数据中台和数据融合

数据中台和数据治理是企业数字化转型中的两个关键概念，它们相互依赖、相互促进，共同推动企业数据资产的有效管理和利用。1.数据中台的功能定位数据中台的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用。数据中台搭建于大数据平台及数据仓库之上，将大数据平台和数据仓库所实现的功能以通用数据能力的形式提供给企业的所有部门。数据中台的建设应该贯穿数据处理的全生命周期，即从原始数据到最后产生数据价值的整个流程治理的落地和实施。同时，数据中台还可以提供可视化的界面和工具，让用户更加直观地了解数据的状况和管理控制的操作。数据治理与数据中台共同推动企业的数字化转型：数据治理和数据中台共同为企业提供了从数据的整合数据中台的核心功能数据清洗和标签化：数据中台提供数据清洗和标签化的功能，帮助企业清理和整理数据，使其更具可用性和准确性。通过数据清洗和标签化，企业可以确保数据的一致性和完整性。数据融合打通：数据中台将，且整个流程都处于数据中台的管理之下。2.数据治理的作用数据治理是对企业数据资产的管理和控制的体系化过程，目的是确保数据的准确性、一致性、可靠性以及安全性。它涵盖了数据的采集、整合、处理、存储、使用和

数据底座和数据中台是企业数字化转型中两个重要的概念，它们共同支撑企业的数据管理和应用。以下是它们的定义、功能和关系：定义与范围数据底座：数据底座是一个企业数据的基础支撑平台，主要聚焦于数据的存储和数据处理相对较浅，重点在于数据的采集、存储和简单的预处理。数据中台：数据处理深度更深，强调数据的融合、加工和价值提取。它会将来自数据底座不同存储区域的数据进行关联和整合，架构与组件数据底座：存储架构采集组件：包含多种数据采集工具、日志采集工具和消息队列。这些工具确保数据能够从各种数据源顺利进入存储系统。数据中台：数据整合与治理组件：包括数据整合模块，用于将数据底座中的数据进行关联和融合；数据治理有地方存储，并且能够被稳定地访问和管理。没有良好的数据底座，企业的数据可能会丢失、混乱或者无法高效地利用。数据中台：是企业数据与业务之间的“桥梁”，能够让数据真正地服务于业务。它通过提供数据资产和数据服务，帮助企业实现业务创新、提升业务效率和质量。基础管理。它涵盖了海量数据的存储设施，如数据仓库、数据湖、分布式文件系统等，用于存储结构化、半结构化和非结构化的各种数据。数据中台：数据中台是在数据底座基础之上构建的，是一个更侧重于数据整合、共享、服务

数据中台和数据治理是紧密相关的两个概念，它们在企业数字化转型中扮演着重要的角色。以下是它们之间的关系和各自的重点：数据治理作为数据中台的基础：数据治理是对企业数据资产的管理和控制的体系化过程，目的是数据仓库之上，将大数据平台和数据仓库所实现的功能以通用数据能力的形式提供给企业的所有部门。数据中台的建设应该贯穿数据处理的全生命周期，即从原始数据到最后产生数据价值的整个流程。数据中台的架构设计：数据中台的架构设计应该考虑如何有效地完成抽象、共享和复用的功能。它包括工具平台层、数据资产层和数据应用层。工具平台层包含大数据处理的基础能力技术，数据资产层依托于工具平台层，划分为主题域模型区、标签模型区中台的共生共荣关系：数据治理和数据中台在企业的数字化转型过程中相互促进、共同发展。数据治理是数据中台的前提和基础，而数据中台是数据治理的重要载体和实现工具。数据治理的实施：数据治理实施过程框架从规划、执行、评价、改进等方面进行了全面系统的阐述，为各企业、机构的数据治理实施提供了有力的支持。数据中台和数据治理是相辅相成的，数据治理为数据中台提供了规范和质量保障，而数据中台则为数据治理提供了实施的平台和工具。两者共同推动企业的数字化转型和数据价值的实现。

数据中台和数据治理是企业数字化转型中的两个关键概念，它们相互依赖、相互促进，共同推动企业数据资产的有效管理和利用。1.数据中台的功能定位数据中台的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用。数据中台搭建于大数据平台及数据仓库之上，将大数据平台和数据仓库所实现的功能以通用数据能力的形式提供给企业的所有部门。数据中台的建设应该贯穿数据处理的全生命周期，即从原始数据到最后产生数据价值的整个流程治理的落地和实施。同时，数据中台还可以提供可视化的界面和工具，让用户更加直观地了解数据的状况和管理控制的操作。数据治理与数据中台共同推动企业的数字化转型：数据治理和数据中台共同为企业提供了从数据的整合数据中台的核心功能数据清洗和标签化：数据中台提供数据清洗和标签化的功能，帮助企业清理和整理数据，使其更具可用性和准确性。通过数据清洗和标签化，企业可以确保数据的一致性和完整性。数据融合打通：数据中台将，且整个流程都处于数据中台的管理之下。2.数据治理的作用数据治理是对企业数据资产的管理和控制的体系化过程，目的是确保数据的准确性、一致性、可靠性以及安全性。它涵盖了数据的采集、整合、处理、存储、使用和

