数据湖数据汇集

教育行业数据汇集及治理1.数据汇集教育行业数据汇集是指将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据资源库。这些数据来源包括学校、教育部门、在线教育平台、第三方研究机构等。数据汇集的目的是为了提供全面。在线教育平台数据：包括用户行为数据、课程学习数据、互动数据等。第三方研究机构数据：包括教育趋势、市场分析、政策研究等。数据汇集方法：数据采集：通过ETL工具、API接口、数据爬虫等方式，从不同数据源采集数据。数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除重复、错误和不一致的数据。数据整合：将清洗后的数据整合到统一的数据仓库或数据湖中，确保数据的一致性和完整性。2.数据治理数据治理是指对数据的管理和控制的体系化、准确、一致的数据支持，以便进行数据分析和决策。数据来源：学校内部数据：包括学生信息、教师信息、课程成绩、考试成绩、活动记录等。教育部门数据：包括学校数量、学生人数、教师资源、教育经费等统计信息过程，确保数据的准确性、一致性、可靠性和安全性。数据治理在教育行业尤为重要，因为教育数据涉及学生的个人信息和隐私，需要严格遵守相关法律法规。核心功能：数据质量管理：建立数据质量评估指标体系，从数据的

教育行业数据汇集及治理1.数据汇集教育行业数据汇集是指将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据资源库。这些数据来源包括学校、教育部门、在线教育平台、第三方研究机构等。数据汇集的目的是为了提供全面。在线教育平台数据：包括用户行为数据、课程学习数据、互动数据等。第三方研究机构数据：包括教育趋势、市场分析、政策研究等。数据汇集方法：数据采集：通过ETL工具、API接口、数据爬虫等方式，从不同数据源采集数据。数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除重复、错误和不一致的数据。数据整合：将清洗后的数据整合到统一的数据仓库或数据湖中，确保数据的一致性和完整性。2.数据治理数据治理是指对数据的管理和控制的体系化、准确、一致的数据支持，以便进行数据分析和决策。数据来源：学校内部数据：包括学生信息、教师信息、课程成绩、考试成绩、活动记录等。教育部门数据：包括学校数量、学生人数、教师资源、教育经费等统计信息过程，确保数据的准确性、一致性、可靠性和安全性。数据治理在教育行业尤为重要，因为教育数据涉及学生的个人信息和隐私，需要严格遵守相关法律法规。核心功能：数据质量管理：建立数据质量评估指标体系，从数据的

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数据归集与数据汇集在当今信息爆炸的时代，数据已成为推动社会进步和科技发展的重要资源。无论是企业决策、科学研究，还是政府治理，都离不开对海量数据的有效处理。在数据处理的过程中，"数据归集"与"数据汇集、信用信息等，以进行风险评估和客户画像。数据汇集的概念与特点数据汇集则是指将不同来源的数据简单地聚合在一起，形成一个更大的数据集。与数据归集相比，数据汇集更注重数据的"量"而非"质"，其核心在于"汇"，即数据的集中和合并。数据汇集通常作为数据分析的前期准备工作，为后续的数据挖掘和分析提供原材料。数据汇集的特点主要体现在：一是规模庞大，汇集的数据量往往非常可观；二是原始性强，通常不对数据进行深度处理；三是灵活性高，可以根据需要随时添加新的数据源。例如，在互联网领域，搜索引擎会汇集来自全球各地的网页数据，构建庞大的索引库。两者的区别与联系数据归集与数据汇集虽然都是数据的集中过程，但在目的、处理方式和应用场景上存在显著差异。数据归集强调数据的质量和适用性，是为特定目的服务的系统性工程；而数据汇集则更注重数据的广度和数量，是为多种潜在用途准备的基础工作。从数据处理深度来看，数据归集通常包含数据清洗

数据归集与数据汇集在当今信息爆炸的时代，数据已成为推动社会进步和科技发展的重要资源。无论是企业决策、科学研究，还是政府治理，都离不开对海量数据的有效处理。在数据处理的过程中，"数据归集"与"数据汇集、信用信息等，以进行风险评估和客户画像。数据汇集的概念与特点数据汇集则是指将不同来源的数据简单地聚合在一起，形成一个更大的数据集。与数据归集相比，数据汇集更注重数据的"量"而非"质"，其核心在于"汇"，即数据的集中和合并。数据汇集通常作为数据分析的前期准备工作，为后续的数据挖掘和分析提供原材料。数据汇集的特点主要体现在：一是规模庞大，汇集的数据量往往非常可观；二是原始性强，通常不对数据进行深度处理；三是灵活性高，可以根据需要随时添加新的数据源。例如，在互联网领域，搜索引擎会汇集来自全球各地的网页数据，构建庞大的索引库。两者的区别与联系数据归集与数据汇集虽然都是数据的集中过程，但在目的、处理方式和应用场景上存在显著差异。数据归集强调数据的质量和适用性，是为特定目的服务的系统性工程；而数据汇集则更注重数据的广度和数量，是为多种潜在用途准备的基础工作。从数据处理深度来看，数据归集通常包含数据清洗

数据归集与数据汇集在当今信息爆炸的时代，数据已成为推动社会进步和科技发展的重要资源。无论是企业决策、科学研究，还是政府治理，都离不开对海量数据的有效处理。在数据处理的过程中，"数据归集"与"数据汇集、信用信息等，以进行风险评估和客户画像。数据汇集的概念与特点数据汇集则是指将不同来源的数据简单地聚合在一起，形成一个更大的数据集。与数据归集相比，数据汇集更注重数据的"量"而非"质"，其核心在于"汇"，即数据的集中和合并。数据汇集通常作为数据分析的前期准备工作，为后续的数据挖掘和分析提供原材料。数据汇集的特点主要体现在：一是规模庞大，汇集的数据量往往非常可观；二是原始性强，通常不对数据进行深度处理；三是灵活性高，可以根据需要随时添加新的数据源。例如，在互联网领域，搜索引擎会汇集来自全球各地的网页数据，构建庞大的索引库。两者的区别与联系数据归集与数据汇集虽然都是数据的集中过程，但在目的、处理方式和应用场景上存在显著差异。数据归集强调数据的质量和适用性，是为特定目的服务的系统性工程；而数据汇集则更注重数据的广度和数量，是为多种潜在用途准备的基础工作。从数据处理深度来看，数据归集通常包含数据清洗

教育行业数据汇集及治理1.数据汇集教育行业数据汇集是指将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据资源库。这些数据来源包括学校、教育部门、在线教育平台、第三方研究机构等。数据汇集的目的是为了提供全面。在线教育平台数据：包括用户行为数据、课程学习数据、互动数据等。第三方研究机构数据：包括教育趋势、市场分析、政策研究等。数据汇集方法：数据采集：通过ETL工具、API接口、数据爬虫等方式，从不同数据源采集数据。数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除重复、错误和不一致的数据。数据整合：将清洗后的数据整合到统一的数据仓库或数据湖中，确保数据的一致性和完整性。2.数据治理数据治理是指对数据的管理和控制的体系化、准确、一致的数据支持，以便进行数据分析和决策。数据来源：学校内部数据：包括学生信息、教师信息、课程成绩、考试成绩、活动记录等。教育部门数据：包括学校数量、学生人数、教师资源、教育经费等统计信息过程，确保数据的准确性、一致性、可靠性和安全性。数据治理在教育行业尤为重要，因为教育数据涉及学生的个人信息和隐私，需要严格遵守相关法律法规。核心功能：数据质量管理：建立数据质量评估指标体系，从数据的

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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•...

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...

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...

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：

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":...

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。...

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。