医疗数据处理 公司

公司级大数据处理平台的构建在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为企业提高竞争力的关键。公司级大数据处理平台应运而生，为企业提供了从数据到洞察的。数据仓库采用结构化存储，适合商业智能分析；数据湖则存储原始数据，保留了灵活性。实时计算技术使得企业能够即时响应数据变化，在金融风控、实时推荐等场景中发挥重要作用。构建公司级大数据处理平台是一项复杂的系统工程一站式解决方案。大数据处理平台的核心架构一个完整的大数据处理平台通常由多个层次组成，每一层都有其特定的功能和职责。数据采集层负责从各种数据源获取数据，包括企业内部系统、物联网设备、社交媒体等。这一层需要解决的关键问题是如何高效、可靠地收集异构数据。数据存储层是整个平台的基础，需要处理海量数据的持久化问题。现代大数据平台通常采用分布式文件系统和分布式数据库技术，能够横向扩展以应对数据量的增长。计算处理层是平台的核心，包含批处理和流处理两种主要模式。批处理适合对历史数据进行分析，而流处理则能实时处理持续产生的数据。关键技术组件与应用场景分布式计算框架是大数据平台的引擎，它通过将计算任务分解并在多台

公司级大数据处理平台的构建在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为企业提高竞争力的关键。公司级大数据处理平台应运而生，为企业提供了从数据到洞察的。数据仓库采用结构化存储，适合商业智能分析；数据湖则存储原始数据，保留了灵活性。实时计算技术使得企业能够即时响应数据变化，在金融风控、实时推荐等场景中发挥重要作用。构建公司级大数据处理平台是一项复杂的系统工程一站式解决方案。大数据处理平台的核心架构一个完整的大数据处理平台通常由多个层次组成，每一层都有其特定的功能和职责。数据采集层负责从各种数据源获取数据，包括企业内部系统、物联网设备、社交媒体等。这一层需要解决的关键问题是如何高效、可靠地收集异构数据。数据存储层是整个平台的基础，需要处理海量数据的持久化问题。现代大数据平台通常采用分布式文件系统和分布式数据库技术，能够横向扩展以应对数据量的增长。计算处理层是平台的核心，包含批处理和流处理两种主要模式。批处理适合对历史数据进行分析，而流处理则能实时处理持续产生的数据。关键技术组件与应用场景分布式计算框架是大数据平台的引擎，它通过将计算任务分解并在多台

公司级大数据处理平台的构建在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为企业提高竞争力的关键。公司级大数据处理平台应运而生，为企业提供了从数据到洞察的。数据仓库采用结构化存储，适合商业智能分析；数据湖则存储原始数据，保留了灵活性。实时计算技术使得企业能够即时响应数据变化，在金融风控、实时推荐等场景中发挥重要作用。构建公司级大数据处理平台是一项复杂的系统工程一站式解决方案。大数据处理平台的核心架构一个完整的大数据处理平台通常由多个层次组成，每一层都有其特定的功能和职责。数据采集层负责从各种数据源获取数据，包括企业内部系统、物联网设备、社交媒体等。这一层需要解决的关键问题是如何高效、可靠地收集异构数据。数据存储层是整个平台的基础，需要处理海量数据的持久化问题。现代大数据平台通常采用分布式文件系统和分布式数据库技术，能够横向扩展以应对数据量的增长。计算处理层是平台的核心，包含批处理和流处理两种主要模式。批处理适合对历史数据进行分析，而流处理则能实时处理持续产生的数据。关键技术组件与应用场景分布式计算框架是大数据平台的引擎，它通过将计算任务分解并在多台

