数据治理的元数据

数据治理和元数据治理紧密相关，元数据治理是数据治理的核心和基础，以下是对它们的详细介绍：数据治理定义：数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包括数据的规划、采集、存储、处理、分析、应用等各个环节数据治理定义：元数据治理是对元数据的创建、采集、存储、整合、共享等过程进行管理和控制，以确保元数据的质量和一致性，提高元数据的可用性和价值，为数据治理提供有力支持。主要任务元数据的定义与规范：制定元，及时反映数据的变化和业务的需求，确保元数据的准确性和时效性。元数据的应用与服务：通过元数据管理工具，为数据治理的其他环节提供元数据服务，如数据建模、数据质量管理、数据安全管理等，提高数据治理的效率和效果。二者的关系元数据治理是数据治理的基础：元数据描述了数据的定义、结构、来源、关系等信息，是数据治理的核心要素。通过元数据治理，可以建立数据的清晰脉络，为数据治理的各项工作提供准确的依据。数据治理对元数据治理提出需求：数据治理的过程中，需要不断完善和更新元数据，以满足数据管理和应用的需求。规范，实现不同部门、不同系统之间的数据共享和交互，提高数据的利用率。实现数据资产化：将数据视为企业的重要资产，进行有效的管理和运营，通过数据挖掘、分析等手段，挖掘数据的潜在价值，为企业创造经济效益。元

数据治理和元数据治理紧密相关，元数据治理是数据治理的核心和基础，以下是对它们的详细介绍：数据治理定义：数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包括数据的规划、采集、存储、处理、分析、应用等各个环节数据治理定义：元数据治理是对元数据的创建、采集、存储、整合、共享等过程进行管理和控制，以确保元数据的质量和一致性，提高元数据的可用性和价值，为数据治理提供有力支持。主要任务元数据的定义与规范：制定元，及时反映数据的变化和业务的需求，确保元数据的准确性和时效性。元数据的应用与服务：通过元数据管理工具，为数据治理的其他环节提供元数据服务，如数据建模、数据质量管理、数据安全管理等，提高数据治理的效率和效果。二者的关系元数据治理是数据治理的基础：元数据描述了数据的定义、结构、来源、关系等信息，是数据治理的核心要素。通过元数据治理，可以建立数据的清晰脉络，为数据治理的各项工作提供准确的依据。数据治理对元数据治理提出需求：数据治理的过程中，需要不断完善和更新元数据，以满足数据管理和应用的需求。规范，实现不同部门、不同系统之间的数据共享和交互，提高数据的利用率。实现数据资产化：将数据视为企业的重要资产，进行有效的管理和运营，通过数据挖掘、分析等手段，挖掘数据的潜在价值，为企业创造经济效益。元

大量网络化数据、实现信息资源的有效发现、查找、一体化组织和对使用资源的有效管理。元数据治理元数据治理是指组织对元数据进行管理和优化的过程，以实现数据资产的大化利用和价值实现。元数据治理的目标是提升，实现数据管理和应用的灵活性和可扩展性。通过元数据管理的创新和升级，可以提升数据管理效能和效果，促进组织的业务创新和竞争优势。星环数据治理解决方案星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案，涵盖数据治理什么是元数据？元数据（Metadata）是描述其他数据的数据，或者说是用于提供某种资源的有关信息的结构数据。元数据的主要应用目的是识别资源、评价资源、追踪资源在使用过程中的变化、实现简单高效地管理数据管理的效率和可靠性，降低数据管理的风险和成本。通过对元数据的全面管理和优化，可以实现以下几个方面的价值：提升数据的可理解性和可信度：当数据量庞大时，只有通过对元数据的准确描述和管理，才能确保数据的正确解读和使用。通过建立统一的元数据标准和规范，可以提高数据的一致性和规范性，少数据误解和错误解读。提高数据的可发现性和可重用性：元数据管理可以将数据分类、标记和索引，使得用户可以快速查找到所需的数据，并且

