大数据平台提供数据支持

AI大数据平台是一种集成了人工智能技术和大数据处理能力的软件平台，它能够提供数据的摄取、处理、分析和智能决策支持。功能自然语言处理（NLP）：用户可以通过自然语言输入查询需求，AI大模型能够理解用户，AI大模型可以生成具体的改进建议，帮助用户快速采取行动。技术架构AI大数据平台的技术架构设计主要包括以下几个部分：用户交互层：提供用户友好的界面，支持自然语言输入和查询结果的直观展示。自然语言处理层场景AI大数据平台在多个行业中有广泛应用：智慧城市：利用AI大模型进行用户行为分析，以分析用户的消费习惯和口味偏好，以精准的定向、提升收入。交通行业：AI大模型在交通领域智能问答求助，交通安全常识，智慧的意图，提供更准确的搜索结果。语义理解：AI大模型能够识别指标之间的语义关系，即使用户输入的关键词不完全匹配，也能返回相关的指标。时间序列分析：AI大模型可以对历史数据进行时间序列分析，识别出指标的变化趋势和周期性特征。异常检测：AI大模型能够自动检测出指标的异常波动，并提供可能的原因分析，帮助用户快速定位问题。智能聚合：AI大模型可以自动识别数据之间的关联关系，进行智能聚合，提供更全面的分析结果

AI大数据平台是一种集成了人工智能技术和大数据处理能力的软件平台，它能够提供数据的摄取、处理、分析和智能决策支持。功能自然语言处理（NLP）：用户可以通过自然语言输入查询需求，AI大模型能够理解用户，AI大模型可以生成具体的改进建议，帮助用户快速采取行动。技术架构AI大数据平台的技术架构设计主要包括以下几个部分：用户交互层：提供用户友好的界面，支持自然语言输入和查询结果的直观展示。自然语言处理层场景AI大数据平台在多个行业中有广泛应用：智慧城市：利用AI大模型进行用户行为分析，以分析用户的消费习惯和口味偏好，以精准的定向、提升收入。交通行业：AI大模型在交通领域智能问答求助，交通安全常识，智慧的意图，提供更准确的搜索结果。语义理解：AI大模型能够识别指标之间的语义关系，即使用户输入的关键词不完全匹配，也能返回相关的指标。时间序列分析：AI大模型可以对历史数据进行时间序列分析，识别出指标的变化趋势和周期性特征。异常检测：AI大模型能够自动检测出指标的异常波动，并提供可能的原因分析，帮助用户快速定位问题。智能聚合：AI大模型可以自动识别数据之间的关联关系，进行智能聚合，提供更全面的分析结果

用户更好地理解数据。开发工具：提供可视化的开发工具，持快速开发和调试。应用管理：支持应用管理，能够快速开发应用程序，实现数据的应用和商业化。大数据开发平台广泛应用于企业、政府等机构的数据处理和分析工作中大数据开发平台是指支持大规模数据处理和分析的软件工具。它通常包括以下特点：分布式计算：基于分布式算架构，可以充分利用集群计算资源，处理大规模数据。数据存储：支持可靠的数据存储，能够存储TB级别以上的，帮助用户更好地利用数据实现商业价值。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。数据。数据处理：提供多种数据处理技，能够实现高效的数据处理和分析。数据管理：提供数据管理能力，包括数据采集、数据整合、数据清洗、转换等。可视化分析：提供可视化分析能力，通过图表展示数据分析结果，帮助

用户更好地理解数据。开发工具：提供可视化的开发工具，持快速开发和调试。应用管理：支持应用管理，能够快速开发应用程序，实现数据的应用和商业化。大数据开发平台广泛应用于企业、政府等机构的数据处理和分析工作中大数据开发平台是指支持大规模数据处理和分析的软件工具。它通常包括以下特点：分布式计算：基于分布式算架构，可以充分利用集群计算资源，处理大规模数据。数据存储：支持可靠的数据存储，能够存储TB级别以上的，帮助用户更好地利用数据实现商业价值。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。数据。数据处理：提供多种数据处理技，能够实现高效的数据处理和分析。数据管理：提供数据管理能力，包括数据采集、数据整合、数据清洗、转换等。可视化分析：提供可视化分析能力，通过图表展示数据分析结果，帮助