公司级大数据处理平台的构建在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为企业提高竞争力的关键。公司级大数据处理平台应运而生，为企业提供了从数据到洞察的。数据仓库采用结构化存储，适合商业智能分析；数据湖则存储原始数据，保留了灵活性。实时计算技术使得企业能够即时响应数据变化，在金融风控、实时推荐等场景中发挥重要作用。构建公司级大数据处理平台是一项复杂的系统工程一站式解决方案。大数据处理平台的核心架构一个完整的大数据处理平台通常由多个层次组成，每一层都有其特定的功能和职责。数据采集层负责从各种数据源获取数据，包括企业内部系统、物联网设备、社交媒体等。这一层需要解决的关键问题是如何高效、可靠地收集异构数据。数据存储层是整个平台的基础，需要处理海量数据的持久化问题。现代大数据平台通常采用分布式文件系统和分布式数据库技术，能够横向扩展以应对数据量的增长。计算处理层是平台的核心，包含批处理和流处理两种主要模式。批处理适合对历史数据进行分析，而流处理则能实时处理持续产生的数据。关键技术组件与应用场景分布式计算框架是大数据平台的引擎，它通过将计算任务分解并在多台

公司级大数据处理平台的构建在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为企业提高竞争力的关键。公司级大数据处理平台应运而生，为企业提供了从数据到洞察的。数据仓库采用结构化存储，适合商业智能分析；数据湖则存储原始数据，保留了灵活性。实时计算技术使得企业能够即时响应数据变化，在金融风控、实时推荐等场景中发挥重要作用。构建公司级大数据处理平台是一项复杂的系统工程一站式解决方案。大数据处理平台的核心架构一个完整的大数据处理平台通常由多个层次组成，每一层都有其特定的功能和职责。数据采集层负责从各种数据源获取数据，包括企业内部系统、物联网设备、社交媒体等。这一层需要解决的关键问题是如何高效、可靠地收集异构数据。数据存储层是整个平台的基础，需要处理海量数据的持久化问题。现代大数据平台通常采用分布式文件系统和分布式数据库技术，能够横向扩展以应对数据量的增长。计算处理层是平台的核心，包含批处理和流处理两种主要模式。批处理适合对历史数据进行分析，而流处理则能实时处理持续产生的数据。关键技术组件与应用场景分布式计算框架是大数据平台的引擎，它通过将计算任务分解并在多台

数据处理平台是一种用于对大量数据进行采集、存储、处理、分析和可视化展示的综合性系统。平台架构基础设施层：包括服务器、存储设备、网络设备等硬件资源，为数据处理提供强大的计算和存储支持。可采用云计算技术，实现资源的弹性伸缩。数据存储层：提供多种数据存储方式，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等，用于存储不同类型和结构的数据。数据处理层：运用各种数据处理框架和技术，对数据进行批处理、流处理数据整合为统一格式，为后续处理提供高质量数据。高效数据处理：支持大规模数据的并行处理，采用分布式计算技术，提高数据处理效率，缩短处理时间。可以处理批处理任务和实时流数据，满足不同的业务场景需求。数据，提供数据生命周期管理功能，对数据的创建、存储、使用、销毁等过程进行有效管理。关键技术分布式计算技术：将数据分割成多个小块，在多个节点上并行处理，然后汇总结果，大大提高了数据处理效率。数据存储技术：关系型技术：通过将应用程序及其依赖打包成容器，实现应用的快速部署、迁移和弹性伸缩，提高了数据处理平台的运维效率和资源利用率。应用场景互联网企业：用于分析用户行为数据，实现精准营销、个性化推荐、用户画像等功能

数据处理平台是一种用于对大量数据进行采集、存储、处理、分析和可视化展示的综合性系统。平台架构基础设施层：包括服务器、存储设备、网络设备等硬件资源，为数据处理提供强大的计算和存储支持。可采用云计算技术，实现资源的弹性伸缩。数据存储层：提供多种数据存储方式，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等，用于存储不同类型和结构的数据。数据处理层：运用各种数据处理框架和技术，对数据进行批处理、流处理数据整合为统一格式，为后续处理提供高质量数据。高效数据处理：支持大规模数据的并行处理，采用分布式计算技术，提高数据处理效率，缩短处理时间。可以处理批处理任务和实时流数据，满足不同的业务场景需求。数据，提供数据生命周期管理功能，对数据的创建、存储、使用、销毁等过程进行有效管理。关键技术分布式计算技术：将数据分割成多个小块，在多个节点上并行处理，然后汇总结果，大大提高了数据处理效率。数据存储技术：关系型技术：通过将应用程序及其依赖打包成容器，实现应用的快速部署、迁移和弹性伸缩，提高了数据处理平台的运维效率和资源利用率。应用场景互联网企业：用于分析用户行为数据，实现精准营销、个性化推荐、用户画像等功能

