一站式数据分析平台

一站式大数据平台是一种集成了多种大数据技术和服务的综合性解决方案，它可以提供数据存储、数据处理、数据分析和数据管理等一系列服务。一站式大数据平台可以帮助企业快速搭建数据处理和分析系统，提高数据处理和分析效率。一站式大数据平台通常包括以下几个方面的功能：数据采集和存储:支持多种数据源的采集和存储，包括结构化、半结构化和非结构化数据，如传感器数据、日志数据、数据库数据等。数据处理和计算:支持多种数据、数据备份和恢复、数据质量检查和数据加密等。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台TDH是公司自主研发的一站式大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。TDH是通用的高性能大数据平台，提供处理和计算技术，包括批处理、实时流处理、机器学习和图形计算等。数据分析和可视化:支持多种数据分析和可视化手段，包括数据挖掘、数据建模和报告生成等。数据管理和安全:提供数据管理和安全方案，包括权限控制

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上，为用户提供全方位、端到端的数据服务。它打破了传统数据分析工具各自为政的局面，让用户无需在多个软件和系统之间切换，就能轻松完成从原始数据到洞察决策的全过程。从宏观角度来看，一站式大数据分析平台在当解锁一站式大数据分析平台：数据驱动的未来新引擎站式大数据分析平台：数据时代的新宠一站式大数据分析平台，简单来说，就是将数据采集、存储、清洗、分析、可视化等一系列复杂的数据处理流程集成在一个统一的平台，以适应快速变化的市场环境。平台大揭秘：核心功能与运作机制数据收集与整合一站式大数据分析平台的数据收集功能就像是一个神通广大的数据“收纳师”，能够从各种各样的数据源中收集数据。这些数据源涵盖了数据文件、公开数据集等。数据存储与管理在数据存储方面，一站式大数据分析平台拥有多种“仓库”来存放海量数据。分布式文件系统，就像一个巨大的分布式仓库，将数据分割成多个数据块，存储在不同的服务器节点上，具有与挖掘一站式大数据分析平台提供了丰富多样的分析方法，如同一个拥有各种“分析武器”的智库。统计分析方法是其中的基础工具，通过计算均值、中位数、标准差等统计量，对数据进行描述性分析，帮助用户了解数据的

上，为用户提供全方位、端到端的数据服务。它打破了传统数据分析工具各自为政的局面，让用户无需在多个软件和系统之间切换，就能轻松完成从原始数据到洞察决策的全过程。从宏观角度来看，一站式大数据分析平台在当解锁一站式大数据分析平台：数据驱动的未来新引擎站式大数据分析平台：数据时代的新宠一站式大数据分析平台，简单来说，就是将数据采集、存储、清洗、分析、可视化等一系列复杂的数据处理流程集成在一个统一的平台，以适应快速变化的市场环境。平台大揭秘：核心功能与运作机制数据收集与整合一站式大数据分析平台的数据收集功能就像是一个神通广大的数据“收纳师”，能够从各种各样的数据源中收集数据。这些数据源涵盖了数据文件、公开数据集等。数据存储与管理在数据存储方面，一站式大数据分析平台拥有多种“仓库”来存放海量数据。分布式文件系统，就像一个巨大的分布式仓库，将数据分割成多个数据块，存储在不同的服务器节点上，具有与挖掘一站式大数据分析平台提供了丰富多样的分析方法，如同一个拥有各种“分析武器”的智库。统计分析方法是其中的基础工具，通过计算均值、中位数、标准差等统计量，对数据进行描述性分析，帮助用户了解数据的

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•...

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

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。

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。...

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

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...