金融数据湖建设

数据湖建设是一个涉及规划、技术选型、实施和管理的复杂过程。以下是数据湖建设的关键步骤和考虑因素：需求分析：明确数据湖的目标和用途，包括支持的业务场景、数据源、数据类型和预期的数据量。技术选型：选择成本，包括硬件、软件、人力和能源消耗。监控和维护：实施数据湖的监控和维护策略，确保系统的稳定性和可靠性。用户培训和文化建设：对用户进行数据湖使用和最佳实践的培训，建立数据驱动的文化。扩展性和灵活性合适的技术栈，包括存储系统、计算框架、数据治理工具等。架构设计：设计数据湖的架构，包括数据存储、处理、分析和安全等各个层面。数据源识别：确定数据来源，包括内部数据和外部数据，以及数据的类型和格式。数据一致性，包括数据校验和清洗。数据访问和分析：提供数据访问接口，支持数据科学家和分析师进行数据探索和分析。性能优化：根据数据访问模式和查询性能，优化数据存储和计算资源。成本管理：评估和管理数据湖的总拥有：确保数据湖架构的可扩展性和灵活性，以适应未来的变化和增长。云服务集成：考虑将数据湖部署在云上，利用云服务提供的数据湖解决方案和服务。

数据湖建设是一个涉及规划、技术选型、实施和管理的复杂过程。以下是数据湖建设的关键步骤和考虑因素：需求分析：明确数据湖的目标和用途，包括支持的业务场景、数据源、数据类型和预期的数据量。技术选型：选择成本，包括硬件、软件、人力和能源消耗。监控和维护：实施数据湖的监控和维护策略，确保系统的稳定性和可靠性。用户培训和文化建设：对用户进行数据湖使用和最佳实践的培训，建立数据驱动的文化。扩展性和灵活性合适的技术栈，包括存储系统、计算框架、数据治理工具等。架构设计：设计数据湖的架构，包括数据存储、处理、分析和安全等各个层面。数据源识别：确定数据来源，包括内部数据和外部数据，以及数据的类型和格式。数据一致性，包括数据校验和清洗。数据访问和分析：提供数据访问接口，支持数据科学家和分析师进行数据探索和分析。性能优化：根据数据访问模式和查询性能，优化数据存储和计算资源。成本管理：评估和管理数据湖的总拥有：确保数据湖架构的可扩展性和灵活性，以适应未来的变化和增长。云服务集成：考虑将数据湖部署在云上，利用云服务提供的数据湖解决方案和服务。

数据湖建设是一个涉及规划、技术选型、实施和管理的复杂过程。以下是数据湖建设的关键步骤和考虑因素：需求分析：明确数据湖的目标和用途，包括支持的业务场景、数据源、数据类型和预期的数据量。技术选型：选择成本，包括硬件、软件、人力和能源消耗。监控和维护：实施数据湖的监控和维护策略，确保系统的稳定性和可靠性。用户培训和文化建设：对用户进行数据湖使用和最佳实践的培训，建立数据驱动的文化。扩展性和灵活性合适的技术栈，包括存储系统、计算框架、数据治理工具等。架构设计：设计数据湖的架构，包括数据存储、处理、分析和安全等各个层面。数据源识别：确定数据来源，包括内部数据和外部数据，以及数据的类型和格式。数据一致性，包括数据校验和清洗。数据访问和分析：提供数据访问接口，支持数据科学家和分析师进行数据探索和分析。性能优化：根据数据访问模式和查询性能，优化数据存储和计算资源。成本管理：评估和管理数据湖的总拥有：确保数据湖架构的可扩展性和灵活性，以适应未来的变化和增长。云服务集成：考虑将数据湖部署在云上，利用云服务提供的数据湖解决方案和服务。

