制造业企业集团大数据平台

，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中台能够分析市场环境，并根据企业数据呈现佳的营销策略，从而提高企业品牌知名度和市场份额。制造业数据中台是一种能够为制造业企业提供数据管理、数据分析和数据决策服务的完整性数据平台，能够帮助企业建立全面数字化管理模式，从而实现高效、准确、可靠和可持续的制造业业务流程。制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，为企业管理层提供全面的数据分析支持，从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力：制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理，为企业建立数据驱动决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供

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制造业大数据分析平台在制造业数字化转型的进程中，数据作为重要的生产要素，其价值的挖掘与利用至关重要。大数据分析平台在这一过程中扮演着核心角色，它是连接海量数据与企业决策的桥梁，为制造业的智能化发展提供了强大的动力支持。一、平台架构数据接入层：作为平台的入口，负责从制造业企业的各类数据源获取数据。这些数据源涵盖生产设备传感器、企业资源计划（ERP）系统、制造执行系统（MES）、供应链管理系统以及市场需求变化，及时调整产品策略，开发满足市场需求的新产品，提升客户满意度和市场竞争力。三、技术应用机器学习与人工智能：机器学习算法在制造业大数据分析中得到广泛应用。通过训练大量的生产数据，建立预测模型，实现设备故障预测、质量缺陷预测等功能。实时数据分析技术：随着制造业对实时性要求的提高，实时数据分析技术变得越来越重要。流计算框架能够对实时产生的海量数据进行快速处理和分析，为企业提供实时决策支持外部市场数据等。数据存储层：鉴于制造业数据的海量性和多样性，采用分布式存储技术是常见的选择。同时，结合关系型数据库（和非关系型数据库，满足不同类型数据的存储需求，确保数据的安全可靠存储。数据处理与分析层

制造带来新的机遇。制造业企业应积极抓住数字化转型的机遇，加快型步伐，推动企业的可持续发展。星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具和个性化定制能力。制造业数字化型可以实现生产过程的高效化。通过引入大数据分析、人工智能、物联网等技术，可以对企业生产过程进行全面监测和优化。比如，利用大数据和物联网技术，可以实时监测设备运行状态和生产，可以优化产品的生命周期，减少对环境的影响。制造业数字化转型虽面临一些挑战，如技术投入、人员培训、数据安全等问题但是对于制造业企业而言，数字化转型已经成为当前发展的必然趋势。只有通过数字化转型，企业能在制造业数字化转型指的是制造业企业利用数字技术改造制造业生产和管理过程，实现生产过程的高效化、智能化和可持续发展。制造业数字化转型不仅可以提高企业的生产能力，降低成本，还可以满足客户需求，提高产品质量数据，预测设备故障和生产异常，及时采取措施进行维修和调整，避免生产中断和质量问题。同时，利用人工智能技术，可以对生产数据进行分析和挖掘，找到生产过程中的瓶颈和优化点，提高生产效率和生产质量。制造业

制造带来新的机遇。制造业企业应积极抓住数字化转型的机遇，加快型步伐，推动企业的可持续发展。星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具和个性化定制能力。制造业数字化型可以实现生产过程的高效化。通过引入大数据分析、人工智能、物联网等技术，可以对企业生产过程进行全面监测和优化。比如，利用大数据和物联网技术，可以实时监测设备运行状态和生产，可以优化产品的生命周期，减少对环境的影响。制造业数字化转型虽面临一些挑战，如技术投入、人员培训、数据安全等问题但是对于制造业企业而言，数字化转型已经成为当前发展的必然趋势。只有通过数字化转型，企业能在制造业数字化转型指的是制造业企业利用数字技术改造制造业生产和管理过程，实现生产过程的高效化、智能化和可持续发展。制造业数字化转型不仅可以提高企业的生产能力，降低成本，还可以满足客户需求，提高产品质量数据，预测设备故障和生产异常，及时采取措施进行维修和调整，避免生产中断和质量问题。同时，利用人工智能技术，可以对生产数据进行分析和挖掘，找到生产过程中的瓶颈和优化点，提高生产效率和生产质量。制造业

，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中台能够分析市场环境，并根据企业数据呈现佳的营销策略，从而提高企业品牌知名度和市场份额。制造业数据中台是一种能够为制造业企业提供数据管理、数据分析和数据决策服务的完整性数据平台，能够帮助企业建立全面数字化管理模式，从而实现高效、准确、可靠和可持续的制造业业务流程。制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，为企业管理层提供全面的数据分析支持，从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力：制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理，为企业建立数据驱动决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供

，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中台能够分析市场环境，并根据企业数据呈现佳的营销策略，从而提高企业品牌知名度和市场份额。制造业数据中台是一种能够为制造业企业提供数据管理、数据分析和数据决策服务的完整性数据平台，能够帮助企业建立全面数字化管理模式，从而实现高效、准确、可靠和可持续的制造业业务流程。制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，为企业管理层提供全面的数据分析支持，从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力：制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理，为企业建立数据驱动决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供

制造业大数据分析平台在制造业数字化转型的进程中，数据作为重要的生产要素，其价值的挖掘与利用至关重要。大数据分析平台在这一过程中扮演着核心角色，它是连接海量数据与企业决策的桥梁，为制造业的智能化发展提供了强大的动力支持。一、平台架构数据接入层：作为平台的入口，负责从制造业企业的各类数据源获取数据。这些数据源涵盖生产设备传感器、企业资源计划（ERP）系统、制造执行系统（MES）、供应链管理系统以及市场需求变化，及时调整产品策略，开发满足市场需求的新产品，提升客户满意度和市场竞争力。三、技术应用机器学习与人工智能：机器学习算法在制造业大数据分析中得到广泛应用。通过训练大量的生产数据，建立预测模型，实现设备故障预测、质量缺陷预测等功能。实时数据分析技术：随着制造业对实时性要求的提高，实时数据分析技术变得越来越重要。流计算框架能够对实时产生的海量数据进行快速处理和分析，为企业提供实时决策支持外部市场数据等。数据存储层：鉴于制造业数据的海量性和多样性，采用分布式存储技术是常见的选择。同时，结合关系型数据库（和非关系型数据库，满足不同类型数据的存储需求，确保数据的安全可靠存储。数据处理与分析层

制造业大数据分析平台在制造业数字化转型的进程中，数据作为重要的生产要素，其价值的挖掘与利用至关重要。大数据分析平台在这一过程中扮演着核心角色，它是连接海量数据与企业决策的桥梁，为制造业的智能化发展提供了强大的动力支持。一、平台架构数据接入层：作为平台的入口，负责从制造业企业的各类数据源获取数据。这些数据源涵盖生产设备传感器、企业资源计划（ERP）系统、制造执行系统（MES）、供应链管理系统以及市场需求变化，及时调整产品策略，开发满足市场需求的新产品，提升客户满意度和市场竞争力。三、技术应用机器学习与人工智能：机器学习算法在制造业大数据分析中得到广泛应用。通过训练大量的生产数据，建立预测模型，实现设备故障预测、质量缺陷预测等功能。实时数据分析技术：随着制造业对实时性要求的提高，实时数据分析技术变得越来越重要。流计算框架能够对实时产生的海量数据进行快速处理和分析，为企业提供实时决策支持外部市场数据等。数据存储层：鉴于制造业数据的海量性和多样性，采用分布式存储技术是常见的选择。同时，结合关系型数据库（和非关系型数据库，满足不同类型数据的存储需求，确保数据的安全可靠存储。数据处理与分析层

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...

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":...

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

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...

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"}...

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

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•...