实时计算流数据处理系统

：医疗机构和科研机构可以对电子病历、医疗影像、基因数据等进行分析，辅助疾病诊断、治疗方案制定、药物研发等，提高医疗质量和研发效率。发展趋势云计算与大数据融合：越来越多的大数据处理系统将基于云计算平台构建，利用云计算的弹性计算和存储资源，降低系统的建设和运维成本，提高系统的灵活性和可扩展性。人工智能与大数据深度结合：借助人工智能技术，如深度学习算法，大数据处理系统能够自动发现数据中的复杂模式和规律，进一步提高数据分析的准确性和深度。实时性要求不断提高：随着业务的发展，对大数据处理的实时性要求越来越高，未来的系统将更加注重流处理技术的优化和创新，实现更快速、更准确的实时数据分析。数据安全与隐私保护大数据处理系统是一种能够对海量、多源、异构的数据进行采集、存储、管理、分析和可视化的综合性系统，旨在从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策、科学研究、社会治理等提供支持。以下是其详细介绍：系统架构不同类型和需求的数据存储要求。数据处理层：是系统的核心部分，负责对存储的数据进行处理和分析。包括批处理框架、流处理框架（以及内存计算框架等，可根据数据的特点和处理需求选择合适的框架。数据分析层：提供各种数据

：医疗机构和科研机构可以对电子病历、医疗影像、基因数据等进行分析，辅助疾病诊断、治疗方案制定、药物研发等，提高医疗质量和研发效率。发展趋势云计算与大数据融合：越来越多的大数据处理系统将基于云计算平台构建，利用云计算的弹性计算和存储资源，降低系统的建设和运维成本，提高系统的灵活性和可扩展性。人工智能与大数据深度结合：借助人工智能技术，如深度学习算法，大数据处理系统能够自动发现数据中的复杂模式和规律，进一步提高数据分析的准确性和深度。实时性要求不断提高：随着业务的发展，对大数据处理的实时性要求越来越高，未来的系统将更加注重流处理技术的优化和创新，实现更快速、更准确的实时数据分析。数据安全与隐私保护大数据处理系统是一种能够对海量、多源、异构的数据进行采集、存储、管理、分析和可视化的综合性系统，旨在从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策、科学研究、社会治理等提供支持。以下是其详细介绍：系统架构不同类型和需求的数据存储要求。数据处理层：是系统的核心部分，负责对存储的数据进行处理和分析。包括批处理框架、流处理框架（以及内存计算框架等，可根据数据的特点和处理需求选择合适的框架。数据分析层：提供各种数据

：医疗机构和科研机构可以对电子病历、医疗影像、基因数据等进行分析，辅助疾病诊断、治疗方案制定、药物研发等，提高医疗质量和研发效率。发展趋势云计算与大数据融合：越来越多的大数据处理系统将基于云计算平台构建，利用云计算的弹性计算和存储资源，降低系统的建设和运维成本，提高系统的灵活性和可扩展性。人工智能与大数据深度结合：借助人工智能技术，如深度学习算法，大数据处理系统能够自动发现数据中的复杂模式和规律，进一步提高数据分析的准确性和深度。实时性要求不断提高：随着业务的发展，对大数据处理的实时性要求越来越高，未来的系统将更加注重流处理技术的优化和创新，实现更快速、更准确的实时数据分析。数据安全与隐私保护大数据处理系统是一种能够对海量、多源、异构的数据进行采集、存储、管理、分析和可视化的综合性系统，旨在从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策、科学研究、社会治理等提供支持。以下是其详细介绍：系统架构不同类型和需求的数据存储要求。数据处理层：是系统的核心部分，负责对存储的数据进行处理和分析。包括批处理框架、流处理框架（以及内存计算框架等，可根据数据的特点和处理需求选择合适的框架。数据分析层：提供各种数据

数据流实时计算引擎：开启实时数据处理新时代在数字化浪潮汹涌的当下，数据已成为企业的核心资产。而如何快速、高效地处理海量数据，从中挖掘有价值的信息，成为了企业在竞争中脱颖而出的关键。数据流实时计算引擎，作为数据处理领域的“超级引擎”，正以其强大的实力，为企业带来前所未有的数据处理体验。一、揭开数据流实时计算引擎的神秘面纱数据流实时计算引擎，是一种能够对源源不断的数据流进行实时采集、分析和处理的技术工具。与传统的批量数据处理方式不同，它强调数据的实时性，能够在数据产生的瞬间就进行处理，及时反馈结果。二、核心能力剖析实时数据采集：具备强大的数据采集能力，能够从各种数据源，如传感器、日志文件、数据库等，实时获取数据，并将其快速传输到计算引擎中进行处理。高速数据处理：采用先进的算法和架构，能够在极短的时间内对海量数据进行复杂的计算和分析，满足企业对实时性的严格要求。灵活的数据处理逻辑：支持多种数据处理情况。提高业务效率：实时处理数据，减少了数据处理的等待时间，提高了业务流程的运行效率。优化用户体验：在互联网、金融等行业，通过实时分析用户行为数据，为用户提供个性化的服务和推荐，提升用户体验。降低成本

