大数据平台基础设施建设

什么叫大数据平台基座建设在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长，如何有效存储、管理和利用这些数据成为各类组织面临的重大挑战。大数据平台基座建设正是为解决这一问题而提出的系统性工程，它为上层数据分析与应用提供了坚实的基础支撑。大数据平台基座的概念内涵大数据平台基座可以理解为支撑整个大数据生态系统的底层架构，它如同高楼的地基，决定了整个系统的稳定性、扩展性和性能表现组成部分。这些层次相互协作，共同构成了处理海量数据的完整解决方案。与传统的数据库系统不同，大数据平台基座设计之初就考虑到了横向扩展能力，能够应对数据量和计算需求的快速增长。基座建设的关键组成部分数据，良好的基座设计为未来技术演进预留了空间。模块化架构使得单个组件可以独立升级或替换，而不影响整体系统运行。这种灵活性对于适应快速变化的技术环境至关重要，保护了企业的长期投资。结语大数据平台基座建设是一项。这个基座包含了从数据采集到处理的完整技术链条，为各类数据分析、机器学习、商业智能等上层应用提供统一的服务接口。从技术角度看，大数据平台基座主要包括数据存储层、计算引擎层、资源管理层和数据服务层四个核心

解锁大数据平台基座：数字化时代的超级引擎一、揭开大数据平台基座的神秘面纱从技术架构层面来看，大数据平台基座是一个由硬件设施、基础软件以及相关技术框架组成的综合性体系。硬件方面，高性能服务器、海量存储功能（一）数据采集与整合大数据平台基座的首要任务是广泛收集各类数据，它具备多种数据采集方式，以满足不同数据源的需求。对于企业内部业务系统产生的数据，可通过数据库采集方式，借助关系型数据库或NoSQL，因此需要进行清洗、转换和整合。数据清洗通过去重、补全缺失值、转换数据类型、删除异常值等操作，改善数据质量。（二）数据存储与管理面对海量的数据，大数据平台基座采用分布式存储技术来实现高效存储。分布式数据不会丢失。就像一个大型图书馆，将书籍分散存放在多个书架上，并且对重要书籍进行多份复制，即使某个书架损坏，依然能找到对应的书籍。数据管理也是大数据平台基座的重要功能，它涉及数据的权限管理、数据生命周期需要时，按照规定的流程进行安全销毁，避免数据残留带来的安全风险。（三）数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据平台基座发挥价值的关键环节，它运用多种算法和技术从海量数据中提取有价值的信息。分类算法是数据

什么叫大数据平台基座建设在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长，如何有效存储、管理和利用这些数据成为各类组织面临的重大挑战。大数据平台基座建设正是为解决这一问题而提出的系统性工程，它为上层数据分析与应用提供了坚实的基础支撑。大数据平台基座的概念内涵大数据平台基座可以理解为支撑整个大数据生态系统的底层架构，它如同高楼的地基，决定了整个系统的稳定性、扩展性和性能表现组成部分。这些层次相互协作，共同构成了处理海量数据的完整解决方案。与传统的数据库系统不同，大数据平台基座设计之初就考虑到了横向扩展能力，能够应对数据量和计算需求的快速增长。基座建设的关键组成部分数据。这个基座包含了从数据采集到处理的完整技术链条，为各类数据分析、机器学习、商业智能等上层应用提供统一的服务接口。从技术角度看，大数据平台基座主要包括数据存储层、计算引擎层、资源管理层和数据服务层四个核心存储系统是大数据基座的基础设施，它需要解决海量数据的持久化保存问题。现代大数据存储系统通常采用分布式架构，将数据分散存储在多个节点上，既提高了可靠性，又实现了并行访问。这类系统在设计上往往牺牲部分传统

什么叫大数据平台基座建设在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长，如何有效存储、管理和利用这些数据成为各类组织面临的重大挑战。大数据平台基座建设正是为解决这一问题而提出的系统性工程，它为上层数据分析与应用提供了坚实的基础支撑。大数据平台基座的概念内涵大数据平台基座可以理解为支撑整个大数据生态系统的底层架构，它如同高楼的地基，决定了整个系统的稳定性、扩展性和性能表现组成部分。这些层次相互协作，共同构成了处理海量数据的完整解决方案。与传统的数据库系统不同，大数据平台基座设计之初就考虑到了横向扩展能力，能够应对数据量和计算需求的快速增长。基座建设的关键组成部分数据。这个基座包含了从数据采集到处理的完整技术链条，为各类数据分析、机器学习、商业智能等上层应用提供统一的服务接口。从技术角度看，大数据平台基座主要包括数据存储层、计算引擎层、资源管理层和数据服务层四个核心存储系统是大数据基座的基础设施，它需要解决海量数据的持久化保存问题。现代大数据存储系统通常采用分布式架构，将数据分散存储在多个节点上，既提高了可靠性，又实现了并行访问。这类系统在设计上往往牺牲部分传统

什么叫大数据平台基座建设在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长，如何有效存储、管理和利用这些数据成为各类组织面临的重大挑战。大数据平台基座建设正是为解决这一问题而提出的系统性工程，它为上层数据分析与应用提供了坚实的基础支撑。大数据平台基座的概念内涵大数据平台基座可以理解为支撑整个大数据生态系统的底层架构，它如同高楼的地基，决定了整个系统的稳定性、扩展性和性能表现组成部分。这些层次相互协作，共同构成了处理海量数据的完整解决方案。与传统的数据库系统不同，大数据平台基座设计之初就考虑到了横向扩展能力，能够应对数据量和计算需求的快速增长。基座建设的关键组成部分数据。这个基座包含了从数据采集到处理的完整技术链条，为各类数据分析、机器学习、商业智能等上层应用提供统一的服务接口。从技术角度看，大数据平台基座主要包括数据存储层、计算引擎层、资源管理层和数据服务层四个核心存储系统是大数据基座的基础设施，它需要解决海量数据的持久化保存问题。现代大数据存储系统通常采用分布式架构，将数据分散存储在多个节点上，既提高了可靠性，又实现了并行访问。这类系统在设计上往往牺牲部分传统

