数据湖存储架构

数据湖存储是数据湖架构中的关键环节，负责存储海量的、多类型的原始数据。存储架构分布式文件系统：=具有高容错性、可扩展性强的特点，能将大文件切分成多个数据块存储在不同节点上，支持大规模数据的并行处理在数据湖中。弹性扩展：可以根据业务需求灵活扩展存储容量和计算资源，实现存储和计算的弹性伸缩，确保系统的高性能和高可用性。低成本：相比传统的存储方式，数据湖存储采用分布式架构和开源技术，降低了硬件成本和相对灵活，数据湖存储需要支持对这类数据的高效解析和查询。非结构化数据：涵盖文本文件、图像、音频、视频等，这些数据没有固定的结构，数据湖存储要提供相应的接口和工具，方便对非结构化数据的处理和分析。存储特点软件许可费用，同时云存储的按需计费模式也进一步降低了存储成本。存储管理数据目录管理：建立数据湖的目录结构，对存储的数据进行分类和组织，方便用户快速查找和访问所需数据。元数据管理：记录数据的来源、格式保护访问控制：通过身份验证和授权机制，限制对数据湖的访问权限，确保只有授权用户才能访问和操作数据。数据加密：对存储在数据湖中的敏感数据进行加密处理，防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改。隐私保护

数据湖存储是数据湖架构中的关键环节，负责存储海量的、多类型的原始数据。存储架构分布式文件系统：=具有高容错性、可扩展性强的特点，能将大文件切分成多个数据块存储在不同节点上，支持大规模数据的并行处理在数据湖中。弹性扩展：可以根据业务需求灵活扩展存储容量和计算资源，实现存储和计算的弹性伸缩，确保系统的高性能和高可用性。低成本：相比传统的存储方式，数据湖存储采用分布式架构和开源技术，降低了硬件成本和相对灵活，数据湖存储需要支持对这类数据的高效解析和查询。非结构化数据：涵盖文本文件、图像、音频、视频等，这些数据没有固定的结构，数据湖存储要提供相应的接口和工具，方便对非结构化数据的处理和分析。存储特点软件许可费用，同时云存储的按需计费模式也进一步降低了存储成本。存储管理数据目录管理：建立数据湖的目录结构，对存储的数据进行分类和组织，方便用户快速查找和访问所需数据。元数据管理：记录数据的来源、格式保护访问控制：通过身份验证和授权机制，限制对数据湖的访问权限，确保只有授权用户才能访问和操作数据。数据加密：对存储在数据湖中的敏感数据进行加密处理，防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改。隐私保护

数据湖架构是一种以数据湖为核心的数据存储和处理架构，旨在实现对海量、多源、异构数据的集中存储、管理和分析。数据湖存储层分布式文件系统：是数据湖的底层存储基础，具有高可扩展性、高容错性和高吞吐量等特点自动化决策、预测分析等功能。数据湖架构的优势数据多样性支持：能够存储和处理各种类型的数据，满足企业对不同数据的需求，为数据分析和挖掘提供丰富的数据资源。灵活性和可扩展性：具有高度的灵活性和可扩展性，可根据。数据仓库：用于存储经过处理和整合的结构化数据，为数据分析和决策支持提供高效的数据访问。可以与数据湖协同工作，实现数据的双向流动等。数据管理层元数据管理：对数据湖中的数据进行元数据描述和管理，包括数据的来源，能够存储海量的各种类型数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。对象存储：以对象的形式存储数据，具有灵活的元数据管理和数据访问方式，适合存储大规模的非结构化数据，如图片、视频、文档等、格式、结构、语义等信息，方便用户快速了解和查找数据。数据治理：制定数据标准、规范数据流程、进行数据质量监控和评估等，确保数据湖中的数据质量和一致性。数据治理平台可帮助企业建立完善的数据治理体系。数据

