大数据平台的厂商

国内主流大数据平台厂商在当今数据驱动的时代，大数据技术已成为企业数字化转型的核心支撑。国内大数据产业经过十余年发展，已形成了一批具有自主知识产权的大数据平台厂商，为各行业提供数据处理、存储、分析和应用的全套解决方案。这些厂商不仅推动了国内大数据技术的创新，也为全球大数据生态贡献了中国智慧。国内大数据平台厂商主要分为几类：一类是互联网巨头孵化的技术团队，凭借海量数据处理经验将内部技术产品化；另一类析能力。相比国外同类产品，国内平台在易用性、本地化适配和成本控制方面往往更具优势。在行业应用方面，这些厂商的服务已深入金融、电信、政务、零售、制造等多个领域。金融行业利用大数据平台进行风控建模和精准营销是传统IT企业转型而来，结合原有客户基础提供企业级解决方案；还有一类是专注于大数据领域的创新型企业，在特定技术领域形成差异化优势。这些厂商共同构成了中国大数据产业的中坚力量。从技术架构来看，国内开放策略，与上下游合作伙伴共建生态系统。通过开发者社区、认证体系和市场平台，吸引了大量ISV和开发者参与应用创新。部分厂商还积极参与开源社区贡献，将自研技术回馈给全球开发者。国内大数据平台厂商已从技术

国内主流大数据平台厂商在当今数据驱动的时代，大数据技术已成为企业数字化转型的核心支撑。国内大数据产业经过十余年发展，已形成了一批具有自主知识产权的大数据平台厂商，为各行业提供数据处理、存储、分析和应用的全套解决方案。这些厂商不仅推动了国内大数据技术的创新，也为全球大数据生态贡献了中国智慧。国内大数据平台厂商主要分为几类：一类是互联网巨头孵化的技术团队，凭借海量数据处理经验将内部技术产品化；另一类析能力。相比国外同类产品，国内平台在易用性、本地化适配和成本控制方面往往更具优势。在行业应用方面，这些厂商的服务已深入金融、电信、政务、零售、制造等多个领域。金融行业利用大数据平台进行风控建模和精准营销是传统IT企业转型而来，结合原有客户基础提供企业级解决方案；还有一类是专注于大数据领域的创新型企业，在特定技术领域形成差异化优势。这些厂商共同构成了中国大数据产业的中坚力量。从技术架构来看，国内开放策略，与上下游合作伙伴共建生态系统。通过开发者社区、认证体系和市场平台，吸引了大量ISV和开发者参与应用创新。部分厂商还积极参与开源社区贡献，将自研技术回馈给全球开发者。国内大数据平台厂商已从技术

国内主流大数据平台厂商在当今数据驱动的时代，大数据技术已成为企业数字化转型的核心支撑。国内大数据产业经过十余年发展，已形成了一批具有自主知识产权的大数据平台厂商，为各行业提供数据处理、存储、分析和应用的全套解决方案。这些厂商不仅推动了国内大数据技术的创新，也为全球大数据生态贡献了中国智慧。国内大数据平台厂商主要分为几类：一类是互联网巨头孵化的技术团队，凭借海量数据处理经验将内部技术产品化；另一类析能力。相比国外同类产品，国内平台在易用性、本地化适配和成本控制方面往往更具优势。在行业应用方面，这些厂商的服务已深入金融、电信、政务、零售、制造等多个领域。金融行业利用大数据平台进行风控建模和精准营销是传统IT企业转型而来，结合原有客户基础提供企业级解决方案；还有一类是专注于大数据领域的创新型企业，在特定技术领域形成差异化优势。这些厂商共同构成了中国大数据产业的中坚力量。从技术架构来看，国内开放策略，与上下游合作伙伴共建生态系统。通过开发者社区、认证体系和市场平台，吸引了大量ISV和开发者参与应用创新。部分厂商还积极参与开源社区贡献，将自研技术回馈给全球开发者。国内大数据平台厂商已从技术

国内主流大数据平台厂商在当今数据驱动的时代，大数据技术已成为企业数字化转型的核心支撑。国内大数据产业经过十余年发展，已形成了一批具有自主知识产权的大数据平台厂商，为各行业提供数据处理、存储、分析和应用的全套解决方案。这些厂商不仅推动了国内大数据技术的创新，也为全球大数据生态贡献了中国智慧。国内大数据平台厂商主要分为几类：一类是互联网巨头孵化的技术团队，凭借海量数据处理经验将内部技术产品化；另一类析能力。相比国外同类产品，国内平台在易用性、本地化适配和成本控制方面往往更具优势。在行业应用方面，这些厂商的服务已深入金融、电信、政务、零售、制造等多个领域。金融行业利用大数据平台进行风控建模和精准营销是传统IT企业转型而来，结合原有客户基础提供企业级解决方案；还有一类是专注于大数据领域的创新型企业，在特定技术领域形成差异化优势。这些厂商共同构成了中国大数据产业的中坚力量。从技术架构来看，国内开放策略，与上下游合作伙伴共建生态系统。通过开发者社区、认证体系和市场平台，吸引了大量ISV和开发者参与应用创新。部分厂商还积极参与开源社区贡献，将自研技术回馈给全球开发者。国内大数据平台厂商已从技术

