数据湖开发

搭建数据湖需明确业务需求并设计数据架构与技术选型，做好数据采集存储、处理分析、管理治理及应用开发集成工作，同时持续监控优化，从而构建起一个集多源数据存储、高效处理分析及安全管理于一体的综合性数据平台决数据质量问题。数据安全管理：设计数据安全策略，对数据湖中的数据进行分类分级，根据不同的安全级别设置相应的访问权限。采用身份认证、授权、加密等技术手段，确保数据的安全性。应用开发与集成数据分析工具集成：将常用的数据分析工具与数据湖集成，方便用户进行数据探索和分析。如应用开发：根据业务需求，开发数据湖应用。例如，构建数据可视化应用，将数据湖中的数据以直观的图表形式展示出来；开发数据预测应用，利用机器学习算法对数据湖中的数据进行预测分析。。以下是具体的搭建步骤：规划与设计明确业务需求：与业务部门密切合作，深入了解企业的业务流程、数据分析需求和决策支持需求，确定数据湖需要存储和处理的数据类型、规模和使用场景。数据架构设计：设计数据湖的整体架构，包括数据存储层、计算层、数据管理层和应用层等。确定各层的功能和相互关系，规划数据的流入、存储、处理和流出路径。技术选型：根据业务需求和数据特点，选择适合的数据湖技术栈。数据采集与存储数据接入

搭建数据湖需明确业务需求并设计数据架构与技术选型，做好数据采集存储、处理分析、管理治理及应用开发集成工作，同时持续监控优化，从而构建起一个集多源数据存储、高效处理分析及安全管理于一体的综合性数据平台决数据质量问题。数据安全管理：设计数据安全策略，对数据湖中的数据进行分类分级，根据不同的安全级别设置相应的访问权限。采用身份认证、授权、加密等技术手段，确保数据的安全性。应用开发与集成数据分析工具集成：将常用的数据分析工具与数据湖集成，方便用户进行数据探索和分析。如应用开发：根据业务需求，开发数据湖应用。例如，构建数据可视化应用，将数据湖中的数据以直观的图表形式展示出来；开发数据预测应用，利用机器学习算法对数据湖中的数据进行预测分析。。以下是具体的搭建步骤：规划与设计明确业务需求：与业务部门密切合作，深入了解企业的业务流程、数据分析需求和决策支持需求，确定数据湖需要存储和处理的数据类型、规模和使用场景。数据架构设计：设计数据湖的整体架构，包括数据存储层、计算层、数据管理层和应用层等。确定各层的功能和相互关系，规划数据的流入、存储、处理和流出路径。技术选型：根据业务需求和数据特点，选择适合的数据湖技术栈。数据采集与存储数据接入

搭建数据湖需明确业务需求并设计数据架构与技术选型，做好数据采集存储、处理分析、管理治理及应用开发集成工作，同时持续监控优化，从而构建起一个集多源数据存储、高效处理分析及安全管理于一体的综合性数据平台决数据质量问题。数据安全管理：设计数据安全策略，对数据湖中的数据进行分类分级，根据不同的安全级别设置相应的访问权限。采用身份认证、授权、加密等技术手段，确保数据的安全性。应用开发与集成数据分析工具集成：将常用的数据分析工具与数据湖集成，方便用户进行数据探索和分析。如应用开发：根据业务需求，开发数据湖应用。例如，构建数据可视化应用，将数据湖中的数据以直观的图表形式展示出来；开发数据预测应用，利用机器学习算法对数据湖中的数据进行预测分析。。以下是具体的搭建步骤：规划与设计明确业务需求：与业务部门密切合作，深入了解企业的业务流程、数据分析需求和决策支持需求，确定数据湖需要存储和处理的数据类型、规模和使用场景。数据架构设计：设计数据湖的整体架构，包括数据存储层、计算层、数据管理层和应用层等。确定各层的功能和相互关系，规划数据的流入、存储、处理和流出路径。技术选型：根据业务需求和数据特点，选择适合的数据湖技术栈。数据采集与存储数据接入

