数据要素应用

数据要素的应用场景非常广泛，以下是一些具体的应用领域和场景：智能制造：数据要素在智能制造中的应用包括通过融合设计、仿真、实验验证等数据，培育数据驱动型产品研发新模式，提升创新能力。同时，支持链主企业打通供应链上下游数据，实现敏捷柔性协同制造，提高整体生产效率。智慧农业：在农业领域，数据要素的应用体现在精准种植、精准养殖，提高农业生产效率。同时，支持第三方企业汇聚农产品数据，支撑农产品溯源管理、精准营销，增强消费者信任。商贸流通：数据要素在商贸流通领域的应用包括通过融合客流数据、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据，打造闭环消费生态，推进直播电商、即时零售、反向定制等发展。金融服务：金融行业是数据要素应用最为广泛的领域之一。金融机构可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，优化业务流程、提升风控能力、增强客户服务体验。医疗健康：医疗行业利用数据要素进行辅助诊断、精准医疗等。通过对病人的病历：数据要素被用于智能交通系统的建设、交通流量的预测和管理等；在自动驾驶方面，数据要素也发挥着重要作用。教育领域：数据要素被用于个性化教学、学习效果评估等。科技创新：数据要素在科技创新领域的应用包括数字

数据要素的应用场景非常广泛，以下是一些具体的应用领域和场景：智能制造：数据要素在智能制造中的应用包括通过融合设计、仿真、实验验证等数据，培育数据驱动型产品研发新模式，提升创新能力。同时，支持链主企业打通供应链上下游数据，实现敏捷柔性协同制造，提高整体生产效率。智慧农业：在农业领域，数据要素的应用体现在精准种植、精准养殖，提高农业生产效率。同时，支持第三方企业汇聚农产品数据，支撑农产品溯源管理、精准营销，增强消费者信任。商贸流通：数据要素在商贸流通领域的应用包括通过融合客流数据、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据，打造闭环消费生态，推进直播电商、即时零售、反向定制等发展。金融服务：金融行业是数据要素应用最为广泛的领域之一。金融机构可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，优化业务流程、提升风控能力、增强客户服务体验。医疗健康：医疗行业利用数据要素进行辅助诊断、精准医疗等。通过对病人的病历：数据要素被用于智能交通系统的建设、交通流量的预测和管理等；在自动驾驶方面，数据要素也发挥着重要作用。教育领域：数据要素被用于个性化教学、学习效果评估等。科技创新：数据要素在科技创新领域的应用包括数字

数据要素的应用场景非常广泛，以下是一些具体的应用领域和场景：智能制造：数据要素在智能制造中的应用包括通过融合设计、仿真、实验验证等数据，培育数据驱动型产品研发新模式，提升创新能力。同时，支持链主企业打通供应链上下游数据，实现敏捷柔性协同制造，提高整体生产效率。智慧农业：在农业领域，数据要素的应用体现在精准种植、精准养殖，提高农业生产效率。同时，支持第三方企业汇聚农产品数据，支撑农产品溯源管理、精准营销，增强消费者信任。商贸流通：数据要素在商贸流通领域的应用包括通过融合客流数据、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据，打造闭环消费生态，推进直播电商、即时零售、反向定制等发展。金融服务：金融行业是数据要素应用最为广泛的领域之一。金融机构可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，优化业务流程、提升风控能力、增强客户服务体验。医疗健康：医疗行业利用数据要素进行辅助诊断、精准医疗等。通过对病人的病历：数据要素被用于智能交通系统的建设、交通流量的预测和管理等；在自动驾驶方面，数据要素也发挥着重要作用。教育领域：数据要素被用于个性化教学、学习效果评估等。科技创新：数据要素在科技创新领域的应用包括数字

数据要素的应用场景非常广泛，涉及多个行业和领域。以下是一些具体的应用场景：智能制造：在汽车制造企业中，数据要素被用来提升智能制造水平。通过融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式识别，优化信贷业务管理和保险产品设计。科技创新：数据要素在科技创新领域应用广泛，包括数字广告、图像识别、语言识别、数字信贷、无人驾驶、人脸识别、机器翻译、医学图像处理等。医疗健康：在医疗行业，数据要素通行效率。应急管理：数据要素在应急管理中应用，通过对多元数据的分析，建立具有安全态势感知能力的数字城市和数字乡村，强化社会风险研判和预警能力。气象服务：数据要素在气象服务中应用，通过打通车企、第三方平台、运输企业等主体间的数据壁垒，促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用，提高智能汽车的创新服务水平和主动安全防控能力。智慧城市：数据要素在智慧城市建设中应用，通过数据的高效利用，推动城市治理的现代化。绿色低碳：数据要素在绿色低碳领域应用，通过数据的分析和应用，推动绿色低碳发展。

数据要素的应用场景非常广泛，涉及多个行业和领域。以下是一些具体的应用场景：智能制造：在汽车制造企业中，数据要素被用来提升智能制造水平。通过融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式识别，优化信贷业务管理和保险产品设计。科技创新：数据要素在科技创新领域应用广泛，包括数字广告、图像识别、语言识别、数字信贷、无人驾驶、人脸识别、机器翻译、医学图像处理等。医疗健康：在医疗行业，数据要素通行效率。应急管理：数据要素在应急管理中应用，通过对多元数据的分析，建立具有安全态势感知能力的数字城市和数字乡村，强化社会风险研判和预警能力。气象服务：数据要素在气象服务中应用，通过打通车企、第三方平台、运输企业等主体间的数据壁垒，促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用，提高智能汽车的创新服务水平和主动安全防控能力。智慧城市：数据要素在智慧城市建设中应用，通过数据的高效利用，推动城市治理的现代化。绿色低碳：数据要素在绿色低碳领域应用，通过数据的分析和应用，推动绿色低碳发展。