大数据平台方案旨在构建一个高效、可靠、可扩展的大数据处理和分析平台，实现数据的集中存储、快速处理和深度挖掘，为企业的决策制定、业务优化、客户服务等提供有力支持，提升企业的核心竞争力和创新能力。核心运营维护：将平台投入实际业务应用，监控运行状态，定期进行系统升级和功能扩展。成功实施大数据平台的关键因素高层支持：企业领导层的重视和支持是项目成功的基础。团队能力建设：组建一支技术过硬、业务理解深刻的跨部门团队。明确的实施路径：遵循“小步快跑、迭代优化”的原则，逐步实现平台目标。持续的数据治理：建立完善的数据标准、质量控制和安全管理机制。技术与业务融合：将大数据技术与业务场景紧密结合，创造业务价值。保护相关法规。开放性与兼容性：支持多种数据类型和提供标准化接口，兼容主流数据工具与框架。易用性与可视化：提供直观的数据可视化工具，简化数据接入、处理和分析流程。功能模块数据采集层：实现多数据源的统一设计原则业务需求导向：平台设计和功能开发应基于企业实际业务需求。分布式与弹性架构：采用分布式架构，确保系统的高可用性和可扩展性。数据安全与合规性：通过加密、权限控制和审计机制保障数据安全，并遵守数据隐私

大数据平台方案旨在构建一个高效、可靠、可扩展的大数据处理和分析平台，实现数据的集中存储、快速处理和深度挖掘，为企业的决策制定、业务优化、客户服务等提供有力支持，提升企业的核心竞争力和创新能力。核心运营维护：将平台投入实际业务应用，监控运行状态，定期进行系统升级和功能扩展。成功实施大数据平台的关键因素高层支持：企业领导层的重视和支持是项目成功的基础。团队能力建设：组建一支技术过硬、业务理解深刻的跨部门团队。明确的实施路径：遵循“小步快跑、迭代优化”的原则，逐步实现平台目标。持续的数据治理：建立完善的数据标准、质量控制和安全管理机制。技术与业务融合：将大数据技术与业务场景紧密结合，创造业务价值。保护相关法规。开放性与兼容性：支持多种数据类型和提供标准化接口，兼容主流数据工具与框架。易用性与可视化：提供直观的数据可视化工具，简化数据接入、处理和分析流程。功能模块数据采集层：实现多数据源的统一设计原则业务需求导向：平台设计和功能开发应基于企业实际业务需求。分布式与弹性架构：采用分布式架构，确保系统的高可用性和可扩展性。数据安全与合规性：通过加密、权限控制和审计机制保障数据安全，并遵守数据隐私

医疗大数据平台1.引言医疗大数据平台是现代医疗行业的重要组成部分，它通过整合、分析和利用海量的医疗数据，为医疗服务提供决策支持，提升诊疗效率和质量。随着技术的发展，医疗大数据平台已经成为推动医疗预防和健康管理。例如，山西省的医疗大数据基础平台已经成功应用于多家医院，提供高效的数据管理和分析服务。3.数据收集与处理流程数据收集涉及从各种来源获取信息，包括电子病历系统、医学影像系统、实验室报告等信息化和智能化的关键工具。2.目标市场分析医疗大数据平台的目标市场主要包括各级医疗机构、公共卫生机构、保险公司以及科研机构。这些机构需要处理大量的临床数据、人口健康数据、电子病历等，以实现精准医疗、疾病虑高性能、高可靠性和高可用性。这通常包括分布式存储系统、大数据处理框架以及实时数据分析工具。5.用户界面设计用户界面应简洁易用，并能直观地展示数据分析结果。这可能包括图表、仪表板和其他可视化工具。6.。数据处理则包括清洗、标准化和整合数据，建立统一的数据资源目录。例如，山西省的平台建立了临床、人口健康等主题的数据仓库，并实现了省级人口健康画像和医疗数据全景地图的构建。4.技术架构设计技术架构设计应考

城市管理领域，大数据平台正发挥着越来越重要的作用，为打造智慧城市提供了强大的技术支持。在交通管理方面，大数据平台可以实时采集交通流量、车速、道路状况等数据，通过数据分析和挖掘，实现交通拥堵预测、智能数据，为后续的分析提供坚实的基础。数据存储：采集到的数据需要有一个合适的地方存储，这就涉及到数据存储技术。分布式文件系统（和NoSQL数据库是大数据平台常用的存储技术。HDFS具有高容错性和高扩展性营销策略提供参考。机器学习则可以让计算机自动学习数据中的规律，建立预测模型，比如预测客户的购买行为、信用风险等。通过数据分析，企业和组织能够深入了解市场和用户，做出更加明智的决策。大数据平台的应用带来了革命性的变化，让医疗服务更加精准、高效。通过整合电子病历、诊疗记录、医学影像、基因数据等多源医疗数据，大数据平台能够为医生提供全面、准确的患者信息，辅助医生做出更精准的诊断。此外，大数据平台在疾病调整交通信号灯的配时方案，提高道路通行效率。在环保领域，大数据平台可以实现对环境数据的实时监测和分析，为环境管理提供科学依据。通过部署在城市各个角落的传感器，大数据平台可以实时采集空气质量、水质、噪声

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"}...

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。

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•...

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...

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":...

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：

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...

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