大数据平台厂商有哪些？在当今数据驱动的商业环境中，大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。这些平台能够帮助企业收集、存储、处理和分析海量数据，从而提取有价值的商业洞察。市场上存在着多种类型的大数据平台提供商，它们各具特色，满足不同行业和规模企业的需求。从技术架构来看，大数据平台厂商大致可以分为几类。首先是提供全面解决方案的综合型厂商，这类厂商通常拥有完整的大数据技术栈，从底层存储到上层分析现有系统集成，构建定制化的大数据架构。这种方式的优点是可以针对特定需求选择技术，但集成和维护成本相对较高。云计算服务商也是大数据平台市场的重要参与者。这些厂商将大数据能力作为云服务提供，用户无需自行厂商则专注于特定领域的大数据解决方案。例如，有针对零售业客户行为分析优化的平台，也有为物联网设备数据处理专门设计的系统。这些平台内置了行业特定的数据模型和分析方法，能够快速满足专业需求。相比通用平台，现代大数据平台越来越注重智能分析功能的集成。一些前沿厂商开始提供内置的机器学习工具和预训练模型，使企业能够更容易地从数据中提取预测性洞察。同时，数据隐私和合规性功能也变得愈发重要，特别是在GDPR等法规

大数据平台厂商有哪些？在当今数据驱动的商业环境中，大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。这些平台能够帮助企业收集、存储、处理和分析海量数据，从而提取有价值的商业洞察。市场上存在着多种类型的大数据平台提供商，它们各具特色，满足不同行业和规模企业的需求。从技术架构来看，大数据平台厂商大致可以分为几类。首先是提供全面解决方案的综合型厂商，这类厂商通常拥有完整的大数据技术栈，从底层存储到上层分析现有系统集成，构建定制化的大数据架构。这种方式的优点是可以针对特定需求选择技术，但集成和维护成本相对较高。云计算服务商也是大数据平台市场的重要参与者。这些厂商将大数据能力作为云服务提供，用户无需自行厂商则专注于特定领域的大数据解决方案。例如，有针对零售业客户行为分析优化的平台，也有为物联网设备数据处理专门设计的系统。这些平台内置了行业特定的数据模型和分析方法，能够快速满足专业需求。相比通用平台，现代大数据平台越来越注重智能分析功能的集成。一些前沿厂商开始提供内置的机器学习工具和预训练模型，使企业能够更容易地从数据中提取预测性洞察。同时，数据隐私和合规性功能也变得愈发重要，特别是在GDPR等法规

大数据平台厂商有哪些？在当今数据驱动的商业环境中，大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。这些平台能够帮助企业收集、存储、处理和分析海量数据，从而提取有价值的商业洞察。市场上存在着多种类型的大数据平台提供商，它们各具特色，满足不同行业和规模企业的需求。从技术架构来看，大数据平台厂商大致可以分为几类。首先是提供全面解决方案的综合型厂商，这类厂商通常拥有完整的大数据技术栈，从底层存储到上层分析现有系统集成，构建定制化的大数据架构。这种方式的优点是可以针对特定需求选择技术，但集成和维护成本相对较高。云计算服务商也是大数据平台市场的重要参与者。这些厂商将大数据能力作为云服务提供，用户无需自行厂商则专注于特定领域的大数据解决方案。例如，有针对零售业客户行为分析优化的平台，也有为物联网设备数据处理专门设计的系统。这些平台内置了行业特定的数据模型和分析方法，能够快速满足专业需求。相比通用平台，现代大数据平台越来越注重智能分析功能的集成。一些前沿厂商开始提供内置的机器学习工具和预训练模型，使企业能够更容易地从数据中提取预测性洞察。同时，数据隐私和合规性功能也变得愈发重要，特别是在GDPR等法规

企业级大数据平台的选型需要从多个方面进行考虑，包括业务需求、厂商实践经验、平台开放性、系统稳定性、可扩展性、安全性以及成本效益等。通过全面评估和比较不同产品，可以找到适合企业的大数据平台。业务需求企业业务的快速发展和创新。如果平台不够开放和灵活，将难以支撑企业业务的快速创新发展。可扩展性和稳定性：企业级大数据平台需要具备可扩展性和稳定性，能够随着业务的发展进行扩展，同时保证系统的稳定运行。安全性：数据安全是企业级大数据平台必须考虑的问题，需要保证数据的安全性和隐私性。成本效益：在选择企业级大数据平台时，需要考虑成本效益，选择性价比高的产品。在行业内的实践经验和成功案例。一个有良好实践经验和成功案例的厂商，通常具备解决实际问题和可落地性的能力。开放性和灵活性：对于平台，需要重点考察其开放性和灵活性。一个优秀的平台应该能够支持持续迭代，以适应：不同的行业和企业会有不同的业务需求和痛点，这些需求和痛点需要从企业所属行业的特性和实践经验出发。可以借鉴其他行业的解决方案，并根据实际情况进行调整和优化。实践经验和成功案例：对于厂商，需要重点考察其

企业级大数据平台的选型需要从多个方面进行考虑，包括业务需求、厂商实践经验、平台开放性、系统稳定性、可扩展性、安全性以及成本效益等。通过全面评估和比较不同产品，可以找到适合企业的大数据平台。业务需求企业业务的快速发展和创新。如果平台不够开放和灵活，将难以支撑企业业务的快速创新发展。可扩展性和稳定性：企业级大数据平台需要具备可扩展性和稳定性，能够随着业务的发展进行扩展，同时保证系统的稳定运行。安全性：数据安全是企业级大数据平台必须考虑的问题，需要保证数据的安全性和隐私性。成本效益：在选择企业级大数据平台时，需要考虑成本效益，选择性价比高的产品。在行业内的实践经验和成功案例。一个有良好实践经验和成功案例的厂商，通常具备解决实际问题和可落地性的能力。开放性和灵活性：对于平台，需要重点考察其开放性和灵活性。一个优秀的平台应该能够支持持续迭代，以适应：不同的行业和企业会有不同的业务需求和痛点，这些需求和痛点需要从企业所属行业的特性和实践经验出发。可以借鉴其他行业的解决方案，并根据实际情况进行调整和优化。实践经验和成功案例：对于厂商，需要重点考察其

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：

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...

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"}...

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。

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...

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。...

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