数据处理平台是一种用于对大量数据进行采集、存储、处理、分析和可视化展示的综合性系统。平台架构基础设施层：包括服务器、存储设备、网络设备等硬件资源，为数据处理提供强大的计算和存储支持。可采用云计算技术，实现资源的弹性伸缩。数据存储层：提供多种数据存储方式，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等，用于存储不同类型和结构的数据。数据处理层：运用各种数据处理框架和技术，对数据进行批处理、流处理数据整合为统一格式，为后续处理提供高质量数据。高效数据处理：支持大规模数据的并行处理，采用分布式计算技术，提高数据处理效率，缩短处理时间。可以处理批处理任务和实时流数据，满足不同的业务场景需求。数据，提供数据生命周期管理功能，对数据的创建、存储、使用、销毁等过程进行有效管理。关键技术分布式计算技术：将数据分割成多个小块，在多个节点上并行处理，然后汇总结果，大大提高了数据处理效率。数据存储技术：关系型技术：通过将应用程序及其依赖打包成容器，实现应用的快速部署、迁移和弹性伸缩，提高了数据处理平台的运维效率和资源利用率。应用场景互联网企业：用于分析用户行为数据，实现精准营销、个性化推荐、用户画像等功能

医疗机构在处理大量敏感的患者数据时，隐私计算技术为其提供了安全、高效的数据处理和共享方案。技术应用联邦学习：不同医疗机构之间可以在不交换患者原始数据的情况下，联合训练机器学习模型。例如，多家医院可以研究中，涉及到多个医疗机构的数据协作。安全多方计算技术可以让各方在不泄露患者隐私的前提下，进行数据的统计分析、关联规则挖掘等操作。同态加密：对于一些需要对加密数据直接进行计算的场景，同态加密技术可以发挥作用。例如，在医疗数据分析中，数据提供方可以将加密后的患者数据发送给分析方，分析方在不解密的情况下对数据进行计算，如计算患者群体的某项生理指标的平均值、标准差等，计算结果返回给数据提供方后再进行解密，从而保证数据在整个过程中始终以密文形式存在，保护了患者隐私。应用场景医疗科研协作：不同医疗机构拥有丰富的临床病例数据，通过隐私计算技术，研究人员可以在保护患者隐私的前提下，整合多方数据进行大规模的医学研究。远程医疗与医疗数据共享：在远程医疗服务中，医疗机构之间需要共享患者的部分医疗数据以便进行远程会诊和诊断。隐私计算技术可以确保数据在传输和共享过程中的安全性，让不同医疗机构的医生能够在不直接

医疗机构在处理大量敏感的患者数据时，隐私计算技术为其提供了安全、高效的数据处理和共享方案。技术应用联邦学习：不同医疗机构之间可以在不交换患者原始数据的情况下，联合训练机器学习模型。例如，多家医院可以研究中，涉及到多个医疗机构的数据协作。安全多方计算技术可以让各方在不泄露患者隐私的前提下，进行数据的统计分析、关联规则挖掘等操作。同态加密：对于一些需要对加密数据直接进行计算的场景，同态加密技术可以发挥作用。例如，在医疗数据分析中，数据提供方可以将加密后的患者数据发送给分析方，分析方在不解密的情况下对数据进行计算，如计算患者群体的某项生理指标的平均值、标准差等，计算结果返回给数据提供方后再进行解密，从而保证数据在整个过程中始终以密文形式存在，保护了患者隐私。应用场景医疗科研协作：不同医疗机构拥有丰富的临床病例数据，通过隐私计算技术，研究人员可以在保护患者隐私的前提下，整合多方数据进行大规模的医学研究。远程医疗与医疗数据共享：在远程医疗服务中，医疗机构之间需要共享患者的部分医疗数据以便进行远程会诊和诊断。隐私计算技术可以确保数据在传输和共享过程中的安全性，让不同医疗机构的医生能够在不直接

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：

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

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

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...

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•...

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"}...

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...

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。...