大数据治理的应用

大数据治理是指在组织内部对大数据的管理和控制框架，它涵盖了从数据的获取、存储、处理、分析、共享到归档和删除的整个生命周期。大数据治理的目标是确保数据的质量、安全性、合规性、透明度和可访问性，同时最大化数据的价值。以下是大数据治理的几个关键组成部分：数据质量管理：确保数据的准确性、一致性、完整性和可靠性。数据安全：保护数据免受未授权访问、泄露、篡改和破坏。数据隐私：遵守隐私法规，保护个人和敏感信息调整和优化。大数据治理是一个动态的、跨部门的、涉及整个组织的过程，它需要高层的支持、明确的策略、有效的工具和持续的维护。随着数据量的增加和数据类型的多样化，大数据治理变得越来越重要，以确保组织能够有效地管理和利用其数据资产。谁可以访问数据，以及他们可以进行哪些操作。数据共享和数据开放：进数据在组织内部和外部合作伙伴之间的安全共享。数据审计和监控：监控数据使用情况，进行定期审计以确保合规性和安全性。数据治理技术工具：使用技术工具支持数据治理活动，如数据目录、数据质量管理工具、数据安全工具等。数据治理培训和文化：提升员工对数据治理的意识和能力，建立数据治理文化。数据治理评估和优化：定期评估数据治理的效果，并根据反馈进行

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大数据治理是指在组织内部对大数据的管理和控制框架，它涵盖了从数据的获取、存储、处理、分析、共享到归档和删除的整个生命周期。大数据治理的目标是确保数据的质量、安全性、合规性、透明度和可访问性，同时最大化数据的价值。以下是大数据治理的几个关键组成部分：数据质量管理：确保数据的准确性、一致性、完整性和可靠性。数据安全：保护数据免受未授权访问、泄露、篡改和破坏。数据隐私：遵守隐私法规，保护个人和敏感信息调整和优化。大数据治理是一个动态的、跨部门的、涉及整个组织的过程，它需要高层的支持、明确的策略、有效的工具和持续的维护。随着数据量的增加和数据类型的多样化，大数据治理变得越来越重要，以确保组织能够有效地管理和利用其数据资产。谁可以访问数据，以及他们可以进行哪些操作。数据共享和数据开放：进数据在组织内部和外部合作伙伴之间的安全共享。数据审计和监控：监控数据使用情况，进行定期审计以确保合规性和安全性。数据治理技术工具：使用技术工具支持数据治理活动，如数据目录、数据质量管理工具、数据安全工具等。数据治理培训和文化：提升员工对数据治理的意识和能力，建立数据治理文化。数据治理评估和优化：定期评估数据治理的效果，并根据反馈进行

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。数据安全管理：大数据治理需要制定完善的数据安全策略，包括数据的保密、完整性、可用性等方面的保护。数据文化管理：大数据治理需要培养良好的数据文化，促进员工对数据的认知和理解，推动数据的广泛应用和价值发挥大数据治理是指充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。包括对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理。同时，在数据生命周期管理各阶段，如数据存储、保留、归档、处置时，要考虑大数据保存时间与存储空间的平衡，并对对业务有关键影响的数据元素进行检查和保证数据质量。此外，在隐私方面，应考虑社交数据的隐私保护需求，制定相应政策，同时还要将大数据治理与企业内外部风险管控需求建立联系。除了对大数据的获取、处理、存储、安全等环节的管理外，大数据治理还需要考虑以下几个方面：数据质量管理：大数据治理需要关注数据的质量问题，包括数据的完整性、准确性、一致性、规范性等方面。数据架构管理：大数据治理需要对数据架构进行管理，明确数据的组成结构、数据之间的关系、数据的存储位置等信息。数据生命周期管理：大数据治理需要对数据进行全面的生命周期管理，包括数据的收集、处理、存储、备份、恢复等环节

大数据治理是指在组织内部对大数据的管理和控制框架，它涵盖了从数据的获取、存储、处理、分析、共享到归档和删除的整个生命周期。大数据治理的目标是确保数据的质量、安全性、合规性、透明度和可访问性，同时最大化数据的价值。以下是大数据治理的几个关键组成部分：数据质量管理：确保数据的准确性、一致性、完整性和可靠性。数据安全：保护数据免受未授权访问、泄露、篡改和破坏。数据隐私：遵守隐私法规，保护个人和敏感信息调整和优化。大数据治理是一个动态的、跨部门的、涉及整个组织的过程，它需要高层的支持、明确的策略、有效的工具和持续的维护。随着数据量的增加和数据类型的多样化，大数据治理变得越来越重要，以确保组织能够有效地管理和利用其数据资产。谁可以访问数据，以及他们可以进行哪些操作。数据共享和数据开放：进数据在组织内部和外部合作伙伴之间的安全共享。数据审计和监控：监控数据使用情况，进行定期审计以确保合规性和安全性。数据治理技术工具：使用技术工具支持数据治理活动，如数据目录、数据质量管理工具、数据安全工具等。数据治理培训和文化：提升员工对数据治理的意识和能力，建立数据治理文化。数据治理评估和优化：定期评估数据治理的效果，并根据反馈进行

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大数据在众多领域都有着广泛而具体的应用，以下是一些主要领域的介绍：商业领域市场分析与精准营销：通过对海量消费者数据的分析，包括购买历史、浏览行为、兴趣爱好等，企业可以深入了解消费者需求和行为模式专业发展和教学改进提供依据。政府治理领域公共政策制定：政府部门通过收集和分析社会经济数据、人口数据、民意调查等大数据，了解社会需求和公众意见，为公共政策的制定提供科学依据，提高政策的针对性和有效性，进行精准的市场细分和目标客户定位，制定个性化的营销方案，提高营销效果和转化率。客户关系管理：利用大数据分析客户的交互数据、反馈信息等，企业能够全面掌握客户的满意度、忠诚度等情况，及时发现客户的问题和需求的响应速度和灵活性。金融领域风险评估与信用评级：金融机构借助大数据分析客户的财务数据、交易记录、信用历史等多维度信息，更准确地评估客户的信用风险，为信贷决策提供科学依据，降低违约风险。金融市场预测：分析海量的金融市场数据，包括股票、债券、外汇等交易数据，以及宏观经济数据、政策信息等，运用机器学习和深度学习算法，预测金融市场的走势，为投资者提供决策支持。反欺诈检测：实时监控金融交易数据，利用大数据

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"}...

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

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

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...

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。...

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...

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：