通用数据仓库

标准，为企业提供一致的数据视图。数据仓库与数据湖建设：数据采集平台是数据仓库和数据湖建设的基础。它负责将数据从源头采集并传输到数据仓库或数据湖中，为企业的数据分析和数据挖掘提供数据支持。数据质量管理通用数据采集平台概述1.1定义与功能通用数据采集平台是一种用于从多种数据源收集、传输和存储数据的系统，广泛应用于企业、政府机构和科研单位等。其主要功能包括：数据收集：能够从数据库、日志文件、API、过滤和转换，以提高数据质量。监控与管理：实时监控数据采集过程，确保数据的完整性和准确性。通用数据采集平台在大数据生态系统中发挥着重要作用，为数据分析和处理提供了基础支持。其功能的多样性和高效性使其成为企业数字化转型和数据驱动决策的关键工具。1.2架构设计通用数据采集平台的架构设计通常包括以下几个关键部分：数据源层：数据源是数据的来源，包括但不限于数据库、日志文件、API接口和网络爬虫。不同的数据存储层：目标存储是数据的最终存储位置。监控与管理层：实时监控数据采集过程，确保数据的完整性和准确性。这种分层架构设计使得通用数据采集平台具有高度的灵活性和可扩展性，能够适应不同的数据采集需求和场景

标准，为企业提供一致的数据视图。数据仓库与数据湖建设：数据采集平台是数据仓库和数据湖建设的基础。它负责将数据从源头采集并传输到数据仓库或数据湖中，为企业的数据分析和数据挖掘提供数据支持。数据质量管理通用数据采集平台概述1.1定义与功能通用数据采集平台是一种用于从多种数据源收集、传输和存储数据的系统，广泛应用于企业、政府机构和科研单位等。其主要功能包括：数据收集：能够从数据库、日志文件、API、过滤和转换，以提高数据质量。监控与管理：实时监控数据采集过程，确保数据的完整性和准确性。通用数据采集平台在大数据生态系统中发挥着重要作用，为数据分析和处理提供了基础支持。其功能的多样性和高效性使其成为企业数字化转型和数据驱动决策的关键工具。1.2架构设计通用数据采集平台的架构设计通常包括以下几个关键部分：数据源层：数据源是数据的来源，包括但不限于数据库、日志文件、API接口和网络爬虫。不同的数据存储层：目标存储是数据的最终存储位置。监控与管理层：实时监控数据采集过程，确保数据的完整性和准确性。这种分层架构设计使得通用数据采集平台具有高度的灵活性和可扩展性，能够适应不同的数据采集需求和场景

标准，为企业提供一致的数据视图。数据仓库与数据湖建设：数据采集平台是数据仓库和数据湖建设的基础。它负责将数据从源头采集并传输到数据仓库或数据湖中，为企业的数据分析和数据挖掘提供数据支持。数据质量管理通用数据采集平台概述1.1定义与功能通用数据采集平台是一种用于从多种数据源收集、传输和存储数据的系统，广泛应用于企业、政府机构和科研单位等。其主要功能包括：数据收集：能够从数据库、日志文件、API、过滤和转换，以提高数据质量。监控与管理：实时监控数据采集过程，确保数据的完整性和准确性。通用数据采集平台在大数据生态系统中发挥着重要作用，为数据分析和处理提供了基础支持。其功能的多样性和高效性使其成为企业数字化转型和数据驱动决策的关键工具。1.2架构设计通用数据采集平台的架构设计通常包括以下几个关键部分：数据源层：数据源是数据的来源，包括但不限于数据库、日志文件、API接口和网络爬虫。不同的数据存储层：目标存储是数据的最终存储位置。监控与管理层：实时监控数据采集过程，确保数据的完整性和准确性。这种分层架构设计使得通用数据采集平台具有高度的灵活性和可扩展性，能够适应不同的数据采集需求和场景