数据湖架构是一种以数据湖为核心的数据存储和处理架构，旨在实现对海量、多源、异构数据的集中存储、管理和分析。数据湖存储层分布式文件系统：是数据湖的底层存储基础，具有高可扩展性、高容错性和高吞吐量等特点自动化决策、预测分析等功能。数据湖架构的优势数据多样性支持：能够存储和处理各种类型的数据，满足企业对不同数据的需求，为数据分析和挖掘提供丰富的数据资源。灵活性和可扩展性：具有高度的灵活性和可扩展性，可根据。数据仓库：用于存储经过处理和整合的结构化数据，为数据分析和决策支持提供高效的数据访问。可以与数据湖协同工作，实现数据的双向流动等。数据管理层元数据管理：对数据湖中的数据进行元数据描述和管理，包括数据的来源，能够存储海量的各种类型数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。对象存储：以对象的形式存储数据，具有灵活的元数据管理和数据访问方式，适合存储大规模的非结构化数据，如图片、视频、文档等、格式、结构、语义等信息，方便用户快速了解和查找数据。数据治理：制定数据标准、规范数据流程、进行数据质量监控和评估等，确保数据湖中的数据质量和一致性。数据治理平台可帮助企业建立完善的数据治理体系。数据

数据湖存储是数据湖架构中的关键环节，负责存储海量的、多类型的原始数据。存储架构分布式文件系统：=具有高容错性、可扩展性强的特点，能将大文件切分成多个数据块存储在不同节点上，支持大规模数据的并行处理在数据湖中。弹性扩展：可以根据业务需求灵活扩展存储容量和计算资源，实现存储和计算的弹性伸缩，确保系统的高性能和高可用性。低成本：相比传统的存储方式，数据湖存储采用分布式架构和开源技术，降低了硬件成本和相对灵活，数据湖存储需要支持对这类数据的高效解析和查询。非结构化数据：涵盖文本文件、图像、音频、视频等，这些数据没有固定的结构，数据湖存储要提供相应的接口和工具，方便对非结构化数据的处理和分析。存储特点软件许可费用，同时云存储的按需计费模式也进一步降低了存储成本。存储管理数据目录管理：建立数据湖的目录结构，对存储的数据进行分类和组织，方便用户快速查找和访问所需数据。元数据管理：记录数据的来源、格式保护访问控制：通过身份验证和授权机制，限制对数据湖的访问权限，确保只有授权用户才能访问和操作数据。数据加密：对存储在数据湖中的敏感数据进行加密处理，防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改。隐私保护

数据湖架构是一种以数据湖为核心的数据存储和处理架构，旨在实现对海量、多源、异构数据的集中存储、管理和分析。数据湖存储层分布式文件系统：是数据湖的底层存储基础，具有高可扩展性、高容错性和高吞吐量等特点自动化决策、预测分析等功能。数据湖架构的优势数据多样性支持：能够存储和处理各种类型的数据，满足企业对不同数据的需求，为数据分析和挖掘提供丰富的数据资源。灵活性和可扩展性：具有高度的灵活性和可扩展性，可根据。数据仓库：用于存储经过处理和整合的结构化数据，为数据分析和决策支持提供高效的数据访问。可以与数据湖协同工作，实现数据的双向流动等。数据管理层元数据管理：对数据湖中的数据进行元数据描述和管理，包括数据的来源，能够存储海量的各种类型数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。对象存储：以对象的形式存储数据，具有灵活的元数据管理和数据访问方式，适合存储大规模的非结构化数据，如图片、视频、文档等、格式、结构、语义等信息，方便用户快速了解和查找数据。数据治理：制定数据标准、规范数据流程、进行数据质量监控和评估等，确保数据湖中的数据质量和一致性。数据治理平台可帮助企业建立完善的数据治理体系。数据

