智能大数据治理系统

大数据治理是指充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。包括对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理。同时，在数据生命周期管理各阶段，如数据存储、保留、归档、处置时，要。大数据治理是一个全面而系统的工程，需要从多个方面入手，实现对大数据的全面管理和控制。星环数据治理解决方案星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等考虑大数据保存时间与存储空间的平衡，并对对业务有关键影响的数据元素进行检查和保证数据质量。此外，在隐私方面，应考虑社交数据的隐私保护需求，制定相应政策，同时还要将大数据治理与企业内外部风险管控需求建立联系。除了对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理外，大数据治理还需要考虑以下几个方面：数据质量管理：大数据治理需要关注数据的质量问题，包括数据的完整性、准确性、一致性、规范性等方面。数据架构管理：大数据治理需要对数据架构进行管理，明确数据的组成结构、数据之间的关系、数据的存储位置等信息。数据生命周期管理：大数据治理需要对数据进行全面的生命周期管理，包括数据的收集、处理、存储、备份、恢复等环节

大数据治理是指充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。包括对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理。同时，在数据生命周期管理各阶段，如数据存储、保留、归档、处置时，要。大数据治理是一个全面而系统的工程，需要从多个方面入手，实现对大数据的全面管理和控制。星环数据治理解决方案星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等考虑大数据保存时间与存储空间的平衡，并对对业务有关键影响的数据元素进行检查和保证数据质量。此外，在隐私方面，应考虑社交数据的隐私保护需求，制定相应政策，同时还要将大数据治理与企业内外部风险管控需求建立联系。除了对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理外，大数据治理还需要考虑以下几个方面：数据质量管理：大数据治理需要关注数据的质量问题，包括数据的完整性、准确性、一致性、规范性等方面。数据架构管理：大数据治理需要对数据架构进行管理，明确数据的组成结构、数据之间的关系、数据的存储位置等信息。数据生命周期管理：大数据治理需要对数据进行全面的生命周期管理，包括数据的收集、处理、存储、备份、恢复等环节

大数据治理是指充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。包括对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理。同时，在数据生命周期管理各阶段，如数据存储、保留、归档、处置时，要。大数据治理是一个全面而系统的工程，需要从多个方面入手，实现对大数据的全面管理和控制。星环数据治理解决方案星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等考虑大数据保存时间与存储空间的平衡，并对对业务有关键影响的数据元素进行检查和保证数据质量。此外，在隐私方面，应考虑社交数据的隐私保护需求，制定相应政策，同时还要将大数据治理与企业内外部风险管控需求建立联系。除了对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理外，大数据治理还需要考虑以下几个方面：数据质量管理：大数据治理需要关注数据的质量问题，包括数据的完整性、准确性、一致性、规范性等方面。数据架构管理：大数据治理需要对数据架构进行管理，明确数据的组成结构、数据之间的关系、数据的存储位置等信息。数据生命周期管理：大数据治理需要对数据进行全面的生命周期管理，包括数据的收集、处理、存储、备份、恢复等环节

大数据治理是指充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。包括对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理。同时，在数据生命周期管理各阶段，如数据存储、保留、归档、处置时，要。大数据治理是一个全面而系统的工程，需要从多个方面入手，实现对大数据的全面管理和控制。星环数据治理解决方案星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等考虑大数据保存时间与存储空间的平衡，并对对业务有关键影响的数据元素进行检查和保证数据质量。此外，在隐私方面，应考虑社交数据的隐私保护需求，制定相应政策，同时还要将大数据治理与企业内外部风险管控需求建立联系。除了对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理外，大数据治理还需要考虑以下几个方面：数据质量管理：大数据治理需要关注数据的质量问题，包括数据的完整性、准确性、一致性、规范性等方面。数据架构管理：大数据治理需要对数据架构进行管理，明确数据的组成结构、数据之间的关系、数据的存储位置等信息。数据生命周期管理：大数据治理需要对数据进行全面的生命周期管理，包括数据的收集、处理、存储、备份、恢复等环节

大数据系统是一套为了有效处理、存储、分析和管理海量、多源、异构大数据而构建的综合性技术体系。数据采集层数据来源广泛：涵盖了众多渠道的数据，比如企业内部的业务系统产生的数据，各类网络应用的用户行为数据分析中，在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域对大数据进行深度挖掘和分析，提升分析的精度和智能化水平。数据管理层元数据管理：对数据的来源、格式、结构、关系等元数据信息进行管理，通过工具等实现元数据系统提供的数据洞察来优化业务、提升效率、创造价值。运维与监控层性能监控：实时监测大数据系统各个组件的运行状态，包括存储资源的使用率、计算节点的负载、网络带宽的占用情况等性能指标，及时发现性能瓶颈，还有传感器、物联网设备实时采集的环境、状态等数据。数据存储层分布式存储架构：常采用分布式文件系统这样的分布式存储方案，它将大文件分割成多个数据块存储在集群的不同节点上，具备高容错性、可扩展性强的优势挖掘算法，从海量数据中挖掘有价值的信息，比如预测客户购买行为、进行客户细分、发现异常数据等，帮助企业进行决策、优化业务流程等。深度学习融入：随着深度学习的发展，像神经网络等技术也被越来越多地应用于大数据