标准，为企业提供一致的数据视图。数据仓库与数据湖建设：数据采集平台是数据仓库和数据湖建设的基础。它负责将数据从源头采集并传输到数据仓库或数据湖中，为企业的数据分析和数据挖掘提供数据支持。数据质量管理通用数据采集平台概述1.1定义与功能通用数据采集平台是一种用于从多种数据源收集、传输和存储数据的系统，广泛应用于企业、政府机构和科研单位等。其主要功能包括：数据收集：能够从数据库、日志文件、API、过滤和转换，以提高数据质量。监控与管理：实时监控数据采集过程，确保数据的完整性和准确性。通用数据采集平台在大数据生态系统中发挥着重要作用，为数据分析和处理提供了基础支持。其功能的多样性和高效性使其成为企业数字化转型和数据驱动决策的关键工具。1.2架构设计通用数据采集平台的架构设计通常包括以下几个关键部分：数据源层：数据源是数据的来源，包括但不限于数据库、日志文件、API接口和网络爬虫。不同的数据存储层：目标存储是数据的最终存储位置。监控与管理层：实时监控数据采集过程，确保数据的完整性和准确性。这种分层架构设计使得通用数据采集平台具有高度的灵活性和可扩展性，能够适应不同的数据采集需求和场景

的项目时长，可能会占用数仓开发的50%及以上。因为获取源数据、理解业务规则、逻辑和物理数据模型需要花费大量时间。ETL通过从源系统数据库实时同步数据至数据仓库贴源层，基础层、通用层、应用层基于贴源层的在当今高度信息化的时代，企业面临着多数据源、口径不一致、数据无关联、数据质量差、缺少历史数据等问题。为了解决这些问题，企业需要构建企业级数据仓库，对数据进行规整和高效利用。构建企业级数据仓库的步骤交付给终用户项目计划及需求说明，需要的情况下需要制定灾备计划，以便数据仓库可以从事故中恢复。二、数仓设计数仓构建的核心工作是分层及建模。分层架构设计是为应用数据资源采集、存储、处理和交换提供建设性依据。一般而言，数仓分为ODS（贴源层）、DW层（数据仓储层）、DM层（数据集市层）三层架构，依据企业实际情况会有所调整。数仓模型大多采用维度建模和范式建模。三、数仓实施开发——ETLETL过程常常需要长增量数据以实时指标加工的规则进行定时（T+1天）加工处理。四、测试上线及规范建设测试上线的主要目的是为了测试当前数仓开发完毕后数据是否准确，数据相应的速度是否及时，包括ETL任务的各环节是否出现异常等

以下是一些数据仓库方案的关键点和技术架构：数据仓库建设方案总体架构：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存储、数据分析、数据服务等几个方面的内容。数据采集：负责从各业务系统中汇集信息数据，支撑常规机器学习算法。数据仓库技术架构数据仓库的技术架构通常包括以下五个主要部分：数据源层：包含企业内外部的各种数据源。ETL层：负责将数据源层的数据进行抽取、转换和加载，确保数据的准确性和时效性。数据存储层：涉及数据的存储技术。数据分析层：支持OLAP分析和机器学习算法。数据应用层：数据仓库的应用层面，如报表生成和数据展示。数据仓库设计OLTP与OLAP：数据仓库主要服务于OLAP场景，而非事务型应用OLTP。数据仓库功能：满足OLAP场景下的数据管理需求，包括数据的统一化存储和规范化处理。数据仓库应用：满足企业中所有数据的统一化存储，通过规范化的数据处理来实现企业的数据分析应用。数据仓库设计步骤需求分析：明确数据仓库的使用场景、用户需求和数据来源。数据建模：选择合适的数据仓库设计模式，进行概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。ETL过程：设计并实现ETL过程，将源系统的数据抽取出来，经过清洗

