多源异构大数据云平台

源异构数据融合中，关键技术负责将不同来源的多模态数据进行有效整合，完成数据互补与关联，实现信息增强。这通常涉及到大数据治理流程与多模态深度学习。数据中台与数据共享平台：数据中台的基本理念是打通“数据孤岛”和“数据烟囱”，构建数据共享的统一数据技术架构，让大数据“用起来”“统起来”。数据中台通过技术手段对多源异构数据进行采集、集成、存储与处理，同时统一数据标准，形成大数据资产层，为内部和外部提供高效治理核心技术：数据治理的七大核心技术包括数据梳理与建模、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全治理以及数据集成与共享。这些技术构成了企业数据治理体系的基石。多源异构数据融合：在多数据仓库中，利用机器学习和AI技术进行深入分析，提供个性化推荐，优化供应链管理，并改进客户服务。数据治理平台设计与实现：有研究旨在设计和实现多源异构数据治理平台，应用分布式数据技术、链路追踪技术、规则多源异构数据治理是指对来自不同来源、不同类型、不同结构的数据进行整合和管理的过程。这一过程涉及到数据的采集、清洗、整合、存储、分析等多个环节，目的是实现数据的互补与关联，增强信息的可用性和价值。数据

源异构数据融合中，关键技术负责将不同来源的多模态数据进行有效整合，完成数据互补与关联，实现信息增强。这通常涉及到大数据治理流程与多模态深度学习。数据中台与数据共享平台：数据中台的基本理念是打通“数据孤岛”和“数据烟囱”，构建数据共享的统一数据技术架构，让大数据“用起来”“统起来”。数据中台通过技术手段对多源异构数据进行采集、集成、存储与处理，同时统一数据标准，形成大数据资产层，为内部和外部提供高效治理核心技术：数据治理的七大核心技术包括数据梳理与建模、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全治理以及数据集成与共享。这些技术构成了企业数据治理体系的基石。多源异构数据融合：在多数据仓库中，利用机器学习和AI技术进行深入分析，提供个性化推荐，优化供应链管理，并改进客户服务。数据治理平台设计与实现：有研究旨在设计和实现多源异构数据治理平台，应用分布式数据技术、链路追踪技术、规则多源异构数据治理是指对来自不同来源、不同类型、不同结构的数据进行整合和管理的过程。这一过程涉及到数据的采集、清洗、整合、存储、分析等多个环节，目的是实现数据的互补与关联，增强信息的可用性和价值。数据

源异构数据融合中，关键技术负责将不同来源的多模态数据进行有效整合，完成数据互补与关联，实现信息增强。这通常涉及到大数据治理流程与多模态深度学习。数据中台与数据共享平台：数据中台的基本理念是打通“数据孤岛”和“数据烟囱”，构建数据共享的统一数据技术架构，让大数据“用起来”“统起来”。数据中台通过技术手段对多源异构数据进行采集、集成、存储与处理，同时统一数据标准，形成大数据资产层，为内部和外部提供高效治理核心技术：数据治理的七大核心技术包括数据梳理与建模、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全治理以及数据集成与共享。这些技术构成了企业数据治理体系的基石。多源异构数据融合：在多数据仓库中，利用机器学习和AI技术进行深入分析，提供个性化推荐，优化供应链管理，并改进客户服务。数据治理平台设计与实现：有研究旨在设计和实现多源异构数据治理平台，应用分布式数据技术、链路追踪技术、规则多源异构数据治理是指对来自不同来源、不同类型、不同结构的数据进行整合和管理的过程。这一过程涉及到数据的采集、清洗、整合、存储、分析等多个环节，目的是实现数据的互补与关联，增强信息的可用性和价值。数据

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源异构数据融合中，关键技术负责将不同来源的多模态数据进行有效整合，完成数据互补与关联，实现信息增强。这通常涉及到大数据治理流程与多模态深度学习。数据中台与数据共享平台：数据中台的基本理念是打通“数据孤岛”和“数据烟囱”，构建数据共享的统一数据技术架构，让大数据“用起来”“统起来”。数据中台通过技术手段对多源异构数据进行采集、集成、存储与处理，同时统一数据标准，形成大数据资产层，为内部和外部提供高效治理核心技术：数据治理的七大核心技术包括数据梳理与建模、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全治理以及数据集成与共享。这些技术构成了企业数据治理体系的基石。多源异构数据融合：在多数据仓库中，利用机器学习和AI技术进行深入分析，提供个性化推荐，优化供应链管理，并改进客户服务。数据治理平台设计与实现：有研究旨在设计和实现多源异构数据治理平台，应用分布式数据技术、链路追踪技术、规则多源异构数据治理是指对来自不同来源、不同类型、不同结构的数据进行整合和管理的过程。这一过程涉及到数据的采集、清洗、整合、存储、分析等多个环节，目的是实现数据的互补与关联，增强信息的可用性和价值。数据

