时空大数据 大模型

时空大数据平台是一种基于大数据技术平台，用于处理和分析时空相关的数据。时空数据是指带有地理、时间属性的数据，如地理空间的位置、时间戳等信息。时空大数据平台可以对这些数据进行采集、存储、处理和分析，从而为用户提供更深入的见解和预测，帮助决策者做出更有效的决策。时空大数据平台主要由以下几个组成部分构成：数据采集和存储：时空大数据平台可以通过各种方式采集数据，包括传感器、GPS定位备、遥感设备等。这些设备可以实时地采集和传输数据，将数据存储在分布式文件系统或分布式数据库中，以便后的处理和分析。数据处理和分析：时空大数据平台具备强大的数据处理和分析功能，可以对海量的时空数据进行处理和分析。它可以实现数据清洗、数据挖掘、数据聚类、数据可视化等功能，帮助用户发现数据中的模式和关联，做出有意义的推断和预测。空间分析：时空大数据平台可以进行空间分析，即对地理空间数据进行处理和分析。它可以进行空间标准化、空间查询、空间插值等操作，帮助用户理解和利用地理空间数据。时间序列分析：时空大数据平台可以进行时间序列分析，即对时间属性数据进行处理和分析。它可以进行时间序列预测、趋势分析、周期性分析等操作，帮助用户

时空大数据平台是一种基于大数据技术平台，用于处理和分析时空相关的数据。时空数据是指带有地理、时间属性的数据，如地理空间的位置、时间戳等信息。时空大数据平台可以对这些数据进行采集、存储、处理和分析，从而为用户提供更深入的见解和预测，帮助决策者做出更有效的决策。时空大数据平台主要由以下几个组成部分构成：数据采集和存储：时空大数据平台可以通过各种方式采集数据，包括传感器、GPS定位备、遥感设备等。这些设备可以实时地采集和传输数据，将数据存储在分布式文件系统或分布式数据库中，以便后的处理和分析。数据处理和分析：时空大数据平台具备强大的数据处理和分析功能，可以对海量的时空数据进行处理和分析。它可以实现数据清洗、数据挖掘、数据聚类、数据可视化等功能，帮助用户发现数据中的模式和关联，做出有意义的推断和预测。空间分析：时空大数据平台可以进行空间分析，即对地理空间数据进行处理和分析。它可以进行空间标准化、空间查询、空间插值等操作，帮助用户理解和利用地理空间数据。时间序列分析：时空大数据平台可以进行时间序列分析，即对时间属性数据进行处理和分析。它可以进行时间序列预测、趋势分析、周期性分析等操作，帮助用户

定位技术）或间接（如通过空间分布模式）相关联的大规模海量数据集。供了丰富而全面的信息。（二）独特特性时空大数据与普通大数据相比，有着诸多独特的特性。首先是时空关联性，这是其核心特性。时空大数据中的时间和空间信息相互交织，紧密关联。大规模性也是时空大数据的显著特点。由于它涵盖了广泛的时间和空间范围，数据规模通常非常庞大。多样性同样不可忽视。时空大数据的来源极为广泛，包括传感器、无人机、卫星、社交媒体获取大范围、高分辨率的地球表面图像和数据。这些卫星就像高悬在太空中的“眼睛”，可以监测森林覆盖变化、农作物生长状况、海洋水质、冰川融化等各种地理现象。无人机在时空大数据采集中同样发挥着重要作用。它具有时空大数据：开启数字化未来的“时空之门”揭开时空大数据的神秘面纱（一）定义剖析时空大数据，从严格定义来讲，是基于统一时空基准（共同的时间参照系和空间参照系），涵盖活动在时间和空间中与位置直接（如通过、物联网设备、移动设备等，数据类型丰富多样，包含结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。高价值性是时空大数据的又一

