数据湖构建
数据湖构建 更多内容

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湖仓一体怎么构建?
复杂性和成本开销。技术路线选择:选择技术路线,包括基于Hadoop体系的数据湖向数据仓库能力扩展、基于自身云平台进行架构构建、独立数据库厂商推动的路径。湖上建仓:在数据湖基础上实现数仓的功能,代替传统数仓构建湖仓一体架构涉及多个步骤和技术选择,以下是构建湖仓一体架构的主要步骤和方法:数据源的准备:确定数据源,包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等,并进行分类和整理,以确保可以顺利地获取数据格式。数据分析与可视化:利用BI工具直接在源数据上进行分析,无需复制和移动数据,提高分析效率并降低数据延时。监控与维护:实施监控和维护机制,确保数据的一致性和正确性,以及系统的稳定运行。技术架构设计:湖分离:实现存储和计算的完全分离,利用Serverless弹性算力技术,提供秒级扩缩容的能力。BI支持与成本优势:直接在源数据上使用BI工具进行分析,避免了在数据湖和数据仓库中分别操作两个数据副本的。仓湖融合:通过在数仓中加入跨源融合联邦查询的功能,打通内容存储,从而不需要经过ETL能够直接分析数据湖。

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复杂性和成本开销。技术路线选择:选择技术路线,包括基于Hadoop体系的数据湖向数据仓库能力扩展、基于自身云平台进行架构构建、独立数据库厂商推动的路径。湖上建仓:在数据湖基础上实现数仓的功能,代替传统数仓构建湖仓一体架构涉及多个步骤和技术选择,以下是构建湖仓一体架构的主要步骤和方法:数据源的准备:确定数据源,包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等,并进行分类和整理,以确保可以顺利地获取数据格式。数据分析与可视化:利用BI工具直接在源数据上进行分析,无需复制和移动数据,提高分析效率并降低数据延时。监控与维护:实施监控和维护机制,确保数据的一致性和正确性,以及系统的稳定运行。技术架构设计:湖分离:实现存储和计算的完全分离,利用Serverless弹性算力技术,提供秒级扩缩容的能力。BI支持与成本优势:直接在源数据上使用BI工具进行分析,避免了在数据湖和数据仓库中分别操作两个数据副本的。仓湖融合:通过在数仓中加入跨源融合联邦查询的功能,打通内容存储,从而不需要经过ETL能够直接分析数据湖。

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复杂性和成本开销。技术路线选择:选择技术路线,包括基于Hadoop体系的数据湖向数据仓库能力扩展、基于自身云平台进行架构构建、独立数据库厂商推动的路径。湖上建仓:在数据湖基础上实现数仓的功能,代替传统数仓构建湖仓一体架构涉及多个步骤和技术选择,以下是构建湖仓一体架构的主要步骤和方法:数据源的准备:确定数据源,包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等,并进行分类和整理,以确保可以顺利地获取数据格式。数据分析与可视化:利用BI工具直接在源数据上进行分析,无需复制和移动数据,提高分析效率并降低数据延时。监控与维护:实施监控和维护机制,确保数据的一致性和正确性,以及系统的稳定运行。技术架构设计:湖分离:实现存储和计算的完全分离,利用Serverless弹性算力技术,提供秒级扩缩容的能力。BI支持与成本优势:直接在源数据上使用BI工具进行分析,避免了在数据湖和数据仓库中分别操作两个数据副本的。仓湖融合:通过在数仓中加入跨源融合联邦查询的功能,打通内容存储,从而不需要经过ETL能够直接分析数据湖。

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基于湖仓一体构建数据中台架构
基于湖仓一体构建数据中台架构,可以采取以下几个步骤和方法:理解湖仓一体的关键特征:湖仓一体结合了数据湖和数据仓库的优点,提供了灵活的数据存储和高效的分析能力。它支持结构化、半结构化和非结构化数据。应用场景:湖仓一体架构可以应用于企业数字化转型、数据中台建设等场景,帮助企业构建统一的数据平台,实现数据的共享和复用。,适合同时满足大数据分析和传统分析需求的场景。技术选型与架构设计:根据企业的具体需求,选择合适的湖仓一体技术方案。这可能包括基于Hadoop体系的数据湖向数据仓库能力扩展,或基于云平台或第三方对象存储的搭建,以及以数据库技术为基础的自研分布式平台。数据集成与存储:在数据中台中,数据仓库用于存储结构化数据,适合快速的BI和决策支撑,而数据湖可以存储任何格式的数据,通过挖掘能够发挥出数据的更大作用。元数据管理:实现湖仓一体的关键是元数据的统一管理。通过统一的元数据管理,确保数据在整个生命周期内的一致性、准确性和完整性。数据治理与质量控制:通过统一的数据治理机制,提高数据质量,降低数据风险。数据治理