数据湖建设方案涉及多个方面，包括技术选型、架构设计、数据治理等。以下是一个通用的数据湖建设方案示例，明确建设目标与需求业务目标：确定数据湖建设期望达成的业务成果，例如提高数据分析效率、支持实时决策文化氛围。推广与应用：在企业内部宣传数据湖的建设成果和应用价值，鼓励各业务部门积极使用数据湖中的数据进行业务创新和决策支持；建立数据湖应用案例库，分享成功的应用经验和实践成果，推动数据湖在企业内的广泛应用和持续优化。对数据湖的使用需求，包括数据查询、分析工具的偏好，数据处理的时效性要求，以及是否需要支持机器学习和人工智能应用等。数据湖架构设计存储层选择分布式文件系统：具备高扩展性、容错性强的特点，适合存储海量的各类分层架构，如原始数据层、明细数据层、汇总数据层和应用数据层，便于数据的管理和高效查询。数据管理层元数据管理：部署元数据管理工具，自动或手动采集数据湖中的元数据信息，包括数据的定义、来源、格式、关系等，为数据的查找、理解和治理提供支持，并实现元数据的可视化展示和共享。数据治理：建立数据治理框架，制定数据标准、规范数据质量规则，通过数据质量监控工具定期对数据湖中的数据进行质量评估和问题发现，确保数据的

数据湖建设方案涉及多个方面，包括技术选型、架构设计、数据治理等。以下是一个通用的数据湖建设方案示例，明确建设目标与需求业务目标：确定数据湖建设期望达成的业务成果，例如提高数据分析效率、支持实时决策文化氛围。推广与应用：在企业内部宣传数据湖的建设成果和应用价值，鼓励各业务部门积极使用数据湖中的数据进行业务创新和决策支持；建立数据湖应用案例库，分享成功的应用经验和实践成果，推动数据湖在企业内的广泛应用和持续优化。对数据湖的使用需求，包括数据查询、分析工具的偏好，数据处理的时效性要求，以及是否需要支持机器学习和人工智能应用等。数据湖架构设计存储层选择分布式文件系统：具备高扩展性、容错性强的特点，适合存储海量的各类分层架构，如原始数据层、明细数据层、汇总数据层和应用数据层，便于数据的管理和高效查询。数据管理层元数据管理：部署元数据管理工具，自动或手动采集数据湖中的元数据信息，包括数据的定义、来源、格式、关系等，为数据的查找、理解和治理提供支持，并实现元数据的可视化展示和共享。数据治理：建立数据治理框架，制定数据标准、规范数据质量规则，通过数据质量监控工具定期对数据湖中的数据进行质量评估和问题发现，确保数据的

数据湖建设方案涉及多个方面，包括技术选型、架构设计、数据治理等。以下是一个通用的数据湖建设方案示例，明确建设目标与需求业务目标：确定数据湖建设期望达成的业务成果，例如提高数据分析效率、支持实时决策文化氛围。推广与应用：在企业内部宣传数据湖的建设成果和应用价值，鼓励各业务部门积极使用数据湖中的数据进行业务创新和决策支持；建立数据湖应用案例库，分享成功的应用经验和实践成果，推动数据湖在企业内的广泛应用和持续优化。对数据湖的使用需求，包括数据查询、分析工具的偏好，数据处理的时效性要求，以及是否需要支持机器学习和人工智能应用等。数据湖架构设计存储层选择分布式文件系统：具备高扩展性、容错性强的特点，适合存储海量的各类分层架构，如原始数据层、明细数据层、汇总数据层和应用数据层，便于数据的管理和高效查询。数据管理层元数据管理：部署元数据管理工具，自动或手动采集数据湖中的元数据信息，包括数据的定义、来源、格式、关系等，为数据的查找、理解和治理提供支持，并实现元数据的可视化展示和共享。数据治理：建立数据治理框架，制定数据标准、规范数据质量规则，通过数据质量监控工具定期对数据湖中的数据进行质量评估和问题发现，确保数据的