数据中台和数据治理是企业数字化转型中的两个关键概念，它们相互依赖、相互促进，共同推动企业数据资产的有效管理和利用。1.数据中台的功能定位数据中台的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用。数据中台搭建于大数据平台及数据仓库之上，将大数据平台和数据仓库所实现的功能以通用数据能力的形式提供给企业的所有部门。数据中台的建设应该贯穿数据处理的全生命周期，即从原始数据到最后产生数据价值的整个流程治理的落地和实施。同时，数据中台还可以提供可视化的界面和工具，让用户更加直观地了解数据的状况和管理控制的操作。数据治理与数据中台共同推动企业的数字化转型：数据治理和数据中台共同为企业提供了从数据的整合数据中台的核心功能数据清洗和标签化：数据中台提供数据清洗和标签化的功能，帮助企业清理和整理数据，使其更具可用性和准确性。通过数据清洗和标签化，企业可以确保数据的一致性和完整性。数据融合打通：数据中台将，且整个流程都处于数据中台的管理之下。2.数据治理的作用数据治理是对企业数据资产的管理和控制的体系化过程，目的是确保数据的准确性、一致性、可靠性以及安全性。它涵盖了数据的采集、整合、处理、存储、使用和

数据中台和数据治理是企业数字化转型中的两个关键概念，它们相互依赖、相互促进，共同推动企业数据资产的有效管理和利用。1.数据中台的功能定位数据中台的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用。数据中台搭建于大数据平台及数据仓库之上，将大数据平台和数据仓库所实现的功能以通用数据能力的形式提供给企业的所有部门。数据中台的建设应该贯穿数据处理的全生命周期，即从原始数据到最后产生数据价值的整个流程治理的落地和实施。同时，数据中台还可以提供可视化的界面和工具，让用户更加直观地了解数据的状况和管理控制的操作。数据治理与数据中台共同推动企业的数字化转型：数据治理和数据中台共同为企业提供了从数据的整合数据中台的核心功能数据清洗和标签化：数据中台提供数据清洗和标签化的功能，帮助企业清理和整理数据，使其更具可用性和准确性。通过数据清洗和标签化，企业可以确保数据的一致性和完整性。数据融合打通：数据中台将，且整个流程都处于数据中台的管理之下。2.数据治理的作用数据治理是对企业数据资产的管理和控制的体系化过程，目的是确保数据的准确性、一致性、可靠性以及安全性。它涵盖了数据的采集、整合、处理、存储、使用和

数据中台和数据治理是企业数字化转型中的两个关键概念，它们相互依赖、相互促进，共同推动企业数据资产的有效管理和利用。1.数据中台的功能定位数据中台的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用。数据中台搭建于大数据平台及数据仓库之上，将大数据平台和数据仓库所实现的功能以通用数据能力的形式提供给企业的所有部门。数据中台的建设应该贯穿数据处理的全生命周期，即从原始数据到最后产生数据价值的整个流程治理的落地和实施。同时，数据中台还可以提供可视化的界面和工具，让用户更加直观地了解数据的状况和管理控制的操作。数据治理与数据中台共同推动企业的数字化转型：数据治理和数据中台共同为企业提供了从数据的整合数据中台的核心功能数据清洗和标签化：数据中台提供数据清洗和标签化的功能，帮助企业清理和整理数据，使其更具可用性和准确性。通过数据清洗和标签化，企业可以确保数据的一致性和完整性。数据融合打通：数据中台将，且整个流程都处于数据中台的管理之下。2.数据治理的作用数据治理是对企业数据资产的管理和控制的体系化过程，目的是确保数据的准确性、一致性、可靠性以及安全性。它涵盖了数据的采集、整合、处理、存储、使用和

数据中台和数据治理是企业数字化转型中的两个关键概念，它们相互依赖、相互促进，共同推动企业数据资产的有效管理和利用。1.数据中台的功能定位数据中台的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用。数据中台搭建于大数据平台及数据仓库之上，将大数据平台和数据仓库所实现的功能以通用数据能力的形式提供给企业的所有部门。数据中台的建设应该贯穿数据处理的全生命周期，即从原始数据到最后产生数据价值的整个流程治理的落地和实施。同时，数据中台还可以提供可视化的界面和工具，让用户更加直观地了解数据的状况和管理控制的操作。数据治理与数据中台共同推动企业的数字化转型：数据治理和数据中台共同为企业提供了从数据的整合数据中台的核心功能数据清洗和标签化：数据中台提供数据清洗和标签化的功能，帮助企业清理和整理数据，使其更具可用性和准确性。通过数据清洗和标签化，企业可以确保数据的一致性和完整性。数据融合打通：数据中台将，且整个流程都处于数据中台的管理之下。2.数据治理的作用数据治理是对企业数据资产的管理和控制的体系化过程，目的是确保数据的准确性、一致性、可靠性以及安全性。它涵盖了数据的采集、整合、处理、存储、使用和

数据底座和数据中台是企业数字化转型中两个重要的概念，它们共同支撑企业的数据管理和应用。以下是它们的定义、功能和关系：定义与范围数据底座：数据底座是一个企业数据的基础支撑平台，主要聚焦于数据的存储和数据处理相对较浅，重点在于数据的采集、存储和简单的预处理。数据中台：数据处理深度更深，强调数据的融合、加工和价值提取。它会将来自数据底座不同存储区域的数据进行关联和整合，架构与组件数据底座：存储架构采集组件：包含多种数据采集工具、日志采集工具和消息队列。这些工具确保数据能够从各种数据源顺利进入存储系统。数据中台：数据整合与治理组件：包括数据整合模块，用于将数据底座中的数据进行关联和融合；数据治理有地方存储，并且能够被稳定地访问和管理。没有良好的数据底座，企业的数据可能会丢失、混乱或者无法高效地利用。数据中台：是企业数据与业务之间的“桥梁”，能够让数据真正地服务于业务。它通过提供数据资产和数据服务，帮助企业实现业务创新、提升业务效率和质量。基础管理。它涵盖了海量数据的存储设施，如数据仓库、数据湖、分布式文件系统等，用于存储结构化、半结构化和非结构化的各种数据。数据中台：数据中台是在数据底座基础之上构建的，是一个更侧重于数据整合、共享、服务

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":...

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。

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...

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...

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...

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...

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•...