数据湖架构是一种以数据湖为核心的数据存储和处理架构，旨在实现对海量、多源、异构数据的集中存储、管理和分析。数据湖存储层分布式文件系统：是数据湖的底层存储基础，具有高可扩展性、高容错性和高吞吐量等特点自动化决策、预测分析等功能。数据湖架构的优势数据多样性支持：能够存储和处理各种类型的数据，满足企业对不同数据的需求，为数据分析和挖掘提供丰富的数据资源。灵活性和可扩展性：具有高度的灵活性和可扩展性，可根据。数据仓库：用于存储经过处理和整合的结构化数据，为数据分析和决策支持提供高效的数据访问。可以与数据湖协同工作，实现数据的双向流动等。数据管理层元数据管理：对数据湖中的数据进行元数据描述和管理，包括数据的来源，能够存储海量的各种类型数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。对象存储：以对象的形式存储数据，具有灵活的元数据管理和数据访问方式，适合存储大规模的非结构化数据，如图片、视频、文档等、格式、结构、语义等信息，方便用户快速了解和查找数据。数据治理：制定数据标准、规范数据流程、进行数据质量监控和评估等，确保数据湖中的数据质量和一致性。数据治理平台可帮助企业建立完善的数据治理体系。数据

数据湖架构是一种融合了多种技术，用于存储、管理和分析海量、多源异构数据的综合性架构。整体架构分层数据源层：作为数据的源头，涵盖了企业内外部的各种数据来源，包括但不限于关系型数据库、非关系型数据的数据和资源进行保护。架构特点存储与计算分离：数据湖采用存储与计算分离的架构设计，使得存储和计算资源可以独立扩展，提高了系统的灵活性和可扩展性。多源异构数据支持：能够兼容各种类型的数据，无论是结构化库、文件系统、日志文件、物联网设备数据、社交媒体数据等。数据存储层：是数据湖的核心存储区域，负责存储海量的原始数据和经过处理的数据。通常采用分布式文件系统，具有高可扩展性、容错性和高吞吐量等特点。同时，为了满足不同类型数据的存储需求，还会结合使用对象存储等。数据处理层：对存储在数据湖中的数据进行加工处理，包括数据清洗、转换、聚合等操作，以提高数据质量和可用性。该层主要使用批处理框架和流处理框架。数据数据、半结构化数据还是非结构化数据，都可以存储在数据湖。支持多种分析场景：数据湖不仅支持传统的批处理分析，还支持实时流处理分析和交互式分析等多种分析场景，满足了不同用户的需求。数据共享与协作：通过数据服务层，可以将数据湖中的数据以服务的形式提供给不同的部门和用户，实现数据的共享和协作，提高了数据的价值。

数据湖架构是一种融合了多种技术，用于存储、管理和分析海量、多源异构数据的综合性架构。整体架构分层数据源层：作为数据的源头，涵盖了企业内外部的各种数据来源，包括但不限于关系型数据库、非关系型数据的数据和资源进行保护。架构特点存储与计算分离：数据湖采用存储与计算分离的架构设计，使得存储和计算资源可以独立扩展，提高了系统的灵活性和可扩展性。多源异构数据支持：能够兼容各种类型的数据，无论是结构化库、文件系统、日志文件、物联网设备数据、社交媒体数据等。数据存储层：是数据湖的核心存储区域，负责存储海量的原始数据和经过处理的数据。通常采用分布式文件系统，具有高可扩展性、容错性和高吞吐量等特点。同时，为了满足不同类型数据的存储需求，还会结合使用对象存储等。数据处理层：对存储在数据湖中的数据进行加工处理，包括数据清洗、转换、聚合等操作，以提高数据质量和可用性。该层主要使用批处理框架和流处理框架。数据数据、半结构化数据还是非结构化数据，都可以存储在数据湖。支持多种分析场景：数据湖不仅支持传统的批处理分析，还支持实时流处理分析和交互式分析等多种分析场景，满足了不同用户的需求。数据共享与协作：通过数据服务层，可以将数据湖中的数据以服务的形式提供给不同的部门和用户，实现数据的共享和协作，提高了数据的价值。

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...

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

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"}...

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。...

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...

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":...

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：

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。