元数据血缘分析

血缘分析指对数据的流转关系进行溯源分析。血缘分析是一种追溯数据来源和流转路径的技术，主要用于数据管控和数据治理，帮助企业了解数据的产生、处理和使用情况，确保数据的准确性和可靠性，同时确保企业的合规性和安全性。血缘分析的主要步骤包括：数据采集：将数据从各个系统、应用中采集到一个集中的数据仓库或平台中；数据集成：将不同来源的数据进行整合，构建数据模型，为后续的分析和查询提供便利；数据处理：对数据进行以图形化的形式展示，使数据更容易被理解和利用；血缘分析：根据数据处理过程和数据流转路径，追溯数据的来源和去向，确定数据的准确性和可靠性，同时能够发现数据异常和风险。血缘分析的应用范围广泛，包括金融的问题，有效提高医疗质量和安全性。血缘分析是企业数据管理和治理的重要工，能够帮助企业发现数据异常和风险，保证数据的准确性和可靠性，为业务决策提供有力支持。、医疗、电商、物流等多个行业。例如，在金融行业中，血缘分析可以帮助企业追溯交易的来源和去向，发现潜在的交易风险，确保交易的安全和合规性。在医疗行业中，血缘分析可以追溯病人的诊疗记录，发现病情漏诊和治疗不当

血缘分析指对数据的流转关系进行溯源分析。血缘分析是一种追溯数据来源和流转路径的技术，主要用于数据管控和数据治理，帮助企业了解数据的产生、处理和使用情况，确保数据的准确性和可靠性，同时确保企业的合规性和安全性。血缘分析的主要步骤包括：数据采集：将数据从各个系统、应用中采集到一个集中的数据仓库或平台中；数据集成：将不同来源的数据进行整合，构建数据模型，为后续的分析和查询提供便利；数据处理：对数据进行以图形化的形式展示，使数据更容易被理解和利用；血缘分析：根据数据处理过程和数据流转路径，追溯数据的来源和去向，确定数据的准确性和可靠性，同时能够发现数据异常和风险。血缘分析的应用范围广泛，包括金融的问题，有效提高医疗质量和安全性。血缘分析是企业数据管理和治理的重要工，能够帮助企业发现数据异常和风险，保证数据的准确性和可靠性，为业务决策提供有力支持。、医疗、电商、物流等多个行业。例如，在金融行业中，血缘分析可以帮助企业追溯交易的来源和去向，发现潜在的交易风险，确保交易的安全和合规性。在医疗行业中，血缘分析可以追溯病人的诊疗记录，发现病情漏诊和治疗不当

血缘分析指对数据的流转关系进行溯源分析。血缘分析是一种追溯数据来源和流转路径的技术，主要用于数据管控和数据治理，帮助企业了解数据的产生、处理和使用情况，确保数据的准确性和可靠性，同时确保企业的合规性和安全性。血缘分析的主要步骤包括：数据采集：将数据从各个系统、应用中采集到一个集中的数据仓库或平台中；数据集成：将不同来源的数据进行整合，构建数据模型，为后续的分析和查询提供便利；数据处理：对数据进行以图形化的形式展示，使数据更容易被理解和利用；血缘分析：根据数据处理过程和数据流转路径，追溯数据的来源和去向，确定数据的准确性和可靠性，同时能够发现数据异常和风险。血缘分析的应用范围广泛，包括金融的问题，有效提高医疗质量和安全性。血缘分析是企业数据管理和治理的重要工，能够帮助企业发现数据异常和风险，保证数据的准确性和可靠性，为业务决策提供有力支持。、医疗、电商、物流等多个行业。例如，在金融行业中，血缘分析可以帮助企业追溯交易的来源和去向，发现潜在的交易风险，确保交易的安全和合规性。在医疗行业中，血缘分析可以追溯病人的诊疗记录，发现病情漏诊和治疗不当

