县级大数据平台

县级大数据中心底座系统是支撑县级大数据中心运行和数据处理的基础架构，以下是关于它的一些常见内容：基础设施层计算资源：包括服务器集群，为数据存储、处理、分析等提供计算能力，可采用通用服务器或针对大数据和加载，汇聚到大数据中心。数据存储与管理：利用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、数据湖等技术，对不同类型和格式的数据进行分类存储和管理，确保数据的完整性和一致性。平台层大数据处理平台：提供分布式网络安全、数据安全、应用安全等方面，通过防火墙、入侵检测系统、数据加密、访问控制等技术手段，保障大数据中心的安全运行，防止数据泄露和非法访问。运维管理体系：建立完善的运维管理平台，对大数据中心的硬件设备、软件系统、网络设施等进行实时监控和管理，实现故障预警、快速定位和修复，确保系统的稳定运行。价值和可用性。数据共享与交换平台：建立数据共享机制和标准，实现县级各部门之间的数据共享和交换，打破“信息孤岛”，促进数据的流通和利用。应用层政府决策支持：为政府部门提供数据分析和决策支持服务，如经济运行、路由器、防火墙等，保障数据的快速传输和安全，实现数据中心内部及与外部系统的通信连接。数据层数据采集与汇聚：通过ETL工具、数据接口等方式，从县级各部门、各系统以及物联网设备等多渠道采集数据，进行清洗、转换

县级大数据中心底座系统是支撑县级大数据中心运行和数据处理的基础架构，以下是关于它的一些常见内容：基础设施层计算资源：包括服务器集群，为数据存储、处理、分析等提供计算能力，可采用通用服务器或针对大数据和加载，汇聚到大数据中心。数据存储与管理：利用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、数据湖等技术，对不同类型和格式的数据进行分类存储和管理，确保数据的完整性和一致性。平台层大数据处理平台：提供分布式网络安全、数据安全、应用安全等方面，通过防火墙、入侵检测系统、数据加密、访问控制等技术手段，保障大数据中心的安全运行，防止数据泄露和非法访问。运维管理体系：建立完善的运维管理平台，对大数据中心的硬件设备、软件系统、网络设施等进行实时监控和管理，实现故障预警、快速定位和修复，确保系统的稳定运行。价值和可用性。数据共享与交换平台：建立数据共享机制和标准，实现县级各部门之间的数据共享和交换，打破“信息孤岛”，促进数据的流通和利用。应用层政府决策支持：为政府部门提供数据分析和决策支持服务，如经济运行、路由器、防火墙等，保障数据的快速传输和安全，实现数据中心内部及与外部系统的通信连接。数据层数据采集与汇聚：通过ETL工具、数据接口等方式，从县级各部门、各系统以及物联网设备等多渠道采集数据，进行清洗、转换

县级大数据中心底座系统是支撑县级大数据中心运行和数据处理的基础架构，以下是关于它的一些常见内容：基础设施层计算资源：包括服务器集群，为数据存储、处理、分析等提供计算能力，可采用通用服务器或针对大数据和加载，汇聚到大数据中心。数据存储与管理：利用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、数据湖等技术，对不同类型和格式的数据进行分类存储和管理，确保数据的完整性和一致性。平台层大数据处理平台：提供分布式网络安全、数据安全、应用安全等方面，通过防火墙、入侵检测系统、数据加密、访问控制等技术手段，保障大数据中心的安全运行，防止数据泄露和非法访问。运维管理体系：建立完善的运维管理平台，对大数据中心的硬件设备、软件系统、网络设施等进行实时监控和管理，实现故障预警、快速定位和修复，确保系统的稳定运行。价值和可用性。数据共享与交换平台：建立数据共享机制和标准，实现县级各部门之间的数据共享和交换，打破“信息孤岛”，促进数据的流通和利用。应用层政府决策支持：为政府部门提供数据分析和决策支持服务，如经济运行、路由器、防火墙等，保障数据的快速传输和安全，实现数据中心内部及与外部系统的通信连接。数据层数据采集与汇聚：通过ETL工具、数据接口等方式，从县级各部门、各系统以及物联网设备等多渠道采集数据，进行清洗、转换

