数仓转数据治理

数仓数据治理数仓数据治理是指在数据仓库环境中，通过一系列技术和管理措施，确保数据的质量、安全性和可用性。以下是数仓数据治理的关键方面和具体实施策略：1.数据安全与隐私保护数据安全和隐私保护是数仓数据治理的核心内容，确保数据在存储、传输和处理过程中不被泄露、篡改或滥用。具体措施包括：身份验证：确保只有授权的用户可以访问数据仓库。授权控制：确保用户只能访问他们具有权限的数据。数据加密：对敏感数据进行直接影响数据分析的结果和决策的质量。数据质量管理包括以下几个方面：完整性：数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失情况。准确性：数据汇总记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误。一致性：多个业务数仓间的公共数据，必须在各个数据仓库中保持一致。及时性：数据能及时产出和预警。3.元数据管理元数据是描述数据的数据，提供数据的定义、来源、使用场景和管理策略。元数据管理包括：技术元数据：描述数据的技术，可以确保数据在不同阶段得到适当的处理和保护。6.数据共享与开放实现跨部门、跨系统的数据交换与共享，提升数据价值。这需要建立数据共享的政策和流程，确保数据在共享过程中的安全和合规性。7.数据治理的实施

数仓数据治理数仓数据治理是指在数据仓库环境中，通过一系列技术和管理措施，确保数据的质量、安全性和可用性。以下是数仓数据治理的关键方面和具体实施策略：1.数据安全与隐私保护数据安全和隐私保护是数仓数据治理的核心内容，确保数据在存储、传输和处理过程中不被泄露、篡改或滥用。具体措施包括：身份验证：确保只有授权的用户可以访问数据仓库。授权控制：确保用户只能访问他们具有权限的数据。数据加密：对敏感数据进行直接影响数据分析的结果和决策的质量。数据质量管理包括以下几个方面：完整性：数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失情况。准确性：数据汇总记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误。一致性：多个业务数仓间的公共数据，必须在各个数据仓库中保持一致。及时性：数据能及时产出和预警。3.元数据管理元数据是描述数据的数据，提供数据的定义、来源、使用场景和管理策略。元数据管理包括：技术元数据：描述数据的技术，可以确保数据在不同阶段得到适当的处理和保护。6.数据共享与开放实现跨部门、跨系统的数据交换与共享，提升数据价值。这需要建立数据共享的政策和流程，确保数据在共享过程中的安全和合规性。7.数据治理的实施

数仓数据治理数仓数据治理是指在数据仓库环境中，通过一系列技术和管理措施，确保数据的质量、安全性和可用性。以下是数仓数据治理的关键方面和具体实施策略：1.数据安全与隐私保护数据安全和隐私保护是数仓数据治理的核心内容，确保数据在存储、传输和处理过程中不被泄露、篡改或滥用。具体措施包括：身份验证：确保只有授权的用户可以访问数据仓库。授权控制：确保用户只能访问他们具有权限的数据。数据加密：对敏感数据进行直接影响数据分析的结果和决策的质量。数据质量管理包括以下几个方面：完整性：数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失情况。准确性：数据汇总记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误。一致性：多个业务数仓间的公共数据，必须在各个数据仓库中保持一致。及时性：数据能及时产出和预警。3.元数据管理元数据是描述数据的数据，提供数据的定义、来源、使用场景和管理策略。元数据管理包括：技术元数据：描述数据的技术，可以确保数据在不同阶段得到适当的处理和保护。6.数据共享与开放实现跨部门、跨系统的数据交换与共享，提升数据价值。这需要建立数据共享的政策和流程，确保数据在共享过程中的安全和合规性。7.数据治理的实施

数仓数据治理数仓数据治理是指在数据仓库环境中，通过一系列技术和管理措施，确保数据的质量、安全性和可用性。以下是数仓数据治理的关键方面和具体实施策略：1.数据安全与隐私保护数据安全和隐私保护是数仓数据治理的核心内容，确保数据在存储、传输和处理过程中不被泄露、篡改或滥用。具体措施包括：身份验证：确保只有授权的用户可以访问数据仓库。授权控制：确保用户只能访问他们具有权限的数据。数据加密：对敏感数据进行直接影响数据分析的结果和决策的质量。数据质量管理包括以下几个方面：完整性：数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失情况。准确性：数据汇总记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误。一致性：多个业务数仓间的公共数据，必须在各个数据仓库中保持一致。及时性：数据能及时产出和预警。3.元数据管理元数据是描述数据的数据，提供数据的定义、来源、使用场景和管理策略。元数据管理包括：技术元数据：描述数据的技术，可以确保数据在不同阶段得到适当的处理和保护。6.数据共享与开放实现跨部门、跨系统的数据交换与共享，提升数据价值。这需要建立数据共享的政策和流程，确保数据在共享过程中的安全和合规性。7.数据治理的实施