数据湖建设方案涉及多个方面，包括技术选型、架构设计、数据治理等。以下是一个通用的数据湖建设方案示例，明确建设目标与需求业务目标：确定数据湖建设期望达成的业务成果，例如提高数据分析效率、支持实时决策文化氛围。推广与应用：在企业内部宣传数据湖的建设成果和应用价值，鼓励各业务部门积极使用数据湖中的数据进行业务创新和决策支持；建立数据湖应用案例库，分享成功的应用经验和实践成果，推动数据湖在企业内的广泛应用和持续优化。对数据湖的使用需求，包括数据查询、分析工具的偏好，数据处理的时效性要求，以及是否需要支持机器学习和人工智能应用等。数据湖架构设计存储层选择分布式文件系统：具备高扩展性、容错性强的特点，适合存储海量的各类分层架构，如原始数据层、明细数据层、汇总数据层和应用数据层，便于数据的管理和高效查询。数据管理层元数据管理：部署元数据管理工具，自动或手动采集数据湖中的元数据信息，包括数据的定义、来源、格式、关系等，为数据的查找、理解和治理提供支持，并实现元数据的可视化展示和共享。数据治理：建立数据治理框架，制定数据标准、规范数据质量规则，通过数据质量监控工具定期对数据湖中的数据进行质量评估和问题发现，确保数据的

数据湖建设方案涉及多个方面，包括技术选型、架构设计、数据治理等。以下是一个通用的数据湖建设方案示例，明确建设目标与需求业务目标：确定数据湖建设期望达成的业务成果，例如提高数据分析效率、支持实时决策文化氛围。推广与应用：在企业内部宣传数据湖的建设成果和应用价值，鼓励各业务部门积极使用数据湖中的数据进行业务创新和决策支持；建立数据湖应用案例库，分享成功的应用经验和实践成果，推动数据湖在企业内的广泛应用和持续优化。对数据湖的使用需求，包括数据查询、分析工具的偏好，数据处理的时效性要求，以及是否需要支持机器学习和人工智能应用等。数据湖架构设计存储层选择分布式文件系统：具备高扩展性、容错性强的特点，适合存储海量的各类分层架构，如原始数据层、明细数据层、汇总数据层和应用数据层，便于数据的管理和高效查询。数据管理层元数据管理：部署元数据管理工具，自动或手动采集数据湖中的元数据信息，包括数据的定义、来源、格式、关系等，为数据的查找、理解和治理提供支持，并实现元数据的可视化展示和共享。数据治理：建立数据治理框架，制定数据标准、规范数据质量规则，通过数据质量监控工具定期对数据湖中的数据进行质量评估和问题发现，确保数据的

数据湖建设方案涉及多个方面，包括技术选型、架构设计、数据治理等。以下是一个通用的数据湖建设方案示例，明确建设目标与需求业务目标：确定数据湖建设期望达成的业务成果，例如提高数据分析效率、支持实时决策文化氛围。推广与应用：在企业内部宣传数据湖的建设成果和应用价值，鼓励各业务部门积极使用数据湖中的数据进行业务创新和决策支持；建立数据湖应用案例库，分享成功的应用经验和实践成果，推动数据湖在企业内的广泛应用和持续优化。对数据湖的使用需求，包括数据查询、分析工具的偏好，数据处理的时效性要求，以及是否需要支持机器学习和人工智能应用等。数据湖架构设计存储层选择分布式文件系统：具备高扩展性、容错性强的特点，适合存储海量的各类分层架构，如原始数据层、明细数据层、汇总数据层和应用数据层，便于数据的管理和高效查询。数据管理层元数据管理：部署元数据管理工具，自动或手动采集数据湖中的元数据信息，包括数据的定义、来源、格式、关系等，为数据的查找、理解和治理提供支持，并实现元数据的可视化展示和共享。数据治理：建立数据治理框架，制定数据标准、规范数据质量规则，通过数据质量监控工具定期对数据湖中的数据进行质量评估和问题发现，确保数据的

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"}...

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

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。

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：

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

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":...

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•...