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源异构数据融合中，关键技术负责将不同来源的多模态数据进行有效整合，完成数据互补与关联，实现信息增强。这通常涉及到大数据治理流程与多模态深度学习。数据中台与数据共享平台：数据中台的基本理念是打通“数据孤岛”和“数据烟囱”，构建数据共享的统一数据技术架构，让大数据“用起来”“统起来”。数据中台通过技术手段对多源异构数据进行采集、集成、存储与处理，同时统一数据标准，形成大数据资产层，为内部和外部提供高效治理核心技术：数据治理的七大核心技术包括数据梳理与建模、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全治理以及数据集成与共享。这些技术构成了企业数据治理体系的基石。多源异构数据融合：在多数据仓库中，利用机器学习和AI技术进行深入分析，提供个性化推荐，优化供应链管理，并改进客户服务。数据治理平台设计与实现：有研究旨在设计和实现多源异构数据治理平台，应用分布式数据技术、链路追踪技术、规则多源异构数据治理是指对来自不同来源、不同类型、不同结构的数据进行整合和管理的过程。这一过程涉及到数据的采集、清洗、整合、存储、分析等多个环节，目的是实现数据的互补与关联，增强信息的可用性和价值。数据

多源异构数据：指数据来自多个数据源并且数据的类型、特征不一致。这些数据可能具有不同的格式、交互方式、语义和粒度，甚至可能用不同的编码标准和数据模型。这种多源异构数据对数据集成、管理、分析和应用带来了很大的挑战。为了有效地利用这些数据，需要进行数据集成、数据清洗、数据转换和数据匹配等操作，以建立一种综合的数据模型和处理框架，从而实现数据的共享和应用。多源异构数据具有以下特点：数据类型不同：各个数据源数据，需要进行粒度匹配和转换。以上几点使得多源异构数据整合的过程常复杂，需要借助先进的数据处理技术和工具，例如数据集成、数据清洗、数据转换、数据建模、数据仓库等。同时，需要借助人工智能和机器学习等技术对数据进行分析和挖掘，提取有用的信息，并为决策和应用供支持。的数据类型可能不同，例如文本、图、音频、视频等，需要采用不同的数据处理技术。数据格式不同：不同数据源的数据格式可能不同，例如XML、JSON、CSV等，需要将它们转换成一致的格式。数据义不同：数据源间的数据语义可能不同，例如用不同的术语表示同一个概念，需要进行语义匹配和转换。数据粒度不同：不同数据源的数据粒度可能不同，例如一个数据源可能提供的是原始数据，而另一个数据源可能提供的是汇总或聚合后的

多源异构数据：指数据来自多个数据源并且数据的类型、特征不一致。这些数据可能具有不同的格式、交互方式、语义和粒度，甚至可能用不同的编码标准和数据模型。这种多源异构数据对数据集成、管理、分析和应用带来了很大的挑战。为了有效地利用这些数据，需要进行数据集成、数据清洗、数据转换和数据匹配等操作，以建立一种综合的数据模型和处理框架，从而实现数据的共享和应用。多源异构数据具有以下特点：数据类型不同：各个数据源数据，需要进行粒度匹配和转换。以上几点使得多源异构数据整合的过程常复杂，需要借助先进的数据处理技术和工具，例如数据集成、数据清洗、数据转换、数据建模、数据仓库等。同时，需要借助人工智能和机器学习等技术对数据进行分析和挖掘，提取有用的信息，并为决策和应用供支持。的数据类型可能不同，例如文本、图、音频、视频等，需要采用不同的数据处理技术。数据格式不同：不同数据源的数据格式可能不同，例如XML、JSON、CSV等，需要将它们转换成一致的格式。数据义不同：数据源间的数据语义可能不同，例如用不同的术语表示同一个概念，需要进行语义匹配和转换。数据粒度不同：不同数据源的数据粒度可能不同，例如一个数据源可能提供的是原始数据，而另一个数据源可能提供的是汇总或聚合后的

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：

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。

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•...

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...

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

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"}...