数据要素的应用场景非常广泛，涉及多个行业和领域。以下是一些具体的应用场景：智能制造：在汽车制造企业中，数据要素被用来提升智能制造水平。通过融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式识别，优化信贷业务管理和保险产品设计。科技创新：数据要素在科技创新领域应用广泛，包括数字广告、图像识别、语言识别、数字信贷、无人驾驶、人脸识别、机器翻译、医学图像处理等。医疗健康：在医疗行业，数据要素通行效率。应急管理：数据要素在应急管理中应用，通过对多元数据的分析，建立具有安全态势感知能力的数字城市和数字乡村，强化社会风险研判和预警能力。气象服务：数据要素在气象服务中应用，通过打通车企、第三方平台、运输企业等主体间的数据壁垒，促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用，提高智能汽车的创新服务水平和主动安全防控能力。智慧城市：数据要素在智慧城市建设中应用，通过数据的高效利用，推动城市治理的现代化。绿色低碳：数据要素在绿色低碳领域应用，通过数据的分析和应用，推动绿色低碳发展。

数据要素运营是指通过一系列策略和措施，充分发挥数据要素的价值，推动数据要素的高效流通和应用。以下是数据要素运营的几个关键方面：提高资源配置效率：数据要素运营能够显著降低信息不对称影响，加强主体协同与数据融合，开发数据新应用，减少政府和企业在数据收集、清洗和建模中产生的重复劳动和资源浪费。提高资源配置效率，促进产业结构升级：数据要素流通平台可以实现数据的自由流通和交易，提升数据流通和交易全流程服务能力，助力地方产业结构优化升级，提高经济增长质量。任务协同，优化资源配置、提高市场运行效率。提升投入产出效率：数据要素通过与其他生产要素结合，提升投入产出效率，促进经济增长。建立全流程合规与监管体系：为了实现数据要素的安全高效流通，需要建立数据要素流通全流程合规与监管体系。数据要素集聚对科技创新的影响：数据要素集聚通过促进数据资源的开放和数据要素的高效集聚，提高大数据企业和创新型企业对高素质、高质量劳动力的需求，缓解劳动资源错配，提升科技创新水平。数据全流程合规治理与监管体系：数据要素的安全有序流通需要依法合规、高效贯通的数据流通规则标准体系，全面覆盖数据的采集、整理、聚合、存储、分析、流转等环节。隐私计算环境：数据要素运营中，隐私计算技术被

数据要素运营是指通过一系列策略和措施，充分发挥数据要素的价值，推动数据要素的高效流通和应用。以下是数据要素运营的几个关键方面：提高资源配置效率：数据要素运营能够显著降低信息不对称影响，加强主体协同与数据融合，开发数据新应用，减少政府和企业在数据收集、清洗和建模中产生的重复劳动和资源浪费。提高资源配置效率，促进产业结构升级：数据要素流通平台可以实现数据的自由流通和交易，提升数据流通和交易全流程服务能力，助力地方产业结构优化升级，提高经济增长质量。任务协同，优化资源配置、提高市场运行效率。提升投入产出效率：数据要素通过与其他生产要素结合，提升投入产出效率，促进经济增长。建立全流程合规与监管体系：为了实现数据要素的安全高效流通，需要建立数据要素流通全流程合规与监管体系。数据要素集聚对科技创新的影响：数据要素集聚通过促进数据资源的开放和数据要素的高效集聚，提高大数据企业和创新型企业对高素质、高质量劳动力的需求，缓解劳动资源错配，提升科技创新水平。数据全流程合规治理与监管体系：数据要素的安全有序流通需要依法合规、高效贯通的数据流通规则标准体系，全面覆盖数据的采集、整理、聚合、存储、分析、流转等环节。隐私计算环境：数据要素运营中，隐私计算技术被

数据要素市场是指数据作为生产要素，在交换或流通中形成的市场。数据要素市场可以分为数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障等模块，覆盖数据要素从产生到发生要素作用的全过程。数据要素市场建设是一个重要的任务，需要多方面的努力和合作：建立完善的数据治理机制：数据治理包括数据政策、数据管理、数据安全、数据质量管理等方面，是保障数据要素市场健康发展的重要保障。加强对数据治理的监管和指导，制定相关政策和法规，规范数据要素市场的运作。促进数据的共享和流通：数据的共享和流通是数据要素市场建设的重要环节。政府应推动公共数据的开放和共享，促进企业之间的数据流通和交易。同时，应加强数据隐私保护，防止数据泄露和滥用。加强数据基础设施建设：数据基础设施是数据要素市场建设的基础，包括数据中心、网络、云计算等方面。加强数据基础设施建设，提高数据存储和处理的效率，为数据要素市场的发展提供有力支撑。培育数据要素市场主体：数据要素市场的发展需要有多元化的市场主体参与，包括数据供应商、数据经纪人、数据分析师等。鼓励和支持各类市场主体的参与，促进市场的竞争和创新。加强人才培养和引进：数据要素市场

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•...

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

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

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。

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。...

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...

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

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：