分布式数据安全

分布式数据治理是一种针对分布式数据环境的综合性管理方法，旨在确保分布式数据的质量、安全性、一致性和可用性等，以下是具体介绍：数据治理架构与模型去中心化架构：与传统的集中式数据治理不同，分布式数据治理一致性保障：通过分布式事务处理、数据同步机制等，确保不同节点上的数据在更新和操作过程中的一致性，避免数据冲突和不一致性问题。数据安全与隐私保护加密技术：采用加密算法对分布式数据进行加密处理，确保数据在传输和、数据处理、数据存储、数据共享等环节，明确各环节的操作规范和责任主体。治理规范建设：制定数据治理的规范和标准，如数据质量标准、数据安全标准、元数据标准等，确保分布式数据治理的一致性和规范性。采用去中心化的架构，不存在单一的控制中心，而是通过多个节点之间的协作和共识机制来实现数据的管理和决策。数据治理模型：建立适合分布式环境的数据治理模型，如区块链技术中的分布式账本模型，通过密码学技术和共识算法确保数据的一致性和不可篡改。数据质量管理数据清洗与转换：在分布式环境下，数据来源广泛且格式多样，需要进行有效的清洗和转换，去除噪声和异常数据，统一数据格式，提高数据的准确性和可用性。数据

分布式数据治理是一种针对分布式数据环境的综合性管理方法，旨在确保分布式数据的质量、安全性、一致性和可用性等，以下是具体介绍：数据治理架构与模型去中心化架构：与传统的集中式数据治理不同，分布式数据治理一致性保障：通过分布式事务处理、数据同步机制等，确保不同节点上的数据在更新和操作过程中的一致性，避免数据冲突和不一致性问题。数据安全与隐私保护加密技术：采用加密算法对分布式数据进行加密处理，确保数据在传输和、数据处理、数据存储、数据共享等环节，明确各环节的操作规范和责任主体。治理规范建设：制定数据治理的规范和标准，如数据质量标准、数据安全标准、元数据标准等，确保分布式数据治理的一致性和规范性。采用去中心化的架构，不存在单一的控制中心，而是通过多个节点之间的协作和共识机制来实现数据的管理和决策。数据治理模型：建立适合分布式环境的数据治理模型，如区块链技术中的分布式账本模型，通过密码学技术和共识算法确保数据的一致性和不可篡改。数据质量管理数据清洗与转换：在分布式环境下，数据来源广泛且格式多样，需要进行有效的清洗和转换，去除噪声和异常数据，统一数据格式，提高数据的准确性和可用性。数据

分布式数据治理是一种针对分布式数据环境的综合性管理方法，旨在确保分布式数据的质量、安全性、一致性和可用性等，以下是具体介绍：数据治理架构与模型去中心化架构：与传统的集中式数据治理不同，分布式数据治理一致性保障：通过分布式事务处理、数据同步机制等，确保不同节点上的数据在更新和操作过程中的一致性，避免数据冲突和不一致性问题。数据安全与隐私保护加密技术：采用加密算法对分布式数据进行加密处理，确保数据在传输和、数据处理、数据存储、数据共享等环节，明确各环节的操作规范和责任主体。治理规范建设：制定数据治理的规范和标准，如数据质量标准、数据安全标准、元数据标准等，确保分布式数据治理的一致性和规范性。采用去中心化的架构，不存在单一的控制中心，而是通过多个节点之间的协作和共识机制来实现数据的管理和决策。数据治理模型：建立适合分布式环境的数据治理模型，如区块链技术中的分布式账本模型，通过密码学技术和共识算法确保数据的一致性和不可篡改。数据质量管理数据清洗与转换：在分布式环境下，数据来源广泛且格式多样，需要进行有效的清洗和转换，去除噪声和异常数据，统一数据格式，提高数据的准确性和可用性。数据

分布式数据管理系统指分布式环境下用于管理数据库中数据创建、删除、读取、更新的软件系统。分布式数据管理系统是一种软件系统，在分布式环境下用于管理数据库中的数据创建、删除、读取和更新。分布式数据管理系统提供了透明的数据访问和管理，使得多台计算机之间的数据能够在不同上进行分布式存储和处理。通常，分布式数据管理系统采用了一种分布式体系结构，其中包括多个数据库服务器这些服务器可以在不同的物理位置上，并且通过网络进行通信。这些服务器共同合作，协调数据的存储和处理，以提高性能和高可靠性的数据管理服务。分布式数据管理系统的主要目标是提供以下功能和特性：数据分布和复制：系统能够将数据分布到多个节点上，提供数据，支持复杂的查询操作。数据安和隐私保护：系统能够提供数据的安全性和隐私保护，防止未授权的访问和数据泄漏。扩展性：系统能够根据需求动态扩展，以支持更大规模的数据存储和处理。的冗余和复制，以提高系统的可用性和容错性。数据一致性：系统能够保证在多个节点上的数据副本之间的一致性，即使在面对网络故障或节点故障时也能保持一致。数据访问和查询：系统能够提供高效的数据访问和查询接口

