数据中台 有啥用

大数据平台是什么？有啥用？大数据平台的定义大数据平台是一套综合性的技术架构和工具集合，专门用于处理、存储、分析和可视化海量、多样、高速产生的数据。它不同于传统的数据处理系统，能够应对数据组成部分。这些组件协同工作，形成一个从数据源头到应用的完整链条，让企业或组织能够从原始数据中提取有价值的信息和洞察。大数据平台的核心功能大数据平台的首要功能是海量数据存储。传统数据库难以应对PB级别甚至量大、数据类型复杂、数据产生速度快等现代数据特征。简单来说，大数据平台就是为应对"大数据"挑战而设计的一站式解决方案。一个完整的大数据平台通常包含数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层和数据应用层等多个更大规模的数据存储需求，而大数据平台采用分布式文件系统和分布式数据库技术，可以将数据分散存储在大量普通服务器上，既减少了成本，又提高了扩展性。数据处理能力是大数据平台的另一核心。平台提供批量处理和实时处理两种模式，能够根据业务需求选择合适的方式。批量处理适合对时效性要求不高的海量数据分析，而实时处理则能满足即时决策的需求，如金融交易监控、在线推荐等。数据分析工具也是大数据平台的重要组成部分。这些

数据中台有什么用？在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。然而，许多企业面临着数据孤岛、数据质量参差不齐、数据利用率低等问题。数据中台作为一种新兴的数据管理架构，正逐渐成为解决这些为可直接为业务服务的"数据产品"。这些产品可以是客户画像、市场趋势分析、风险预警模型等各种形式。有了数据中台，业务部门无需等待IT部门开发专门的报表或分析工具，可以自助获取所需的数据服务，快速响应市场变化问题的有效方案。打破数据孤岛，实现数据整合传统企业中，各部门往往各自为政，使用不同的系统存储和管理数据，形成了所谓的"数据孤岛"。销售部门有客户关系管理系统，财务部门有独立的财务软件，生产部门又有自己的生产数据系统。这些系统之间缺乏有效连接，导致数据无法流通共享。数据中台的核心作用之一就是打破这些孤岛，将分散在各处的数据进行统一采集、清洗和整合。它像一个中央枢纽，将企业内外部的结构化与非结构化数据汇聚在一起，形成统一的数据资产视图。这不仅避免了数据的重复存储，更重要的是为跨部门协作提供了可能。提高数据质量与标准化数据中台的另一个重要作用是提高数据质量。在数据进入中台之前，会经过严格的清洗、转换和

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数据中台有什么用？在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。然而，许多企业面临着数据孤岛、数据质量参差不齐、数据利用率低等问题。数据中台作为一种新兴的数据管理架构，正逐渐成为解决这些为可直接为业务服务的"数据产品"。这些产品可以是客户画像、市场趋势分析、风险预警模型等各种形式。有了数据中台，业务部门无需等待IT部门开发专门的报表或分析工具，可以自助获取所需的数据服务，快速响应市场变化问题的有效方案。打破数据孤岛，实现数据整合传统企业中，各部门往往各自为政，使用不同的系统存储和管理数据，形成了所谓的"数据孤岛"。销售部门有客户关系管理系统，财务部门有独立的财务软件，生产部门又有自己的生产数据系统。这些系统之间缺乏有效连接，导致数据无法流通共享。数据中台的核心作用之一就是打破这些孤岛，将分散在各处的数据进行统一采集、清洗和整合。它像一个中央枢纽，将企业内外部的结构化与非结构化数据汇聚在一起，形成统一的数据资产视图。这不仅避免了数据的重复存储，更重要的是为跨部门协作提供了可能。提高数据质量与标准化数据中台的另一个重要作用是提高数据质量。在数据进入中台之前，会经过严格的清洗、转换和

大数据平台是什么？有啥用？大数据平台的定义大数据平台是一套综合性的技术架构和工具集合，专门用于处理、存储、分析和可视化海量、多样、高速产生的数据。它不同于传统的数据处理系统，能够应对数据组成部分。这些组件协同工作，形成一个从数据源头到应用的完整链条，让企业或组织能够从原始数据中提取有价值的信息和洞察。大数据平台的核心功能大数据平台的首要功能是海量数据存储。传统数据库难以应对PB级别甚至量大、数据类型复杂、数据产生速度快等现代数据特征。简单来说，大数据平台就是为应对"大数据"挑战而设计的一站式解决方案。一个完整的大数据平台通常包含数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层和数据应用层等多个更大规模的数据存储需求，而大数据平台采用分布式文件系统和分布式数据库技术，可以将数据分散存储在大量普通服务器上，既减少了成本，又提高了扩展性。数据处理能力是大数据平台的另一核心。平台提供批量处理和实时处理两种模式，能够根据业务需求选择合适的方式。批量处理适合对时效性要求不高的海量数据分析，而实时处理则能满足即时决策的需求，如金融交易监控、在线推荐等。数据分析工具也是大数据平台的重要组成部分。这些

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...

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"}...

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

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•...

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。...

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：