数仓存储治理是指对数据仓库中的数据存储进行管理和优化的过程，以确保数据的高效存储、快速访问和长期维护。以下是数仓存储治理的主要内容和策略：1.数据存储架构设计选择合适的存储介质：根据数据的访问频率和机制：建立数据仓库的监控机制，定期评估和改进数据治理的效果和效率。性能优化：根据监控结果，优化数据存储架构、查询性能和数据处理流程，提高数仓的性能和效率。9.持续改进定期评估：定期评估数据治理的效果，根据业务需求和技术发展，持续优化治理策略和方法。反馈机制：建立反馈机制，收集用户和业务部门的反馈，及时调整和优化数据治理策略。保留期限，选择合适的存储介质。分布式存储：采用分布式存储架构提高数据的可扩展性和可靠性。列式存储：使用列式存储格式，提高查询性能，特别是在进行大规模数据分析时。2.数据分区策略按时间分区：将数据按时间（如年、月、日）进行分区，提高查询效率，特别是对于时间序列数据。按业务分区：根据业务需求，将数据按地区、产品线等进行分区，支持多维度分析。3.数据压缩与编码数据压缩：使用压缩算法减少存储空间占用，同时

数仓存储治理是指对数据仓库中的数据存储进行管理和优化的过程，以确保数据的高效存储、快速访问和长期维护。以下是数仓存储治理的主要内容和策略：1.数据存储架构设计选择合适的存储介质：根据数据的访问频率和机制：建立数据仓库的监控机制，定期评估和改进数据治理的效果和效率。性能优化：根据监控结果，优化数据存储架构、查询性能和数据处理流程，提高数仓的性能和效率。9.持续改进定期评估：定期评估数据治理的效果，根据业务需求和技术发展，持续优化治理策略和方法。反馈机制：建立反馈机制，收集用户和业务部门的反馈，及时调整和优化数据治理策略。保留期限，选择合适的存储介质。分布式存储：采用分布式存储架构提高数据的可扩展性和可靠性。列式存储：使用列式存储格式，提高查询性能，特别是在进行大规模数据分析时。2.数据分区策略按时间分区：将数据按时间（如年、月、日）进行分区，提高查询效率，特别是对于时间序列数据。按业务分区：根据业务需求，将数据按地区、产品线等进行分区，支持多维度分析。3.数据压缩与编码数据压缩：使用压缩算法减少存储空间占用，同时

数仓存储治理是指对数据仓库中的数据存储进行管理和优化的过程，以确保数据的高效存储、快速访问和长期维护。以下是数仓存储治理的主要内容和策略：1.数据存储架构设计选择合适的存储介质：根据数据的访问频率和机制：建立数据仓库的监控机制，定期评估和改进数据治理的效果和效率。性能优化：根据监控结果，优化数据存储架构、查询性能和数据处理流程，提高数仓的性能和效率。9.持续改进定期评估：定期评估数据治理的效果，根据业务需求和技术发展，持续优化治理策略和方法。反馈机制：建立反馈机制，收集用户和业务部门的反馈，及时调整和优化数据治理策略。保留期限，选择合适的存储介质。分布式存储：采用分布式存储架构提高数据的可扩展性和可靠性。列式存储：使用列式存储格式，提高查询性能，特别是在进行大规模数据分析时。2.数据分区策略按时间分区：将数据按时间（如年、月、日）进行分区，提高查询效率，特别是对于时间序列数据。按业务分区：根据业务需求，将数据按地区、产品线等进行分区，支持多维度分析。3.数据压缩与编码数据压缩：使用压缩算法减少存储空间占用，同时

数仓存储治理是指对数据仓库中的数据存储进行管理和优化的过程，以确保数据的高效存储、快速访问和长期维护。以下是数仓存储治理的主要内容和策略：1.数据存储架构设计选择合适的存储介质：根据数据的访问频率和机制：建立数据仓库的监控机制，定期评估和改进数据治理的效果和效率。性能优化：根据监控结果，优化数据存储架构、查询性能和数据处理流程，提高数仓的性能和效率。9.持续改进定期评估：定期评估数据治理的效果，根据业务需求和技术发展，持续优化治理策略和方法。反馈机制：建立反馈机制，收集用户和业务部门的反馈，及时调整和优化数据治理策略。保留期限，选择合适的存储介质。分布式存储：采用分布式存储架构提高数据的可扩展性和可靠性。列式存储：使用列式存储格式，提高查询性能，特别是在进行大规模数据分析时。2.数据分区策略按时间分区：将数据按时间（如年、月、日）进行分区，提高查询效率，特别是对于时间序列数据。按业务分区：根据业务需求，将数据按地区、产品线等进行分区，支持多维度分析。3.数据压缩与编码数据压缩：使用压缩算法减少存储空间占用，同时

数仓存储治理是指对数据仓库中的数据存储进行管理和优化的过程，以确保数据的高效存储、快速访问和长期维护。以下是数仓存储治理的主要内容和策略：1.数据存储架构设计选择合适的存储介质：根据数据的访问频率和机制：建立数据仓库的监控机制，定期评估和改进数据治理的效果和效率。性能优化：根据监控结果，优化数据存储架构、查询性能和数据处理流程，提高数仓的性能和效率。9.持续改进定期评估：定期评估数据治理的效果，根据业务需求和技术发展，持续优化治理策略和方法。反馈机制：建立反馈机制，收集用户和业务部门的反馈，及时调整和优化数据治理策略。保留期限，选择合适的存储介质。分布式存储：采用分布式存储架构提高数据的可扩展性和可靠性。列式存储：使用列式存储格式，提高查询性能，特别是在进行大规模数据分析时。2.数据分区策略按时间分区：将数据按时间（如年、月、日）进行分区，提高查询效率，特别是对于时间序列数据。按业务分区：根据业务需求，将数据按地区、产品线等进行分区，支持多维度分析。3.数据压缩与编码数据压缩：使用压缩算法减少存储空间占用，同时

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。

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

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":...

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。...

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•...

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"}...