时空大数据平台是一种基于大数据技术平台，用于处理和分析时空相关的数据。时空数据是指带有地理、时间属性的数据，如地理空间的位置、时间戳等信息。时空大数据平台可以对这些数据进行采集、存储、处理和分析，从而为用户提供更深入的见解和预测，帮助决策者做出更有效的决策。时空大数据平台主要由以下几个组成部分构成：数据采集和存储：时空大数据平台可以通过各种方式采集数据，包括传感器、GPS定位备、遥感设备等。这些设备可以实时地采集和传输数据，将数据存储在分布式文件系统或分布式数据库中，以便后的处理和分析。数据处理和分析：时空大数据平台具备强大的数据处理和分析功能，可以对海量的时空数据进行处理和分析。它可以实现数据清洗、数据挖掘、数据聚类、数据可视化等功能，帮助用户发现数据中的模式和关联，做出有意义的推断和预测。空间分析：时空大数据平台可以进行空间分析，即对地理空间数据进行处理和分析。它可以进行空间标准化、空间查询、空间插值等操作，帮助用户理解和利用地理空间数据。时间序列分析：时空大数据平台可以进行时间序列分析，即对时间属性数据进行处理和分析。它可以进行时间序列预测、趋势分析、周期性分析等操作，帮助用户

时空大数据平台是一种基于大数据技术平台，用于处理和分析时空相关的数据。时空数据是指带有地理、时间属性的数据，如地理空间的位置、时间戳等信息。时空大数据平台可以对这些数据进行采集、存储、处理和分析，从而为用户提供更深入的见解和预测，帮助决策者做出更有效的决策。时空大数据平台主要由以下几个组成部分构成：数据采集和存储：时空大数据平台可以通过各种方式采集数据，包括传感器、GPS定位备、遥感设备等。这些设备可以实时地采集和传输数据，将数据存储在分布式文件系统或分布式数据库中，以便后的处理和分析。数据处理和分析：时空大数据平台具备强大的数据处理和分析功能，可以对海量的时空数据进行处理和分析。它可以实现数据清洗、数据挖掘、数据聚类、数据可视化等功能，帮助用户发现数据中的模式和关联，做出有意义的推断和预测。空间分析：时空大数据平台可以进行空间分析，即对地理空间数据进行处理和分析。它可以进行空间标准化、空间查询、空间插值等操作，帮助用户理解和利用地理空间数据。时间序列分析：时空大数据平台可以进行时间序列分析，即对时间属性数据进行处理和分析。它可以进行时间序列预测、趋势分析、周期性分析等操作，帮助用户

时空大数据平台是一种基于大数据技术平台，用于处理和分析时空相关的数据。时空数据是指带有地理、时间属性的数据，如地理空间的位置、时间戳等信息。时空大数据平台可以对这些数据进行采集、存储、处理和分析，从而为用户提供更深入的见解和预测，帮助决策者做出更有效的决策。时空大数据平台主要由以下几个组成部分构成：数据采集和存储：时空大数据平台可以通过各种方式采集数据，包括传感器、GPS定位备、遥感设备等。这些设备可以实时地采集和传输数据，将数据存储在分布式文件系统或分布式数据库中，以便后的处理和分析。数据处理和分析：时空大数据平台具备强大的数据处理和分析功能，可以对海量的时空数据进行处理和分析。它可以实现数据清洗、数据挖掘、数据聚类、数据可视化等功能，帮助用户发现数据中的模式和关联，做出有意义的推断和预测。空间分析：时空大数据平台可以进行空间分析，即对地理空间数据进行处理和分析。它可以进行空间标准化、空间查询、空间插值等操作，帮助用户理解和利用地理空间数据。时间序列分析：时空大数据平台可以进行时间序列分析，即对时间属性数据进行处理和分析。它可以进行时间序列预测、趋势分析、周期性分析等操作，帮助用户

时空大数据是一种描述海量时空信息的概念，具体来说它是指当今人类社会生产、生活中所产生的大量有关时间空间方面的信息。时空大数据拥有多源、多样、高效、高精度、高质量等特点，是一种反映人社会运行轨迹的重要数据资源。在时空大数据的背景下，各个领域都能够借助数据分析和处理技术，掘出有价值的信息。例如，在城市规划方面，时空大数据可以帮助城市规划者更好地了解城市的发展趋势规律，从而提高城市规划的准确性和效率。同时，随着技术的不断进步，时空大数据应用的范围和深度也在不断扩大和深化。例如智能交通系统智能城市、智能电网等都是应用时空大数据的要领域。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureTranswarpSpacture是星环自主研发的时空数据库。支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于疫情防控、交通物流、城市管理、位置服务等场景。

