技术自主可控战略的推进，将ES平滑迁移到国产化产品已成为众多企业的必然选择。当前，我国在搜索引擎领域已取得显著突破。国产化产品，在性能、功能和稳定性等方面已接近或达到国际先进水平。这些产品不仅完全兼容ES的API接口，还在中文分词、数据安全等方面进行了深度优化。实现ES到国产化产品的平滑迁移，需要遵循科学的方法论。首先，要进行全面的系统评估，包括数据规模、查询复杂度、性能指标等关键要素。其次，制定详细的迁移方案，通常：数据迁移的完整性和一致性保障、查询语句的兼容性处理、集群配置的优化调整等。同时，要建立完善的监控体系，实时掌握系统运行状态，及时发现和解决问题。展望未来，随着国产化产品的持续创新和生态完善，ES迁移

可用性。数据中心迁移：企业可能需要将数据从一个数据中心迁移到另一个数据中心，例如由于成本、地理位置、性能等原因。云迁移：将数据从本地环境迁移到云环境，或在不同的云提供商之间迁移数据，以利用云计算的优势限度减少对业务运营的干扰。应用领域数据迁移在多个领域有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：系统升级或更换：当企业需要升级现有系统或更换到新的系统时，需要将数据从旧系统迁移到新系统，以确保数据的连续性和。数据库迁移：由于技术或业务需求的变化，可能需要将数据从一个数据库迁移到另一个数据库，例如从关系型数据库迁移到非关系型数据库。应用程序迁移：将应用程序及其相关数据迁移到新的基础设施或平台，以提高性能、可。云服务提供商工具：使用云服务提供商提供的数据迁移工具。这些工具提供了丰富的功能和自动化支持，适用于大规模数据迁移。数据迁移的常见挑战及应对策略数据迁移过程中可能会遇到以下挑战：数据完整性：迁移过程中可能出现数据丢失、数据重复、数据错误等问题。应对策略包括使用事务处理、数据校验等技术手段，确保数据的完整性。数据安全性：迁移过程中可能面临数据泄露、数据篡改等安全威胁。应对策略包括加强数据加密、访问控制

可用性。数据中心迁移：企业可能需要将数据从一个数据中心迁移到另一个数据中心，例如由于成本、地理位置、性能等原因。云迁移：将数据从本地环境迁移到云环境，或在不同的云提供商之间迁移数据，以利用云计算的优势限度减少对业务运营的干扰。应用领域数据迁移在多个领域有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：系统升级或更换：当企业需要升级现有系统或更换到新的系统时，需要将数据从旧系统迁移到新系统，以确保数据的连续性和。数据库迁移：由于技术或业务需求的变化，可能需要将数据从一个数据库迁移到另一个数据库，例如从关系型数据库迁移到非关系型数据库。应用程序迁移：将应用程序及其相关数据迁移到新的基础设施或平台，以提高性能、可。云服务提供商工具：使用云服务提供商提供的数据迁移工具。这些工具提供了丰富的功能和自动化支持，适用于大规模数据迁移。数据迁移的常见挑战及应对策略数据迁移过程中可能会遇到以下挑战：数据完整性：迁移过程中可能出现数据丢失、数据重复、数据错误等问题。应对策略包括使用事务处理、数据校验等技术手段，确保数据的完整性。数据安全性：迁移过程中可能面临数据泄露、数据篡改等安全威胁。应对策略包括加强数据加密、访问控制

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":...

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•...

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

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。

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：

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

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"}...