县级大数据中心底座系统是支撑县级大数据中心运行和数据处理的基础架构，以下是关于它的一些常见内容：基础设施层计算资源：包括服务器集群，为数据存储、处理、分析等提供计算能力，可采用通用服务器或针对大数据和加载，汇聚到大数据中心。数据存储与管理：利用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、数据湖等技术，对不同类型和格式的数据进行分类存储和管理，确保数据的完整性和一致性。平台层大数据处理平台：提供分布式网络安全、数据安全、应用安全等方面，通过防火墙、入侵检测系统、数据加密、访问控制等技术手段，保障大数据中心的安全运行，防止数据泄露和非法访问。运维管理体系：建立完善的运维管理平台，对大数据中心的硬件设备、软件系统、网络设施等进行实时监控和管理，实现故障预警、快速定位和修复，确保系统的稳定运行。价值和可用性。数据共享与交换平台：建立数据共享机制和标准，实现县级各部门之间的数据共享和交换，打破“信息孤岛”，促进数据的流通和利用。应用层政府决策支持：为政府部门提供数据分析和决策支持服务，如经济运行、路由器、防火墙等，保障数据的快速传输和安全，实现数据中心内部及与外部系统的通信连接。数据层数据采集与汇聚：通过ETL工具、数据接口等方式，从县级各部门、各系统以及物联网设备等多渠道采集数据，进行清洗、转换

县级大数据中心底座系统是支撑县级大数据中心运行和数据处理的基础架构，以下是关于它的一些常见内容：基础设施层计算资源：包括服务器集群，为数据存储、处理、分析等提供计算能力，可采用通用服务器或针对大数据和加载，汇聚到大数据中心。数据存储与管理：利用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、数据湖等技术，对不同类型和格式的数据进行分类存储和管理，确保数据的完整性和一致性。平台层大数据处理平台：提供分布式网络安全、数据安全、应用安全等方面，通过防火墙、入侵检测系统、数据加密、访问控制等技术手段，保障大数据中心的安全运行，防止数据泄露和非法访问。运维管理体系：建立完善的运维管理平台，对大数据中心的硬件设备、软件系统、网络设施等进行实时监控和管理，实现故障预警、快速定位和修复，确保系统的稳定运行。价值和可用性。数据共享与交换平台：建立数据共享机制和标准，实现县级各部门之间的数据共享和交换，打破“信息孤岛”，促进数据的流通和利用。应用层政府决策支持：为政府部门提供数据分析和决策支持服务，如经济运行、路由器、防火墙等，保障数据的快速传输和安全，实现数据中心内部及与外部系统的通信连接。数据层数据采集与汇聚：通过ETL工具、数据接口等方式，从县级各部门、各系统以及物联网设备等多渠道采集数据，进行清洗、转换

县级大数据中心底座系统是支撑县级大数据中心运行和数据处理的基础架构，以下是关于它的一些常见内容：基础设施层计算资源：包括服务器集群，为数据存储、处理、分析等提供计算能力，可采用通用服务器或针对大数据和加载，汇聚到大数据中心。数据存储与管理：利用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、数据湖等技术，对不同类型和格式的数据进行分类存储和管理，确保数据的完整性和一致性。平台层大数据处理平台：提供分布式网络安全、数据安全、应用安全等方面，通过防火墙、入侵检测系统、数据加密、访问控制等技术手段，保障大数据中心的安全运行，防止数据泄露和非法访问。运维管理体系：建立完善的运维管理平台，对大数据中心的硬件设备、软件系统、网络设施等进行实时监控和管理，实现故障预警、快速定位和修复，确保系统的稳定运行。价值和可用性。数据共享与交换平台：建立数据共享机制和标准，实现县级各部门之间的数据共享和交换，打破“信息孤岛”，促进数据的流通和利用。应用层政府决策支持：为政府部门提供数据分析和决策支持服务，如经济运行、路由器、防火墙等，保障数据的快速传输和安全，实现数据中心内部及与外部系统的通信连接。数据层数据采集与汇聚：通过ETL工具、数据接口等方式，从县级各部门、各系统以及物联网设备等多渠道采集数据，进行清洗、转换