搭建数据湖需明确业务需求并设计数据架构与技术选型，做好数据采集存储、处理分析、管理治理及应用开发集成工作，同时持续监控优化，从而构建起一个集多源数据存储、高效处理分析及安全管理于一体的综合性数据平台决数据质量问题。数据安全管理：设计数据安全策略，对数据湖中的数据进行分类分级，根据不同的安全级别设置相应的访问权限。采用身份认证、授权、加密等技术手段，确保数据的安全性。应用开发与集成数据分析工具集成：将常用的数据分析工具与数据湖集成，方便用户进行数据探索和分析。如应用开发：根据业务需求，开发数据湖应用。例如，构建数据可视化应用，将数据湖中的数据以直观的图表形式展示出来；开发数据预测应用，利用机器学习算法对数据湖中的数据进行预测分析。。以下是具体的搭建步骤：规划与设计明确业务需求：与业务部门密切合作，深入了解企业的业务流程、数据分析需求和决策支持需求，确定数据湖需要存储和处理的数据类型、规模和使用场景。数据架构设计：设计数据湖的整体架构，包括数据存储层、计算层、数据管理层和应用层等。确定各层的功能和相互关系，规划数据的流入、存储、处理和流出路径。技术选型：根据业务需求和数据特点，选择适合的数据湖技术栈。数据采集与存储数据接入

工具、机器学习模型等，为业务用户提供数据支持。接口开发与集成：开发数据湖与其他系统的接口，实现数据的共享和交互，如与企业的ERP系统、CRM系统等进行集成，将数据湖中的数据提供给其他系统使用，或从其他系统数据湖的搭建是一个复杂的系统工程，需要综合考虑多个方面，以下是搭建数据湖的一般步骤：明确需求与规划业务需求分析：与各业务部门深入沟通，了解他们对数据的需求，包括数据的来源、类型、使用场景、分析需求等，确定数据湖需要支持的业务目标。数据量与增长预测：评估现有数据量以及未来的数据增长趋势，以便合理规划数据湖的存储和计算资源。技术选型与架构设计：根据业务需求和数据特点，选择合适的技术组件和架构模式，如存储系统、计算引擎、数据管理工具等，并设计数据湖的整体架构，包括数据的流入、存储、处理和流出等环节。搭建基础环境硬件资源准备：根据数据量和业务需求，采购或调配足够的服务器、存储设备、网络设备等硬件资源与恢复等参数。数据导入：将企业内外部的各种数据导入到数据湖中，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。建立数据管理层元数据管理：搭建元数据管理工具，用于对数据湖中的数据进行元数据采集、存储和管理

搭建数据湖需明确业务需求并设计数据架构与技术选型，做好数据采集存储、处理分析、管理治理及应用开发集成工作，同时持续监控优化，从而构建起一个集多源数据存储、高效处理分析及安全管理于一体的综合性数据平台决数据质量问题。数据安全管理：设计数据安全策略，对数据湖中的数据进行分类分级，根据不同的安全级别设置相应的访问权限。采用身份认证、授权、加密等技术手段，确保数据的安全性。应用开发与集成数据分析工具集成：将常用的数据分析工具与数据湖集成，方便用户进行数据探索和分析。如应用开发：根据业务需求，开发数据湖应用。例如，构建数据可视化应用，将数据湖中的数据以直观的图表形式展示出来；开发数据预测应用，利用机器学习算法对数据湖中的数据进行预测分析。。以下是具体的搭建步骤：规划与设计明确业务需求：与业务部门密切合作，深入了解企业的业务流程、数据分析需求和决策支持需求，确定数据湖需要存储和处理的数据类型、规模和使用场景。数据架构设计：设计数据湖的整体架构，包括数据存储层、计算层、数据管理层和应用层等。确定各层的功能和相互关系，规划数据的流入、存储、处理和流出路径。技术选型：根据业务需求和数据特点，选择适合的数据湖技术栈。数据采集与存储数据接入