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基于湖仓一体构建数据中台架构
基于湖仓一体构建数据中台架构,可以采取以下几个步骤和方法:理解湖仓一体的关键特征:湖仓一体结合了数据湖和数据仓库的优点,提供了灵活的数据存储和高效的分析能力。它支持结构化、半结构化和非结构化数据。应用场景:湖仓一体架构可以应用于企业数字化转型、数据中台建设等场景,帮助企业构建统一的数据平台,实现数据的共享和复用。,适合同时满足大数据分析和传统分析需求的场景。技术选型与架构设计:根据企业的具体需求,选择合适的湖仓一体技术方案。这可能包括基于Hadoop体系的数据湖向数据仓库能力扩展,或基于云平台或第三方对象存储的搭建,以及以数据库技术为基础的自研分布式平台。数据集成与存储:在数据中台中,数据仓库用于存储结构化数据,适合快速的BI和决策支撑,而数据湖可以存储任何格式的数据,通过挖掘能够发挥出数据的更大作用。元数据管理:实现湖仓一体的关键是元数据的统一管理。通过统一的元数据管理,确保数据在整个生命周期内的一致性、准确性和完整性。数据治理与质量控制:通过统一的数据治理机制,提高数据质量,降低数据风险。数据治理

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数据湖方案
数据湖解决方案是指一系列技术和工具的集合,它们共同工作以实现数据湖的构建、管理和分析。业务需求分析数据来源与类型:明确企业内部和外部的各种数据源,包括结构化数据库、半结构化数据、非结构化数据等。业务场景:确定数据湖需要支持的业务场景,如数据分析、数据挖掘、机器学习、实时报表生成、历史数据回溯等,以满足不同部门的需求。技术选型存储层分布式文件系统:选择布式文件系统或类似的分布式存储解决方案,提供任务,如数据清洗、转换、聚合等操作。流处理:选择流处理框架,实现对实时数据的即时处理和分析,例如实时监控系统指标、实时推荐系统等场景。交互式查询:支持用户以SQL方式对数据湖中的数据进行快速交互式查询。消息队列:作为数据的缓冲和传输层,实现不同数据源与数据湖之间的异步数据传输,确保数据的可靠性和顺序性,同时支持高吞吐量的数据接入。元数据管理ApacheAtlas:建立元数据管理系统,用于存储和管理数据湖中的元数据信息,包括数据的来源、格式、定义、血缘关系等,方便数据的查找、理解和治理。数据湖架构设计原始数据区:直接存储从各个数据源采集来的原始数据,保持数据的原始格式和完整性,不对数据进行任何

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基于湖仓一体构建数据中台架构
基于湖仓一体构建数据中台架构,可以采取以下几个步骤和方法:理解湖仓一体的关键特征:湖仓一体结合了数据湖和数据仓库的优点,提供了灵活的数据存储和高效的分析能力。它支持结构化、半结构化和非结构化数据。应用场景:湖仓一体架构可以应用于企业数字化转型、数据中台建设等场景,帮助企业构建统一的数据平台,实现数据的共享和复用。,适合同时满足大数据分析和传统分析需求的场景。技术选型与架构设计:根据企业的具体需求,选择合适的湖仓一体技术方案。这可能包括基于Hadoop体系的数据湖向数据仓库能力扩展,或基于云平台或第三方对象存储的搭建,以及以数据库技术为基础的自研分布式平台。数据集成与存储:在数据中台中,数据仓库用于存储结构化数据,适合快速的BI和决策支撑,而数据湖可以存储任何格式的数据,通过挖掘能够发挥出数据的更大作用。元数据管理:实现湖仓一体的关键是元数据的统一管理。通过统一的元数据管理,确保数据在整个生命周期内的一致性、准确性和完整性。数据治理与质量控制:通过统一的数据治理机制,提高数据质量,降低数据风险。数据治理
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5.18 全文检索
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。
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8 性能分析
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。...
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5.10 任务相关
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":...
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5.3 写入类操作
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...
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5.8 查看集群信息
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:
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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5.7 查询类操作
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"}...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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10 Hippo 运维
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•...