：医疗机构和科研机构可以对电子病历、医疗影像、基因数据等进行分析，辅助疾病诊断、治疗方案制定、药物研发等，提高医疗质量和研发效率。发展趋势云计算与大数据融合：越来越多的大数据处理系统将基于云计算平台构建，利用云计算的弹性计算和存储资源，降低系统的建设和运维成本，提高系统的灵活性和可扩展性。人工智能与大数据深度结合：借助人工智能技术，如深度学习算法，大数据处理系统能够自动发现数据中的复杂模式和规律，进一步提高数据分析的准确性和深度。实时性要求不断提高：随着业务的发展，对大数据处理的实时性要求越来越高，未来的系统将更加注重流处理技术的优化和创新，实现更快速、更准确的实时数据分析。数据安全与隐私保护大数据处理系统是一种能够对海量、多源、异构的数据进行采集、存储、管理、分析和可视化的综合性系统，旨在从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策、科学研究、社会治理等提供支持。以下是其详细介绍：系统架构不同类型和需求的数据存储要求。数据处理层：是系统的核心部分，负责对存储的数据进行处理和分析。包括批处理框架、流处理框架（以及内存计算框架等，可根据数据的特点和处理需求选择合适的框架。数据分析层：提供各种数据

：医疗机构和科研机构可以对电子病历、医疗影像、基因数据等进行分析，辅助疾病诊断、治疗方案制定、药物研发等，提高医疗质量和研发效率。发展趋势云计算与大数据融合：越来越多的大数据处理系统将基于云计算平台构建，利用云计算的弹性计算和存储资源，降低系统的建设和运维成本，提高系统的灵活性和可扩展性。人工智能与大数据深度结合：借助人工智能技术，如深度学习算法，大数据处理系统能够自动发现数据中的复杂模式和规律，进一步提高数据分析的准确性和深度。实时性要求不断提高：随着业务的发展，对大数据处理的实时性要求越来越高，未来的系统将更加注重流处理技术的优化和创新，实现更快速、更准确的实时数据分析。数据安全与隐私保护大数据处理系统是一种能够对海量、多源、异构的数据进行采集、存储、管理、分析和可视化的综合性系统，旨在从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策、科学研究、社会治理等提供支持。以下是其详细介绍：系统架构不同类型和需求的数据存储要求。数据处理层：是系统的核心部分，负责对存储的数据进行处理和分析。包括批处理框架、流处理框架（以及内存计算框架等，可根据数据的特点和处理需求选择合适的框架。数据分析层：提供各种数据

数据流实时计算引擎：开启实时数据处理新时代在数字化浪潮汹涌的当下，数据已成为企业的核心资产。而如何快速、高效地处理海量数据，从中挖掘有价值的信息，成为了企业在竞争中脱颖而出的关键。数据流实时计算引擎，作为数据处理领域的“超级引擎”，正以其强大的实力，为企业带来前所未有的数据处理体验。一、揭开数据流实时计算引擎的神秘面纱数据流实时计算引擎，是一种能够对源源不断的数据流进行实时采集、分析和处理的技术工具。与传统的批量数据处理方式不同，它强调数据的实时性，能够在数据产生的瞬间就进行处理，及时反馈结果。二、核心能力剖析实时数据采集：具备强大的数据采集能力，能够从各种数据源，如传感器、日志文件、数据库等，实时获取数据，并将其快速传输到计算引擎中进行处理。高速数据处理：采用先进的算法和架构，能够在极短的时间内对海量数据进行复杂的计算和分析，满足企业对实时性的严格要求。灵活的数据处理逻辑：支持多种数据处理情况。提高业务效率：实时处理数据，减少了数据处理的等待时间，提高了业务流程的运行效率。优化用户体验：在互联网、金融等行业，通过实时分析用户行为数据，为用户提供个性化的服务和推荐，提升用户体验。降低成本

数据流实时计算引擎：开启实时数据处理新时代在数字化浪潮汹涌的当下，数据已成为企业的核心资产。而如何快速、高效地处理海量数据，从中挖掘有价值的信息，成为了企业在竞争中脱颖而出的关键。数据流实时计算引擎，作为数据处理领域的“超级引擎”，正以其强大的实力，为企业带来前所未有的数据处理体验。一、揭开数据流实时计算引擎的神秘面纱数据流实时计算引擎，是一种能够对源源不断的数据流进行实时采集、分析和处理的技术工具。与传统的批量数据处理方式不同，它强调数据的实时性，能够在数据产生的瞬间就进行处理，及时反馈结果。二、核心能力剖析实时数据采集：具备强大的数据采集能力，能够从各种数据源，如传感器、日志文件、数据库等，实时获取数据，并将其快速传输到计算引擎中进行处理。高速数据处理：采用先进的算法和架构，能够在极短的时间内对海量数据进行复杂的计算和分析，满足企业对实时性的严格要求。灵活的数据处理逻辑：支持多种数据处理情况。提高业务效率：实时处理数据，减少了数据处理的等待时间，提高了业务流程的运行效率。优化用户体验：在互联网、金融等行业，通过实时分析用户行为数据，为用户提供个性化的服务和推荐，提升用户体验。降低成本

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：

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":...

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

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。

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

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"}...

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。...

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