定位技术）或间接（如通过空间分布模式）相关联的大规模海量数据集。供了丰富而全面的信息。（二）独特特性时空大数据与普通大数据相比，有着诸多独特的特性。首先是时空关联性，这是其核心特性。时空大数据中的时间和空间信息相互交织，紧密关联。大规模性也是时空大数据的显著特点。由于它涵盖了广泛的时间和空间范围，数据规模通常非常庞大。多样性同样不可忽视。时空大数据的来源极为广泛，包括传感器、无人机、卫星、社交媒体获取大范围、高分辨率的地球表面图像和数据。这些卫星就像高悬在太空中的“眼睛”，可以监测森林覆盖变化、农作物生长状况、海洋水质、冰川融化等各种地理现象。无人机在时空大数据采集中同样发挥着重要作用。它具有时空大数据：开启数字化未来的“时空之门”揭开时空大数据的神秘面纱（一）定义剖析时空大数据，从严格定义来讲，是基于统一时空基准（共同的时间参照系和空间参照系），涵盖活动在时间和空间中与位置直接（如通过、物联网设备、移动设备等，数据类型丰富多样，包含结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。高价值性是时空大数据的又一

定位技术）或间接（如通过空间分布模式）相关联的大规模海量数据集。供了丰富而全面的信息。（二）独特特性时空大数据与普通大数据相比，有着诸多独特的特性。首先是时空关联性，这是其核心特性。时空大数据中的时间和空间信息相互交织，紧密关联。大规模性也是时空大数据的显著特点。由于它涵盖了广泛的时间和空间范围，数据规模通常非常庞大。多样性同样不可忽视。时空大数据的来源极为广泛，包括传感器、无人机、卫星、社交媒体获取大范围、高分辨率的地球表面图像和数据。这些卫星就像高悬在太空中的“眼睛”，可以监测森林覆盖变化、农作物生长状况、海洋水质、冰川融化等各种地理现象。无人机在时空大数据采集中同样发挥着重要作用。它具有时空大数据：开启数字化未来的“时空之门”揭开时空大数据的神秘面纱（一）定义剖析时空大数据，从严格定义来讲，是基于统一时空基准（共同的时间参照系和空间参照系），涵盖活动在时间和空间中与位置直接（如通过、物联网设备、移动设备等，数据类型丰富多样，包含结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。高价值性是时空大数据的又一

时空大数据智能管理平台：开启数字化新时代的智慧引擎一、时空大数据智能管理平台：科技浪潮下的“新宠”时空大数据，简单来说，就是同时包含时间和空间维度的大数据。它不仅涵盖了传统的地理空间数据，如地图、卫星影像等，还融合了不同时间点上产生的各类信息，像交通流量的实时变化、城市人口的动态迁移等。这些数据具有海量、多源、更新速度快等特点，为我们全面、动态地认识世界提供了丰富的素材。时空大数据智能管理平台，则是基于这些复杂的数据，运用先进的大数据处理技术、人工智能算法以及云计算能力构建而成的综合性系统。它能够对时空大数据进行高效采集、存储、分析和可视化展示，帮助用户快速挖掘数据背后隐藏的价值和规律。在智慧城市建设中，时空大数据智能管理平台发挥着举足轻重的作用。它可以整合城市交通、能源、环境、公共安全等各个领域的数据，为城市管理者提供实时、全面的城市运行状态信息，助力他们做出科学、精准的决策，提升城市的整体管理水平和运行效率。二、平台的核心功能（一）强大的数据处理能力时空大数据智能管理平台的首要核心功能，便是其强大的数据处理能力，这也是平台能够高效运行的基石。时空大数据智能管理平台能借助分布式

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...

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...

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":...

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...