大数据平台开发技术方案

、大数据项目架构等工作岗位。在熟练掌握各项大数据技术组件的前提下，熟悉各类典型的大数据项目应用场景，能够根据客户业务需求及项目建设方案，完成项目的模块开发、大数据组件故障维护、大数据平台综合管理等）909090实操机试（分钟）90120180二、考核内容大数据平台管理与开发（初级）：主要面向大数据初级开发、大数据采集开发、大数据平台初级运维管理等工作岗位。初步掌握大数据核心思想、以及大数据技术生态圈中的核心技术，能够按照项目要求，独立完成简单的开发、组件运维、平台监控管理等工作任务。大数据平台管理与开发（中级）：主要面向大数据中级开发、大数据采集开发、大数据分析处理、大数据平台维护管理等工作岗位。基本掌握大数据各项核心技术组件，并对各个组件的使用与开发有一定的积累，能够胜任大数据基础开发、大数据分析处理、大数据平台管理等工作任务。大数据平台管理与开发（高级）：主要面向大数据高级开发、大数据平台管理及相关说明的通知》（教职成厅函〔2020〕11号）文件要求，大数据平台管理与开发职业技能等级考核费用成本说明如下。一、考核方式大数据平台管理与开发技能等级考核分为理论知识与实践技能操作两部分。初、中

大数据开发平台在数字化时代，数据已成为企业决策、业务优化和创新的核心驱动力。大数据开发平台作为管理和分析海量数据的重要工具，为企业提供了从数据采集、存储、处理到分析的全流程解决方案。本文将为您介绍，帮助企业从数据中提取有价值的信息和洞察。大数据开发平台的目标是通过高效的数据处理和分析能力，降低大数据应用开发的技术难度，提高开发效率。大数据开发平台的架构大数据开发平台的架构通常分为以下几个层次能力，帮助企业从海量数据中提取价值，优化决策和业务流程。随着技术的不断进步，大数据开发平台将更加智能化、自动化，为企业提供更强大的支持。未来，大数据开发平台将在更多领域发挥重要作用，助力企业实现数据驱动的业务增长。大数据开发平台的定义、功能、架构以及应用案例。什么是大数据开发平台？大数据开发平台是一种集成了存储、处理、管理和分析大规模数据的综合性软件工具。它能够处理海量的结构化和非结构化数据，支持实时和离线计算数据分析层：提供数据分析工具，支持SQL查询、机器学习和数据挖掘。5.数据可视化层：通过可视化工具展示分析结果，支持决策制定。总结大数据开发平台是企业数字化转型的重要工具，它通过高效的数据处理和分析

、大数据项目架构等工作岗位。在熟练掌握各项大数据技术组件的前提下，熟悉各类典型的大数据项目应用场景，能够根据客户业务需求及项目建设方案，完成项目的模块开发、大数据组件故障维护、大数据平台综合管理等）909090实操机试（分钟）90120180二、考核内容大数据平台管理与开发（初级）：主要面向大数据初级开发、大数据采集开发、大数据平台初级运维管理等工作岗位。初步掌握大数据核心思想、以及大数据技术生态圈中的核心技术，能够按照项目要求，独立完成简单的开发、组件运维、平台监控管理等工作任务。大数据平台管理与开发（中级）：主要面向大数据中级开发、大数据采集开发、大数据分析处理、大数据平台维护管理等工作岗位。基本掌握大数据各项核心技术组件，并对各个组件的使用与开发有一定的积累，能够胜任大数据基础开发、大数据分析处理、大数据平台管理等工作任务。大数据平台管理与开发（高级）：主要面向大数据高级开发、大数据平台管理及相关说明的通知》（教职成厅函〔2020〕11号）文件要求，大数据平台管理与开发职业技能等级考核费用成本说明如下。一、考核方式大数据平台管理与开发技能等级考核分为理论知识与实践技能操作两部分。初、中

大数据开发平台在数字化时代，数据已成为企业决策、业务优化和创新的核心驱动力。大数据开发平台作为管理和分析海量数据的重要工具，为企业提供了从数据采集、存储、处理到分析的全流程解决方案。本文将为您介绍，帮助企业从数据中提取有价值的信息和洞察。大数据开发平台的目标是通过高效的数据处理和分析能力，降低大数据应用开发的技术难度，提高开发效率。大数据开发平台的架构大数据开发平台的架构通常分为以下几个层次能力，帮助企业从海量数据中提取价值，优化决策和业务流程。随着技术的不断进步，大数据开发平台将更加智能化、自动化，为企业提供更强大的支持。未来，大数据开发平台将在更多领域发挥重要作用，助力企业实现数据驱动的业务增长。大数据开发平台的定义、功能、架构以及应用案例。什么是大数据开发平台？大数据开发平台是一种集成了存储、处理、管理和分析大规模数据的综合性软件工具。它能够处理海量的结构化和非结构化数据，支持实时和离线计算数据分析层：提供数据分析工具，支持SQL查询、机器学习和数据挖掘。5.数据可视化层：通过可视化工具展示分析结果，支持决策制定。总结大数据开发平台是企业数字化转型的重要工具，它通过高效的数据处理和分析

大数据开发平台在数字化时代，数据已成为企业决策、业务优化和创新的核心驱动力。大数据开发平台作为管理和分析海量数据的重要工具，为企业提供了从数据采集、存储、处理到分析的全流程解决方案。本文将为您介绍，帮助企业从数据中提取有价值的信息和洞察。大数据开发平台的目标是通过高效的数据处理和分析能力，降低大数据应用开发的技术难度，提高开发效率。大数据开发平台的架构大数据开发平台的架构通常分为以下几个层次能力，帮助企业从海量数据中提取价值，优化决策和业务流程。随着技术的不断进步，大数据开发平台将更加智能化、自动化，为企业提供更强大的支持。未来，大数据开发平台将在更多领域发挥重要作用，助力企业实现数据驱动的业务增长。大数据开发平台的定义、功能、架构以及应用案例。什么是大数据开发平台？大数据开发平台是一种集成了存储、处理、管理和分析大规模数据的综合性软件工具。它能够处理海量的结构化和非结构化数据，支持实时和离线计算数据分析层：提供数据分析工具，支持SQL查询、机器学习和数据挖掘。5.数据可视化层：通过可视化工具展示分析结果，支持决策制定。总结大数据开发平台是企业数字化转型的重要工具，它通过高效的数据处理和分析

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大数据开发平台是一种用于处理和管理大数据的软件平台，它提供了一系列的工具和服务，帮助开发人员更高效地进行大数据处理、分析和应用开发。星环大数据开发工具-TranswarpDataStudioTranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力，结合星环科技大数据基础平台。TDS基于分布式架构的设计，能够提供日百万级数据任务的调度和执行，能够快速整合或同步多个数据源的数据到大数据基础平台中，支持数据管理人员高效地设计数据标准和数据质量规则，利用大数据基础平台的计算能力来的敏感数据发现、数据分类分级管理、数据脱敏等能力，保障数据收集、存储和流通环节的安全。TDS不仅能够管理公司自研的大数据基础平台内的数据，也可以管理多个关系数据库和外部大数据平台，帮助用户屏蔽掉底层数据架构的复杂性。TranswarpDataHub（简称TDH）业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化。TDS内置多个数据工具产品，为企业构建数据

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。...

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...

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。

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

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

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...

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":...

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•...