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数据治理和元数据管理是紧密相连的概念，元数据管理是数据治理的重要组成部分，对于实现有效的数据治理至关重要，以下是详细介绍：元数据管理定义：元数据管理是指对元数据的创建、采集、存储、整合、维护、应用和共享等过程进行规划、组织、协调和控制，以确保元数据的质量、一致性、准确性和安全性，并使其能够有效地支持数据治理和其他业务流程。关键要素元数据采集：从各种数据源中提取元数据信息，包括数据的结构、定义部门中，因此需要对其进行整合，消除不一致性和冗余，建立统一的元数据视图。这涉及到元数据的清洗、转换、映射和合并等操作，确保不同来源的元数据在语义和格式上的一致性，以便更好地支持数据治理和数据分析。元数据数据元素、修改元数据定义、删除过时的元数据等，同时要记录元数据的变更历史，以便进行审计和追溯。元数据应用与共享：元数据的最终目的是为了支持数据治理和业务决策，因此需要将其应用到实际的数据管理和分析在企业内部进行共享，促进不同部门之间的沟通与协作，避免重复劳动和数据不一致问题的发生。数据治理与元数据管理的关系元数据管理是数据治理的基础：数据治理的目标是确保数据的质量、安全性、合规性和可用性，而这些都

数据治理和元数据管理是紧密相连的概念，元数据管理是数据治理的重要组成部分，对于实现有效的数据治理至关重要，以下是详细介绍：元数据管理定义：元数据管理是指对元数据的创建、采集、存储、整合、维护、应用和共享等过程进行规划、组织、协调和控制，以确保元数据的质量、一致性、准确性和安全性，并使其能够有效地支持数据治理和其他业务流程。关键要素元数据采集：从各种数据源中提取元数据信息，包括数据的结构、定义部门中，因此需要对其进行整合，消除不一致性和冗余，建立统一的元数据视图。这涉及到元数据的清洗、转换、映射和合并等操作，确保不同来源的元数据在语义和格式上的一致性，以便更好地支持数据治理和数据分析。元数据数据元素、修改元数据定义、删除过时的元数据等，同时要记录元数据的变更历史，以便进行审计和追溯。元数据应用与共享：元数据的最终目的是为了支持数据治理和业务决策，因此需要将其应用到实际的数据管理和分析在企业内部进行共享，促进不同部门之间的沟通与协作，避免重复劳动和数据不一致问题的发生。数据治理与元数据管理的关系元数据管理是数据治理的基础：数据治理的目标是确保数据的质量、安全性、合规性和可用性，而这些都

元数据治理是数据治理的核心组成部分，旨在对元数据进行有效管理和优化。元数据是描述数据的数据，包括数据的定义、来源、结构、关系、格式、业务规则等。元数据治理则是对元数据的整个生命周期进行规划、组织，便于查询、分析和共享。元数据管理工具：提供元数据的创建、编辑、删除、查询等功能，支持元数据的版本控制、审批流程管理，方便元数据管理员和业务用户对元数据进行维护和管理。治理流程元数据规划：明确元数据治理的目标、范围和策略，根据企业业务需求和数据架构，制定元数据模型和分类体系，确定元数据的管理流程和规范。元数据创建与维护：按照元数据规划，由元数据管理员或业务用户创建元数据，并及时对元数据进行更新在数据开发、数据分析等工作中使用元数据，同时对元数据的使用情况进行监控，收集用户反馈，及时发现元数据存在的问题并进行改进。实施策略建立元数据治理组织架构：成立元数据治理委员会或工作小组，明确各成员的职责和分工，包括元数据管理员、业务分析师、数据管理员、系统开发人员等，确保元数据治理工作的顺利开展。制定元数据治理制度和规范：建立元数据管理办法、元数据标准规范、元数据操作流程等一系列制度和规范，明确元

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•...

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...

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"}...

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

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

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：

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。