县级大数据中心底座系统是县级大数据中心的核心基础架构，它为数据的存储、处理、分析、共享和管理提供支持。以下是县级大数据中心底座系统的一些关键技术和功能：技术架构统一多租户模型：功能：实现大数据域组件审计功能。功能模块大数据底座：功能：包含大数据存储、计算、分析、处理、管控、运维等能力。具体实现：建设统一多租户模型，实现大数据域组件的管控，支持租户管理，实现组件资源的分配及实例创建，并支持组件的访问和管理界面。具体实现：支持数据查询、报表生成、数据可视化等功能，提升用户体验。统一运维子系统：功能：实现对大数据中心的统一运维管理。具体实现：提供系统监控、故障告警、性能优化等功能，确保系统的稳定的管控，支持组件资源的运营分析，精细掌握租户分配状态和资源利用情况。建立租户运营流程，实现租户及资源分配的统一管理，租户管理能力标准化。具体实现：贯通数据中台，打造集合平台、应用及运营的全场景化能力体系。建设资源服务目录。实现租户资源管理及实例创建功能，提供资源监控能力，支持细粒度权限管理。数据采集子系统：功能：实现对全区各委办单位的数据采集，包括离线采集、准实时采集和实时采集。具体实现：根据

县级大数据中心底座系统是支撑县级大数据中心运行和数据处理的基础架构，以下是关于它的一些常见内容：基础设施层计算资源：包括服务器集群，为数据存储、处理、分析等提供计算能力，可采用通用服务器或针对大数据和加载，汇聚到大数据中心。数据存储与管理：利用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、数据湖等技术，对不同类型和格式的数据进行分类存储和管理，确保数据的完整性和一致性。平台层大数据处理平台：提供分布式网络安全、数据安全、应用安全等方面，通过防火墙、入侵检测系统、数据加密、访问控制等技术手段，保障大数据中心的安全运行，防止数据泄露和非法访问。运维管理体系：建立完善的运维管理平台，对大数据中心的硬件设备、软件系统、网络设施等进行实时监控和管理，实现故障预警、快速定位和修复，确保系统的稳定运行。价值和可用性。数据共享与交换平台：建立数据共享机制和标准，实现县级各部门之间的数据共享和交换，打破“信息孤岛”，促进数据的流通和利用。应用层政府决策支持：为政府部门提供数据分析和决策支持服务，如经济运行、路由器、防火墙等，保障数据的快速传输和安全，实现数据中心内部及与外部系统的通信连接。数据层数据采集与汇聚：通过ETL工具、数据接口等方式，从县级各部门、各系统以及物联网设备等多渠道采集数据，进行清洗、转换

县级大数据中心底座系统是支撑县级大数据中心运行和数据处理的基础架构，以下是关于它的一些常见内容：基础设施层计算资源：包括服务器集群，为数据存储、处理、分析等提供计算能力，可采用通用服务器或针对大数据和加载，汇聚到大数据中心。数据存储与管理：利用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、数据湖等技术，对不同类型和格式的数据进行分类存储和管理，确保数据的完整性和一致性。平台层大数据处理平台：提供分布式网络安全、数据安全、应用安全等方面，通过防火墙、入侵检测系统、数据加密、访问控制等技术手段，保障大数据中心的安全运行，防止数据泄露和非法访问。运维管理体系：建立完善的运维管理平台，对大数据中心的硬件设备、软件系统、网络设施等进行实时监控和管理，实现故障预警、快速定位和修复，确保系统的稳定运行。价值和可用性。数据共享与交换平台：建立数据共享机制和标准，实现县级各部门之间的数据共享和交换，打破“信息孤岛”，促进数据的流通和利用。应用层政府决策支持：为政府部门提供数据分析和决策支持服务，如经济运行、路由器、防火墙等，保障数据的快速传输和安全，实现数据中心内部及与外部系统的通信连接。数据层数据采集与汇聚：通过ETL工具、数据接口等方式，从县级各部门、各系统以及物联网设备等多渠道采集数据，进行清洗、转换

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...

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

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。...

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"}...

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•...

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：