搭建数据湖需明确业务需求并设计数据架构与技术选型，做好数据采集存储、处理分析、管理治理及应用开发集成工作，同时持续监控优化，从而构建起一个集多源数据存储、高效处理分析及安全管理于一体的综合性数据平台决数据质量问题。数据安全管理：设计数据安全策略，对数据湖中的数据进行分类分级，根据不同的安全级别设置相应的访问权限。采用身份认证、授权、加密等技术手段，确保数据的安全性。应用开发与集成数据分析工具集成：将常用的数据分析工具与数据湖集成，方便用户进行数据探索和分析。如应用开发：根据业务需求，开发数据湖应用。例如，构建数据可视化应用，将数据湖中的数据以直观的图表形式展示出来；开发数据预测应用，利用机器学习算法对数据湖中的数据进行预测分析。。以下是具体的搭建步骤：规划与设计明确业务需求：与业务部门密切合作，深入了解企业的业务流程、数据分析需求和决策支持需求，确定数据湖需要存储和处理的数据类型、规模和使用场景。数据架构设计：设计数据湖的整体架构，包括数据存储层、计算层、数据管理层和应用层等。确定各层的功能和相互关系，规划数据的流入、存储、处理和流出路径。技术选型：根据业务需求和数据特点，选择适合的数据湖技术栈。数据采集与存储数据接入

工具、机器学习模型等，为业务用户提供数据支持。接口开发与集成：开发数据湖与其他系统的接口，实现数据的共享和交互，如与企业的ERP系统、CRM系统等进行集成，将数据湖中的数据提供给其他系统使用，或从其他系统数据湖的搭建是一个复杂的系统工程，需要综合考虑多个方面，以下是搭建数据湖的一般步骤：明确需求与规划业务需求分析：与各业务部门深入沟通，了解他们对数据的需求，包括数据的来源、类型、使用场景、分析需求等，确定数据湖需要支持的业务目标。数据量与增长预测：评估现有数据量以及未来的数据增长趋势，以便合理规划数据湖的存储和计算资源。技术选型与架构设计：根据业务需求和数据特点，选择合适的技术组件和架构模式，如存储系统、计算引擎、数据管理工具等，并设计数据湖的整体架构，包括数据的流入、存储、处理和流出等环节。搭建基础环境硬件资源准备：根据数据量和业务需求，采购或调配足够的服务器、存储设备、网络设备等硬件资源与恢复等参数。数据导入：将企业内外部的各种数据导入到数据湖中，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。建立数据管理层元数据管理：搭建元数据管理工具，用于对数据湖中的数据进行元数据采集、存储和管理

搭建数据湖需明确业务需求并设计数据架构与技术选型，做好数据采集存储、处理分析、管理治理及应用开发集成工作，同时持续监控优化，从而构建起一个集多源数据存储、高效处理分析及安全管理于一体的综合性数据平台决数据质量问题。数据安全管理：设计数据安全策略，对数据湖中的数据进行分类分级，根据不同的安全级别设置相应的访问权限。采用身份认证、授权、加密等技术手段，确保数据的安全性。应用开发与集成数据分析工具集成：将常用的数据分析工具与数据湖集成，方便用户进行数据探索和分析。如应用开发：根据业务需求，开发数据湖应用。例如，构建数据可视化应用，将数据湖中的数据以直观的图表形式展示出来；开发数据预测应用，利用机器学习算法对数据湖中的数据进行预测分析。。以下是具体的搭建步骤：规划与设计明确业务需求：与业务部门密切合作，深入了解企业的业务流程、数据分析需求和决策支持需求，确定数据湖需要存储和处理的数据类型、规模和使用场景。数据架构设计：设计数据湖的整体架构，包括数据存储层、计算层、数据管理层和应用层等。确定各层的功能和相互关系，规划数据的流入、存储、处理和流出路径。技术选型：根据业务需求和数据特点，选择适合的数据湖技术栈。数据采集与存储数据接入

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...

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：

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

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。...

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"}...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

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•...

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":...

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