数据湖有哪些实现方案

分布式计算引擎Quark，提供完整的SQL编译支持，兼容通用开发框架和工具，使得Timelyre可以轻松融入企业数据仓库或数据湖体系，为企业提供高性价比和高度可扩展的解决方案。同时，Quark支持，轻松实现海量时序数据存储分析相比与开源时序数据库InfluxDB单机模式存储和计算能力受限，星环科技分布式时序数据库采用原生分布式架构，支持集群在线扩缩容，可满足海量时序数据存储和分析需求无损数据压缩支持snapyy、gzip等常用压缩算法，同时内置多种数据类型、类型编码、场景数据编码等多种编码方式；数据压缩率可以达到5-20倍；同时星环科技也可以提供有损数据压缩的解决方案，数据将在InfluxDB支持类SQL查询语言InfluxQL，仅支持简单查询。通过自身连续查询（CQSQL）实现入库数据分析，不支持PythonAPI，使用场景比较受限，尤其是在金融量化领域，无法支持一维或多维工作，提供了从采集端到分布式时序数据库的一整套数据流转解决方案；在金融量化领域，TimeLyre支持PythonAPI，并提供了对分布式文件系统格式数据的读取与入库支持，极大降低了从数据层到应用层的

存储和管理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，同时实现数据的实时处理和共享访问。实时湖仓有哪些优势？提高数据处理速度：实时湖仓能够实现高速数据采集、处理和分析，从而加快数据实时湖仓是一种融合了数据湖和实时数据处理技术的先进数据存储和处理架构。不仅具备数据湖的大规模、可扩展的数据存储能力，还拥有实时数据处理技术的实时数据采集、处理和分析能力。在实时湖仓中，企业可以灵活地处理速度，满足企业对于实时数据的需求。提高数据质量：实时湖仓通过对数据的清洗、转换和聚合等操作，可以提高数据的质量，消除数据孤岛和冗余数据，使数据更加精准、可信。提升业务创新能力：实时湖仓可以帮助企业快速响应市场变化和业务需求，加速业务创新。例如，企业可以通过实时湖仓对市场数据、用户行为等数据进行实时分析，从而制定更加精准的营销策略，提升业务效益。加强风险控制能力：实时湖仓可以实时监测和分析企业的运营数据，及时发现和预防潜在风险，从而加强企业的风险控制能力。提升决策效率：实时湖仓通过快速的数据处理和分析，可以帮助企业更快地获取业务洞察和决策支持，提高决策效率和准确性。实时湖仓适用于各种需要快速处理和分析数据的业务场景。

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

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

存储和管理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，同时实现数据的实时处理和共享访问。实时湖仓有哪些优势？提高数据处理速度：实时湖仓能够实现高速数据采集、处理和分析，从而加快数据实时湖仓是一种融合了数据湖和实时数据处理技术的先进数据存储和处理架构。不仅具备数据湖的大规模、可扩展的数据存储能力，还拥有实时数据处理技术的实时数据采集、处理和分析能力。在实时湖仓中，企业可以灵活地处理速度，满足企业对于实时数据的需求。提高数据质量：实时湖仓通过对数据的清洗、转换和聚合等操作，可以提高数据的质量，消除数据孤岛和冗余数据，使数据更加精准、可信。提升业务创新能力：实时湖仓可以帮助企业快速响应市场变化和业务需求，加速业务创新。例如，企业可以通过实时湖仓对市场数据、用户行为等数据进行实时分析，从而制定更加精准的营销策略，提升业务效益。加强风险控制能力：实时湖仓可以实时监测和分析企业的运营数据，及时发现和预防潜在风险，从而加强企业的风险控制能力。提升决策效率：实时湖仓通过快速的数据处理和分析，可以帮助企业更快地获取业务洞察和决策支持，提高决策效率和准确性。实时湖仓适用于各种需要快速处理和分析数据的业务场景。

存储和管理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，同时实现数据的实时处理和共享访问。实时湖仓有哪些优势？提高数据处理速度：实时湖仓能够实现高速数据采集、处理和分析，从而加快数据实时湖仓是一种融合了数据湖和实时数据处理技术的先进数据存储和处理架构。不仅具备数据湖的大规模、可扩展的数据存储能力，还拥有实时数据处理技术的实时数据采集、处理和分析能力。在实时湖仓中，企业可以灵活地处理速度，满足企业对于实时数据的需求。提高数据质量：实时湖仓通过对数据的清洗、转换和聚合等操作，可以提高数据的质量，消除数据孤岛和冗余数据，使数据更加精准、可信。提升业务创新能力：实时湖仓可以帮助企业快速响应市场变化和业务需求，加速业务创新。例如，企业可以通过实时湖仓对市场数据、用户行为等数据进行实时分析，从而制定更加精准的营销策略，提升业务效益。加强风险控制能力：实时湖仓可以实时监测和分析企业的运营数据，及时发现和预防潜在风险，从而加强企业的风险控制能力。提升决策效率：实时湖仓通过快速的数据处理和分析，可以帮助企业更快地获取业务洞察和决策支持，提高决策效率和准确性。实时湖仓适用于各种需要快速处理和分析数据的业务场景。

存储和管理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，同时实现数据的实时处理和共享访问。实时湖仓有哪些优势？提高数据处理速度：实时湖仓能够实现高速数据采集、处理和分析，从而加快数据实时湖仓是一种融合了数据湖和实时数据处理技术的先进数据存储和处理架构。不仅具备数据湖的大规模、可扩展的数据存储能力，还拥有实时数据处理技术的实时数据采集、处理和分析能力。在实时湖仓中，企业可以灵活地处理速度，满足企业对于实时数据的需求。提高数据质量：实时湖仓通过对数据的清洗、转换和聚合等操作，可以提高数据的质量，消除数据孤岛和冗余数据，使数据更加精准、可信。提升业务创新能力：实时湖仓可以帮助企业快速响应市场变化和业务需求，加速业务创新。例如，企业可以通过实时湖仓对市场数据、用户行为等数据进行实时分析，从而制定更加精准的营销策略，提升业务效益。加强风险控制能力：实时湖仓可以实时监测和分析企业的运营数据，及时发现和预防潜在风险，从而加强企业的风险控制能力。提升决策效率：实时湖仓通过快速的数据处理和分析，可以帮助企业更快地获取业务洞察和决策支持，提高决策效率和准确性。实时湖仓适用于各种需要快速处理和分析数据的业务场景。

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

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：

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。

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...

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":...

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

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"}...

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。...