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血缘分析指对数据的流转关系进行溯源分析。血缘分析是一种追溯数据来源和流转路径的技术，主要用于数据管控和数据治理，帮助企业了解数据的产生、处理和使用情况，确保数据的准确性和可靠性，同时确保企业的合规性和安全性。血缘分析的主要步骤包括：数据采集：将数据从各个系统、应用中采集到一个集中的数据仓库或平台中；数据集成：将不同来源的数据进行整合，构建数据模型，为后续的分析和查询提供便利；数据处理：对数据进行以图形化的形式展示，使数据更容易被理解和利用；血缘分析：根据数据处理过程和数据流转路径，追溯数据的来源和去向，确定数据的准确性和可靠性，同时能够发现数据异常和风险。血缘分析的应用范围广泛，包括金融的问题，有效提高医疗质量和安全性。血缘分析是企业数据管理和治理的重要工，能够帮助企业发现数据异常和风险，保证数据的准确性和可靠性，为业务决策提供有力支持。、医疗、电商、物流等多个行业。例如，在金融行业中，血缘分析可以帮助企业追溯交易的来源和去向，发现潜在的交易风险，确保交易的安全和合规性。在医疗行业中，血缘分析可以追溯病人的诊疗记录，发现病情漏诊和治疗不当

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随着企业在数字化转型中数据量的不断增长，数据血缘分析正成为一种越来越受欢迎的数据管理和保护工具。数据血缘分析是指通过分析数据产生的过程、流向和使用，来跟踪和确定数据质量及安全性的一种技术手段。什么是数据血缘分析？数据血缘分析的核心是数据血缘关系的分析。所谓数据血缘关系，指的是在数据处理过程中，一个数据元素（例如某个字段）如何从一个数据状态转移到下一个数据状态。具体来说，数据血缘的分析主要包括以下几个方面：数据来源与去向：数据血缘分析可以记录数据的来源和去，帮助企业明确数据的运用情况，以便更好地管理和保护数据资产。例如，企业在进行数据交换时，可以利用数据血缘分析来追踪数据的交换历史和接收方。数据处理过程：数据血缘分析可以追踪数据在处理过程中经过的每个步骤和变化，例如数据加工、转化和清洗等。这可以帮企业更好地解和管理数据过程，提高数据的准确性和安全性。数据使用情况：数据血缘分析可以记录数据被谁使用、何时使用以及如何使用，精确掌握数据的使用范围和权限，确保数据的安全性和隐私性。数据血缘分析的应用场景数据合规性监测：在金融服务、医疗保健、能源等行业中，合规性是非常重要的。数据血缘分析可以帮助

随着企业在数字化转型中数据量的不断增长，数据血缘分析正成为一种越来越受欢迎的数据管理和保护工具。数据血缘分析是指通过分析数据产生的过程、流向和使用，来跟踪和确定数据质量及安全性的一种技术手段。什么是数据血缘分析？数据血缘分析的核心是数据血缘关系的分析。所谓数据血缘关系，指的是在数据处理过程中，一个数据元素（例如某个字段）如何从一个数据状态转移到下一个数据状态。具体来说，数据血缘的分析主要包括以下几个方面：数据来源与去向：数据血缘分析可以记录数据的来源和去，帮助企业明确数据的运用情况，以便更好地管理和保护数据资产。例如，企业在进行数据交换时，可以利用数据血缘分析来追踪数据的交换历史和接收方。数据处理过程：数据血缘分析可以追踪数据在处理过程中经过的每个步骤和变化，例如数据加工、转化和清洗等。这可以帮企业更好地解和管理数据过程，提高数据的准确性和安全性。数据使用情况：数据血缘分析可以记录数据被谁使用、何时使用以及如何使用，精确掌握数据的使用范围和权限，确保数据的安全性和隐私性。数据血缘分析的应用场景数据合规性监测：在金融服务、医疗保健、能源等行业中，合规性是非常重要的。数据血缘分析可以帮助

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•...

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...

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...

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":...

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"}...

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：