数据处理

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

数据处理中心是专门设计用于集中处理、存储、管理和保护数据的设施。它们是现代信息技术架构中的核心，承担着多种关键功能和技术角色。以下是数据处理中心的一些详细特点和功能：数据存储：数据处理中心提供安全、高效的存储空间，存储企业运营数据、用户信息以及多媒体内容，确保数据的安全性、完整性和高可用性。数据处理：配备高性能服务器和处理器，数据处理中心能够进行大规模的数据处理和分析，支持科学模拟、数据分析、人工智能等复杂计算任务。数据分发：通过高带宽和低延迟的网络连接，数据处理中心确保数据可以高效地传输给需要它的用户和系统，提供卓越的用户体验。安全性：实施包括物理安全措施、网络安全防护以及数据加密技术在内的严格安全措施，保护数据不受未授权访问和各种网络威胁。可用性和冗余：通过冗余和备份策略确保数据中心的服务即使在硬件故障或其他问题发生时也能持续运行。支持互联网服务：作为互联网服务的支撑者，数据处理中心设备能效等。数据处理中心在推动企业数字化转型、提升运营效率和竞争力方面发挥着重要作用，它们必须适应不断变化的技术需求，同时确保数据的安全性和可访问性。

数据处理中心是专门设计用于集中处理、存储、管理和保护数据的设施。它们是现代信息技术架构中的核心，承担着多种关键功能和技术角色。以下是数据处理中心的一些详细特点和功能：数据存储：数据处理中心提供安全、高效的存储空间，存储企业运营数据、用户信息以及多媒体内容，确保数据的安全性、完整性和高可用性。数据处理：配备高性能服务器和处理器，数据处理中心能够进行大规模的数据处理和分析，支持科学模拟、数据分析、人工智能等复杂计算任务。数据分发：通过高带宽和低延迟的网络连接，数据处理中心确保数据可以高效地传输给需要它的用户和系统，提供卓越的用户体验。安全性：实施包括物理安全措施、网络安全防护以及数据加密技术在内的严格安全措施，保护数据不受未授权访问和各种网络威胁。可用性和冗余：通过冗余和备份策略确保数据中心的服务即使在硬件故障或其他问题发生时也能持续运行。支持互联网服务：作为互联网服务的支撑者，数据处理中心设备能效等。数据处理中心在推动企业数字化转型、提升运营效率和竞争力方面发挥着重要作用，它们必须适应不断变化的技术需求，同时确保数据的安全性和可访问性。

数据处理流程通常包括数据收集、数据预处理、数据分析与挖掘、数据可视化及结果应用等阶段。数据收集确定数据源：明确数据的来源，如数据库、文件系统、传感器、网络爬虫等。不同的数据源具有不同的特点和获取方式应用的效果，收集反馈信息，对数据处理流程进行优化和改进，如调整数据收集的方式、完善数据预处理的方法、优化分析模型等。预处理数据清洗：处理数据中的缺失值、异常值和重复值。对于缺失值，可以采用填充、删除等方法；对于异常值，可根据具体情况进行修正或剔除；对于重复值，则进行去重处理。数据转换：对数据进行标准化、归一化等转换操作，使数据具有统一的格式和尺度，便于后续的分析和处理。同时，还可能需要进行数据类型转换、编码转换等操作。数据集成：将从多个数据源获取的数据进行合并和整合，消除数据不一致性，构建一个完整的数据集。数据，需要根据具体需求进行选择。数据采集：使用相应的工具和技术采集数据，如通过SQL语句从数据库中提取数据、使用网络爬虫抓取网页数据等。在采集过程中，要确保数据的完整性和准确性，避免数据丢失或错误。数据

数据处理流程通常包括数据收集、数据预处理、数据分析与挖掘、数据可视化及结果应用等阶段。数据收集确定数据源：明确数据的来源，如数据库、文件系统、传感器、网络爬虫等。不同的数据源具有不同的特点和获取方式应用的效果，收集反馈信息，对数据处理流程进行优化和改进，如调整数据收集的方式、完善数据预处理的方法、优化分析模型等。预处理数据清洗：处理数据中的缺失值、异常值和重复值。对于缺失值，可以采用填充、删除等方法；对于异常值，可根据具体情况进行修正或剔除；对于重复值，则进行去重处理。数据转换：对数据进行标准化、归一化等转换操作，使数据具有统一的格式和尺度，便于后续的分析和处理。同时，还可能需要进行数据类型转换、编码转换等操作。数据集成：将从多个数据源获取的数据进行合并和整合，消除数据不一致性，构建一个完整的数据集。数据，需要根据具体需求进行选择。数据采集：使用相应的工具和技术采集数据，如通过SQL语句从数据库中提取数据、使用网络爬虫抓取网页数据等。在采集过程中，要确保数据的完整性和准确性，避免数据丢失或错误。数据

数据处理平台是一个集成的软件系统，旨在帮助企业高效地管理和处理数据，以支持业务决策和运营优化。以下是数据处理平台的一些关键功能和服务：核心功能数据集成：能够从多种数据源（如ERP、CRM、SCM等：支持基于数据资产快速生成API接口，方便其他系统和应用调用和使用数据。自动化流程与调度：支持自动化数据处理流程，如定时任务、批处理和调度管理等，提高数据处理效率和准确性。系统）自动采集和整合数据，确保数据的全面性和一致性。数据存储与管理：提供集中存储架构，支持大规模数据的存储和管理，确保数据的高可用性和可扩展性。数据清洗与预处理：通过数据清洗功能去除重复、错误和冗余的数据，确保数据的准确性和完整性。数据分析与挖掘：支持实时数据分析和数据挖掘，帮助企业发现数据中的模式、趋势和关联性。数据可视化：将复杂的数据以直观的图表和仪表盘形式展示，帮助用户更好地理解和分析数据。服务数据治理：提供数据治理功能，包括数据标准制定、数据流程管理、数据权限控制等，确保数据管理的规范化和合规性。数据安全与合规：实现细粒度的数据访问控制和数据加密，确保数据的安全性和合规性。数据服务接口

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

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...

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。

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。...

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"}...

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

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...

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