分布式数据管理系统指分布式环境下用于管理数据库中数据创建、删除、读取、更新的软件系统。分布式数据管理系统是一种软件系统，在分布式环境下用于管理数据库中的数据创建、删除、读取和更新。分布式数据管理系统提供了透明的数据访问和管理，使得多台计算机之间的数据能够在不同上进行分布式存储和处理。通常，分布式数据管理系统采用了一种分布式体系结构，其中包括多个数据库服务器这些服务器可以在不同的物理位置上，并且通过网络进行通信。这些服务器共同合作，协调数据的存储和处理，以提高性能和高可靠性的数据管理服务。分布式数据管理系统的主要目标是提供以下功能和特性：数据分布和复制：系统能够将数据分布到多个节点上，提供数据，支持复杂的查询操作。数据安和隐私保护：系统能够提供数据的安全性和隐私保护，防止未授权的访问和数据泄漏。扩展性：系统能够根据需求动态扩展，以支持更大规模的数据存储和处理。的冗余和复制，以提高系统的可用性和容错性。数据一致性：系统能够保证在多个节点上的数据副本之间的一致性，即使在面对网络故障或节点故障时也能保持一致。数据访问和查询：系统能够提供高效的数据访问和查询接口

分布式数据管理系统指分布式环境下用于管理数据库中数据创建、删除、读取、更新的软件系统。分布式数据管理系统是一种软件系统，在分布式环境下用于管理数据库中的数据创建、删除、读取和更新。分布式数据管理系统提供了透明的数据访问和管理，使得多台计算机之间的数据能够在不同上进行分布式存储和处理。通常，分布式数据管理系统采用了一种分布式体系结构，其中包括多个数据库服务器这些服务器可以在不同的物理位置上，并且通过网络进行通信。这些服务器共同合作，协调数据的存储和处理，以提高性能和高可靠性的数据管理服务。分布式数据管理系统的主要目标是提供以下功能和特性：数据分布和复制：系统能够将数据分布到多个节点上，提供数据，支持复杂的查询操作。数据安和隐私保护：系统能够提供数据的安全性和隐私保护，防止未授权的访问和数据泄漏。扩展性：系统能够根据需求动态扩展，以支持更大规模的数据存储和处理。的冗余和复制，以提高系统的可用性和容错性。数据一致性：系统能够保证在多个节点上的数据副本之间的一致性，即使在面对网络故障或节点故障时也能保持一致。数据访问和查询：系统能够提供高效的数据访问和查询接口

和可运维性保证，满足自主可控的数据系统建设的需求。KunDB提供全链路高可用、一致性备份恢复等容灾能力，以及完备的安全管理、资源管理能力，可以为不同业务场景保驾护航。而且KunDB已经通过了工信部分布式数据分布式关系型数据库有哪些？星环科技在基础软件产品领域积累多年,在大数据平台TDH的研发过程中积累了大量的SOL、PL/SOL、数据库优化器、分布式事务等基础技术和专利,相关的技术优势可以在关系数据库中再次落地,从而加速分布式数据库的研发效率。采用新一代的基于分布式计算的数据库技术,自主研发了分布式交易型数据库KunDB和分布式数据库ArgoDB。基于KunDB与ArgoDB的数据库解决方案,为企业核心业务数据库升级改造、核心分析系统建设、创新应用开发国产化替代等业务场景提供完备的能力支撑。TranswarpArgoDB-星环分布式数据库TranswarpArgoDB是星环科技自主研发的面向数据分析型业务场景的国产化分布式多模数据库,能够一站式替代Hadoop+MPP混合架构,提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力，一站式满足数据

和可运维性保证，满足自主可控的数据系统建设的需求。KunDB提供全链路高可用、一致性备份恢复等容灾能力，以及完备的安全管理、资源管理能力，可以为不同业务场景保驾护航。而且KunDB已经通过了工信部分布式数据分布式关系型数据库有哪些？星环科技在基础软件产品领域积累多年,在大数据平台TDH的研发过程中积累了大量的SOL、PL/SOL、数据库优化器、分布式事务等基础技术和专利,相关的技术优势可以在关系数据库中再次落地,从而加速分布式数据库的研发效率。采用新一代的基于分布式计算的数据库技术,自主研发了分布式交易型数据库KunDB和分布式数据库ArgoDB。基于KunDB与ArgoDB的数据库解决方案,为企业核心业务数据库升级改造、核心分析系统建设、创新应用开发国产化替代等业务场景提供完备的能力支撑。TranswarpArgoDB-星环分布式数据库TranswarpArgoDB是星环科技自主研发的面向数据分析型业务场景的国产化分布式多模数据库,能够一站式替代Hadoop+MPP混合架构,提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力，一站式满足数据

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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：

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。...

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•...

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"}...

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":...

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。