离线数据仓库是一种数据仓库架构，主要用于存储和处理历史的、静态的数据。以下是离线数据仓库的一些主要特点和应用场景：特点：处理大规模数据能力强：离线数据仓库能够处理海量的历史数据，由于是批量处理，对于：相比实时数据仓库，离线数据仓库在硬件和软件资源的投入上相对较少，因为不需要实时处理的高性能计算和存储设备，适合中小企业和对数据实时性要求不高的应用场景。稳定性好：离线数仓在稳定性方面表现较好，因为数据生成一份客户流失分析报表，通过分析客户的购买频率、最近购买时间等因素来确定可能流失的客户名单。商业智能与数据分析：企业通过离线数据仓库汇集来自不同部门和系统的数据，进行综合分析，形成商业智能报告，帮助决策者制定战略规划。销售与市场分析：企业可以定期提取销售数据和市场数据，分析销售趋势、客户行为等，以优化销售策略和市场营销活动。财务分析：财务部门可以将历史财务数据集中存储在离线数据仓库中，以便进行数据量的容忍度较高，可以存储和分析企业多年积累的数据。数据一致性和准确性高：在ETL过程中可以对数据进行仔细的清洗和转换，保证数据在加载到数仓后的一致性和准确性，有利于进行高质量的分析。成本效益较好

采购数据仓库是一个用于存储和管理采购相关信息的数据库系统，旨在支持采购流程的优化、供应链管理的改进以及数据驱动的决策制定。以下是采购数据仓库的关键组成部分和实施步骤：1.明确需求定义数据类型和来源：确定需要记录的采购信息，包括供应商信息、采购合同、采购订单、采购历史数据等。2.选择合适的软件关系型数据库：适用于结构化数据的存储和管理。NoSQL数据库：适用于半结构化数据的存储和管理。数据仓库可恢复性。数据加密策略：对敏感数据进行加密处理，确保数据的安全性。访问控制策略：设置访问控制策略，限制数据访问权限。5.数据集成系统集成：将ERP系统、库存管理系统、供应商系统的数据导入采购数据仓库，进行数据的同步和融合。6.数据查询和分析SQL查询工具：使用SQL查询工具进行数据查询和分析。数据分析工具：使用数据分析工具生成数据报表和数据可视化报表。7.系统集成与ERP系统集成：将采购数据仓库与项目协作软件进行项目管理。采购数据仓库的优势提高效率：通过准确和一致的数据，减少错误和重复工作，提高采购流程的效率。增强透明度：实时共享数据，确保供应链各环节的透明度，提高协同效率。优化决策：基于

数据仓库是一种专为报告和分析而设计的数据库系统，它具有以下特点：集成性：数据仓库集成了来自多个数据源的数据，提供了企业级的统一视图。主题导向：数据仓库是围绕特定的业务主题组织的，而不是像操作型数据库那样围绕应用程序功能组织。非易失性：数据仓库中的数据主要用于查询和分析，不涉及日常事务处理，因此它是非易失性的，数据一旦写入，通常不会被修改或删除。时间维度：数据仓库支持时间序列分析，能够存储和管理历史数据，帮助分析长期趋势。数据质量：数据仓库中的数据经过清洗和整合，以确保数据的准确性和一致性。多维数据模型：数据仓库通常使用星型模型或雪花模型等多维数据模型，这些模型支持快速的数据访问和分析。数据抽取、转换和加载（ETL）：数据仓库需要定期从源系统中抽取数据，进行清洗、转换和整合，然后加载到数据仓库中。性能优化：数据仓库针对复杂的查询和分析进行了优化，以提高查询性能。用户和访问模式：数据仓库由分析师、报告编写者和决策者访问，用于生成报告和分析，而不是由业务用户和应用程序直接访问。数据量：数据仓库可能存储大量的历史数据，数据量通常比操作型数据库大得多。元数据管理：数据仓库包含元数据，这些元数据

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":...

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...

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。

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

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...

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"}...

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。...