交通厅数据治理

，用于帮助“甘肃省住房和城乡建设厅”实现对政务数据采集、加工、存储、计算、分析、数据治理等数据全生命周期服务。建设“一源、一数、一脑、一智、一屏”的智慧住建“数据大脑”支撑平台。实现省、市、县三级住建主管部门业务系统互联互通和信息跨部门、跨层级共享共用的目标，成为智慧住建数据大脑+智慧业务支撑+智慧应用的整体框架的重要支持部分，持续推进既有平台迭代更新与互联互通，实现全省住房城乡建设行业信息全覆盖，有效提升住房城乡建设领域社会治理能力。甘肃省住房和城乡建设厅在推进新型“智慧城市”建设，通过“智慧城市”及其相关领域的信息化建设，实现城市规划、建设、管理、服务能力提升，加快推进地方和部门“互联网+监管”系统建设并与国家“互联网+监管”系统对接联通，推动形成统一规范、信息共享、协同联动的全国“互联网+监管”体系方面，面临以下问题：一是应用系统建设分散，缺乏整合，孤岛散布、烟囱林立；二是数据资源整合、共享程度不高。甘肃省住建数据大脑

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交通数据治理是针对交通领域产生的各类数据，运用多种技术和方法进行全面管理与优化的过程，旨在提升数据质量、保障数据安全、打破数据孤岛以实现数据共享协同，并挖掘数据价值从而支撑交通决策、规划、运营及服务创新等工作，具体如下：治理背景数据量与日俱增：智能交通系统发展，如大量交通监控设备、车载传感器、电子收费系统等，使交通数据海量涌现，且数据来源繁杂、格式多样。数据质量欠佳：因采集设备精度差异、传输干扰决策。安全隐私受关注：交通数据含车辆位置、行驶轨迹、车主信息等敏感内容，数据开放共享时，安全和隐私保护面临挑战。治理目标确保数据质量可靠：采取清洗、校验、修复等措施，保证数据准确、完整、一致且及时，为，打破数据孤岛，提升交通系统整体运行效率与服务水平。释放数据价值：通过深度分析挖掘，发现交通规律、拥堵成因、出行需求等信息，助力交通信号优化、线路规划、应急处置等决策。治理关键环节数据标准制定：统一数据、处理不当等，交通数据常存在缺失、错误、重复、不一致等问题，影响其可用性和分析结果准确性。数据孤岛普遍：交通管理部门、运输企业、科研机构等各自为政，数据系统独立，数据流通共享不畅，限制综合利用与协同

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交通数据治理是针对交通领域产生的各类数据，运用多种技术和方法进行全面管理与优化的过程，旨在提升数据质量、保障数据安全、打破数据孤岛以实现数据共享协同，并挖掘数据价值从而支撑交通决策、规划、运营及服务创新等工作，具体如下：治理背景数据量与日俱增：智能交通系统发展，如大量交通监控设备、车载传感器、电子收费系统等，使交通数据海量涌现，且数据来源繁杂、格式多样。数据质量欠佳：因采集设备精度差异、传输干扰决策。安全隐私受关注：交通数据含车辆位置、行驶轨迹、车主信息等敏感内容，数据开放共享时，安全和隐私保护面临挑战。治理目标确保数据质量可靠：采取清洗、校验、修复等措施，保证数据准确、完整、一致且及时，为，打破数据孤岛，提升交通系统整体运行效率与服务水平。释放数据价值：通过深度分析挖掘，发现交通规律、拥堵成因、出行需求等信息，助力交通信号优化、线路规划、应急处置等决策。治理关键环节数据标准制定：统一数据、处理不当等，交通数据常存在缺失、错误、重复、不一致等问题，影响其可用性和分析结果准确性。数据孤岛普遍：交通管理部门、运输企业、科研机构等各自为政，数据系统独立，数据流通共享不畅，限制综合利用与协同

交通数据治理是针对交通领域产生的各类数据，运用多种技术和方法进行全面管理与优化的过程，旨在提升数据质量、保障数据安全、打破数据孤岛以实现数据共享协同，并挖掘数据价值从而支撑交通决策、规划、运营及服务创新等工作，具体如下：治理背景数据量与日俱增：智能交通系统发展，如大量交通监控设备、车载传感器、电子收费系统等，使交通数据海量涌现，且数据来源繁杂、格式多样。数据质量欠佳：因采集设备精度差异、传输干扰决策。安全隐私受关注：交通数据含车辆位置、行驶轨迹、车主信息等敏感内容，数据开放共享时，安全和隐私保护面临挑战。治理目标确保数据质量可靠：采取清洗、校验、修复等措施，保证数据准确、完整、一致且及时，为，打破数据孤岛，提升交通系统整体运行效率与服务水平。释放数据价值：通过深度分析挖掘，发现交通规律、拥堵成因、出行需求等信息，助力交通信号优化、线路规划、应急处置等决策。治理关键环节数据标准制定：统一数据、处理不当等，交通数据常存在缺失、错误、重复、不一致等问题，影响其可用性和分析结果准确性。数据孤岛普遍：交通管理部门、运输企业、科研机构等各自为政，数据系统独立，数据流通共享不畅，限制综合利用与协同

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轨道交通数据治理解决方案是实现轨道交通行业数字化转型的重要手段，通过数据治理可以提升数据质量、保障数据安全、优化运营效率和提升乘客体验。以下是基于当前搜索结果的轨道交通数据治理解决方案：一、轨道交通数据治理的总体框架轨道交通数据治理需要从数据的采集、存储、管理、分析和安全等多个方面入手，构建一个完整的数据治理体系。总体框架可以分为以下几个部分：数据采集与集成：整合轨道交通的各类数据源，包括票务、轨道交通数据治理的实践标准化数据模型：建立统一的数据模型和标准，确保不同系统之间的数据能够无缝对接。数据资产化管理：将数据视为资产，进行分类、标签化和价值评估，提升数据的利用效率。实时监控与预警：利用数据系统、乘客信息系统、列车运行数据、设备状态数据等。数据存储与管理：构建分布式数据存储架构，确保数据的高可用性和弹性扩展。数据分析与应用：利用大数据分析工具和技术，对轨道交通数据进行深度挖掘和可视化展示。数据安全与合规：建立完善的数据安全策略，保障数据的安全性和隐私。二、数据治理的关键环节数据采集与集成多源数据整合：通过ETL工具，将分散在不同系统中的数据进行抽取、转换和加载。实时数据接入：采用消息

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"}...

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...

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...

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。...

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...

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。

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•...