什么叫大数据平台基座建设在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长，如何有效存储、管理和利用这些数据成为各类组织面临的重大挑战。大数据平台基座建设正是为解决这一问题而提出的系统性工程，它为上层数据分析与应用提供了坚实的基础支撑。大数据平台基座的概念内涵大数据平台基座可以理解为支撑整个大数据生态系统的底层架构，它如同高楼的地基，决定了整个系统的稳定性、扩展性和性能表现组成部分。这些层次相互协作，共同构成了处理海量数据的完整解决方案。与传统的数据库系统不同，大数据平台基座设计之初就考虑到了横向扩展能力，能够应对数据量和计算需求的快速增长。基座建设的关键组成部分数据。这个基座包含了从数据采集到处理的完整技术链条，为各类数据分析、机器学习、商业智能等上层应用提供统一的服务接口。从技术角度看，大数据平台基座主要包括数据存储层、计算引擎层、资源管理层和数据服务层四个核心存储系统是大数据基座的基础设施，它需要解决海量数据的持久化保存问题。现代大数据存储系统通常采用分布式架构，将数据分散存储在多个节点上，既提高了可靠性，又实现了并行访问。这类系统在设计上往往牺牲部分传统

解锁大数据平台基座：数字化时代的超级引擎一、揭开大数据平台基座的神秘面纱从技术架构层面来看，大数据平台基座是一个由硬件设施、基础软件以及相关技术框架组成的综合性体系。硬件方面，高性能服务器、海量存储功能（一）数据采集与整合大数据平台基座的首要任务是广泛收集各类数据，它具备多种数据采集方式，以满足不同数据源的需求。对于企业内部业务系统产生的数据，可通过数据库采集方式，借助关系型数据库或NoSQL，因此需要进行清洗、转换和整合。数据清洗通过去重、补全缺失值、转换数据类型、删除异常值等操作，改善数据质量。（二）数据存储与管理面对海量的数据，大数据平台基座采用分布式存储技术来实现高效存储。分布式数据不会丢失。就像一个大型图书馆，将书籍分散存放在多个书架上，并且对重要书籍进行多份复制，即使某个书架损坏，依然能找到对应的书籍。数据管理也是大数据平台基座的重要功能，它涉及数据的权限管理、数据生命周期需要时，按照规定的流程进行安全销毁，避免数据残留带来的安全风险。（三）数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据平台基座发挥价值的关键环节，它运用多种算法和技术从海量数据中提取有价值的信息。分类算法是数据

解锁大数据平台基座：数字化时代的超级引擎一、揭开大数据平台基座的神秘面纱从技术架构层面来看，大数据平台基座是一个由硬件设施、基础软件以及相关技术框架组成的综合性体系。硬件方面，高性能服务器、海量存储功能（一）数据采集与整合大数据平台基座的首要任务是广泛收集各类数据，它具备多种数据采集方式，以满足不同数据源的需求。对于企业内部业务系统产生的数据，可通过数据库采集方式，借助关系型数据库或NoSQL，因此需要进行清洗、转换和整合。数据清洗通过去重、补全缺失值、转换数据类型、删除异常值等操作，改善数据质量。（二）数据存储与管理面对海量的数据，大数据平台基座采用分布式存储技术来实现高效存储。分布式数据不会丢失。就像一个大型图书馆，将书籍分散存放在多个书架上，并且对重要书籍进行多份复制，即使某个书架损坏，依然能找到对应的书籍。数据管理也是大数据平台基座的重要功能，它涉及数据的权限管理、数据生命周期需要时，按照规定的流程进行安全销毁，避免数据残留带来的安全风险。（三）数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据平台基座发挥价值的关键环节，它运用多种算法和技术从海量数据中提取有价值的信息。分类算法是数据

解锁大数据平台基座：数字化时代的超级引擎一、揭开大数据平台基座的神秘面纱从技术架构层面来看，大数据平台基座是一个由硬件设施、基础软件以及相关技术框架组成的综合性体系。硬件方面，高性能服务器、海量存储功能（一）数据采集与整合大数据平台基座的首要任务是广泛收集各类数据，它具备多种数据采集方式，以满足不同数据源的需求。对于企业内部业务系统产生的数据，可通过数据库采集方式，借助关系型数据库或NoSQL，因此需要进行清洗、转换和整合。数据清洗通过去重、补全缺失值、转换数据类型、删除异常值等操作，改善数据质量。（二）数据存储与管理面对海量的数据，大数据平台基座采用分布式存储技术来实现高效存储。分布式数据不会丢失。就像一个大型图书馆，将书籍分散存放在多个书架上，并且对重要书籍进行多份复制，即使某个书架损坏，依然能找到对应的书籍。数据管理也是大数据平台基座的重要功能，它涉及数据的权限管理、数据生命周期需要时，按照规定的流程进行安全销毁，避免数据残留带来的安全风险。（三）数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据平台基座发挥价值的关键环节，它运用多种算法和技术从海量数据中提取有价值的信息。分类算法是数据

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...

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。

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"}...

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...

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

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

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。...