大数据系统是一套为了有效处理、存储、分析和管理海量、多源、异构大数据而构建的综合性技术体系。数据采集层数据来源广泛：涵盖了众多渠道的数据，比如企业内部的业务系统产生的数据，各类网络应用的用户行为数据分析中，在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域对大数据进行深度挖掘和分析，提升分析的精度和智能化水平。数据管理层元数据管理：对数据的来源、格式、结构、关系等元数据信息进行管理，通过工具等实现元数据系统提供的数据洞察来优化业务、提升效率、创造价值。运维与监控层性能监控：实时监测大数据系统各个组件的运行状态，包括存储资源的使用率、计算节点的负载、网络带宽的占用情况等性能指标，及时发现性能瓶颈，还有传感器、物联网设备实时采集的环境、状态等数据。数据存储层分布式存储架构：常采用分布式文件系统这样的分布式存储方案，它将大文件分割成多个数据块存储在集群的不同节点上，具备高容错性、可扩展性强的优势挖掘算法，从海量数据中挖掘有价值的信息，比如预测客户购买行为、进行客户细分、发现异常数据等，帮助企业进行决策、优化业务流程等。深度学习融入：随着深度学习的发展，像神经网络等技术也被越来越多地应用于大数据

大数据系统是一套为了有效处理、存储、分析和管理海量、多源、异构大数据而构建的综合性技术体系。数据采集层数据来源广泛：涵盖了众多渠道的数据，比如企业内部的业务系统产生的数据，各类网络应用的用户行为数据分析中，在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域对大数据进行深度挖掘和分析，提升分析的精度和智能化水平。数据管理层元数据管理：对数据的来源、格式、结构、关系等元数据信息进行管理，通过工具等实现元数据系统提供的数据洞察来优化业务、提升效率、创造价值。运维与监控层性能监控：实时监测大数据系统各个组件的运行状态，包括存储资源的使用率、计算节点的负载、网络带宽的占用情况等性能指标，及时发现性能瓶颈，还有传感器、物联网设备实时采集的环境、状态等数据。数据存储层分布式存储架构：常采用分布式文件系统这样的分布式存储方案，它将大文件分割成多个数据块存储在集群的不同节点上，具备高容错性、可扩展性强的优势挖掘算法，从海量数据中挖掘有价值的信息，比如预测客户购买行为、进行客户细分、发现异常数据等，帮助企业进行决策、优化业务流程等。深度学习融入：随着深度学习的发展，像神经网络等技术也被越来越多地应用于大数据

大数据智能分析平台是一种集成了大数据处理、分析和智能决策支持的软件系统。它利用大数据技术和人工智能算法，帮助用户从海量数据中提取有价值的信息、洞察和预测。数据集成：能够从多个数据源（如数据库、文件系统、传感器等）集成数据，支持结构化、半结构化和非结构化数据。数据存储与管理：提供高效的数据存储解决方案，包括分布式文件系统、NoSQL数据库和数据仓库。数据处理与清洗：具备数据预处理能力，包括数据清洗、去重、转换和规范化，以提高数据质量。数据分析：支持复杂的数据分析，包括统计分析、机器学习、预测分析、聚类分析、关联规则学习等。智能算法：集成了多种人工智能算法，如深度学习、自然语言处理、图像识别等，以实现智能分析和模式识别。实时分析：支持实时数据流的处理和分析，以便快速响应业务需求和市场变化。数据可视化：提供直观的数据可视化工具，将分析结果转化为图表、仪表板和报告，帮助用户理解数据。自动化与自动化：自动化数据处理和分析流程，减少手动干预，提高效率。预测与推荐：利用机器学习模型进行预测分析和个性化推荐。可扩展性与灵活性：能够根据业务需求灵活扩展，支持云计算和分布式计算环境。安全性与合规性：确保

大数据系统是一套为了有效处理、存储、分析和管理海量、多源、异构大数据而构建的综合性技术体系。数据采集层数据来源广泛：涵盖了众多渠道的数据，比如企业内部的业务系统产生的数据，各类网络应用的用户行为数据分析中，在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域对大数据进行深度挖掘和分析，提升分析的精度和智能化水平。数据管理层元数据管理：对数据的来源、格式、结构、关系等元数据信息进行管理，通过工具等实现元数据系统提供的数据洞察来优化业务、提升效率、创造价值。运维与监控层性能监控：实时监测大数据系统各个组件的运行状态，包括存储资源的使用率、计算节点的负载、网络带宽的占用情况等性能指标，及时发现性能瓶颈，还有传感器、物联网设备实时采集的环境、状态等数据。数据存储层分布式存储架构：常采用分布式文件系统这样的分布式存储方案，它将大文件分割成多个数据块存储在集群的不同节点上，具备高容错性、可扩展性强的优势挖掘算法，从海量数据中挖掘有价值的信息，比如预测客户购买行为、进行客户细分、发现异常数据等，帮助企业进行决策、优化业务流程等。深度学习融入：随着深度学习的发展，像神经网络等技术也被越来越多地应用于大数据

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...

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":...

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

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...

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。