数据中台算法库有哪些

向量数据库与ANN算法库在设计和应用上有明显的区别。本质上的区别：向量数据库，是一套完整的非结构化数据解决方案，具有云原生、多租户和可扩展性等特点。而ANN算法库，主要用于构建向量索引（一种数据结构），从而加速多维向量的近邻检索。这些算法库可以轻松应对小型数据集，但当数据集和用户数量不断增长时，它们无法处理大规模数据。处理规模的区别：向量数据库可以处理大规模数据，而ANN算法库只能处理小型的数据集。完整性的区别：向量数据库是一套完整的解决方案，而ANN算法库只是其中一部分。向量数据库在处理大规模数据上具有优势，而ANN算法库在加速多维向量近邻检索上表现优异。它们在不同的场景下各有优势，选择哪种方式取决于您的具体需求。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。

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SophonDiscover数据科学平台，是一款灵活的数据挖掘分析探索工具，包含丰富的分布式算法库，并内置多个行业应用模块，例如金融反欺诈、文本挖掘算法库等。同时提供R、Python、Spark的集成开发环境，以帮助数据科学家开发个人数据挖掘算法。除此之外，SophonDiscover还整合Notebook工具实现可视化的模型训练和数据分析，支持数据工程师和科学家之间的团队协作。SophonDiscover提供多种行业模板和基础架构来辅助用户构建智能应用，如精准营销、流失预警、文本挖掘等。作为数据科学项目全生命周期框架，数据挖掘平台统一了数据科学全生命周期（从开发到部署上线）中涉及到的人员、工具及产品，对促进数据科学家协作共建、降低工程开发周期以及提高实验研究效率等各个层面起到至关重要作用。同时，数据挖掘平台能够帮助组织将其数据转化为创造商业价值的宝贵资源，从而帮助组织更有效的管理成本并获得竞争优势。

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数据中台的作用有哪些在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何有效管理和利用这些海量数据，成为企业面临的重要课题。数据中台作为一种新兴的数据管理架构模式，正在被越来越多的组织所采用。那么，数据中台具体能发挥哪些作用呢？打破数据孤岛，实现数据整合传统企业中，各部门往往独立建设自己的数据系统，导致数据分散存储、格式不一，形成一个个"数据孤岛"。数据中台的首要作用就是打通这些分散的数据源，将整合历史数据和实时数据流，数据中台能够支持复杂的预测分析、趋势分析和异常检测。企业管理层可以基于数据中台提供的仪表盘和报告，实时掌握业务运营状况；算法模型可以持续从数据中台获取训练数据，不断提高预测销售、财务、生产、客户服务等不同业务线的数据进行统一采集、清洗和整合。通过建立标准化的数据模型和接口规范，数据中台能够消除数据壁垒，使原本孤立的数据能够相互关联和流通，为企业提供全面、一致的数据视图。提高数据质量与一致性数据中台通过建立统一的数据治理体系，对原始数据进行规范化处理和质量管控。包括数据清洗、去重、补全、校验等一系列操作，确保进入中台的数据准确、完整、及时。同时，数据中台维护着企业级的

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...

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•...

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。...

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。

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"}...

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