多元数据归集

多元数据归集在当今信息爆炸的时代，数据已经成为推动社会进步和科技发展的重要资源。无论是科学研究、商业决策，还是社会治理，都离不开数据的支持。然而，数据的来源多种多样，格式各异，如何将这些多元化的数据有效地归集起来，成为了一项重要的技术挑战。这就是“多元数据归集”需要解决的问题。多元数据归集，顾名思义，是指将来自不同来源、不同格式、不同结构的数据进行收集、整理和整合的过程。这些数据可能非结构化的文本。如何将这些数据统一归集到一个可用的框架中，是数据分析的前提条件。多元数据归集的首要步骤是数据的收集。现代技术提供了多种数据采集方式，比如网络爬虫可以从网页上抓取信息，物联网设备可以实时转换、数据融合和数据仓库技术。例如，通过ETL（提取、转换、加载）工具，可以将分散的数据集中到一个数据仓库中，供后续分析使用。多元数据归集的目的是支持数据分析和应用。归集后的数据可以用于机器学习、统计分析或可视化展示，帮助人们发现规律、预测趋势或优化决策。例如，在智慧城市建设中，交通数据、环境数据和人口数据的归集可以帮助政府更好地规划公共交通和减少污染。在医疗领域，多元数据的整合能够帮助研究人员发现

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多元数据归集在当今信息爆炸的时代，数据已经成为推动社会进步和科技发展的重要资源。无论是科学研究、商业决策，还是社会治理，都离不开数据的支持。然而，数据的来源多种多样，格式各异，如何将这些多元化的数据有效地归集起来，成为了一项重要的技术挑战。这就是“多元数据归集”需要解决的问题。多元数据归集，顾名思义，是指将来自不同来源、不同格式、不同结构的数据进行收集、整理和整合的过程。这些数据可能非结构化的文本。如何将这些数据统一归集到一个可用的框架中，是数据分析的前提条件。多元数据归集的首要步骤是数据的收集。现代技术提供了多种数据采集方式，比如网络爬虫可以从网页上抓取信息，物联网设备可以实时转换、数据融合和数据仓库技术。例如，通过ETL（提取、转换、加载）工具，可以将分散的数据集中到一个数据仓库中，供后续分析使用。多元数据归集的目的是支持数据分析和应用。归集后的数据可以用于机器学习、统计分析或可视化展示，帮助人们发现规律、预测趋势或优化决策。例如，在智慧城市建设中，交通数据、环境数据和人口数据的归集可以帮助政府更好地规划公共交通和减少污染。在医疗领域，多元数据的整合能够帮助研究人员发现

。数据归集系统必须像八爪鱼一样，伸出各种"触手"同时抓取这些异构数据。面对如此多元的数据来源，现代数据归集技术发展出了一整套"工具箱"。网络爬虫技术可以自动遍历网页抓取信息；API接口允许系统之间按照海量数据归集的开始是解决"从哪来"的问题。现代数据来源呈现出前所未有的多样性。物联网设备每分每秒都在生成温度、湿度、位置等传感器数据；社交媒体平台每天产生数以亿计的文本、图片和视频；企业的交易系统约定格式交换数据；数据库复制技术能够实时同步不同地点的数据副本；流数据处理框架可以持续接收并处理源源不断的数据流。这些技术不是孤立运作的，而是相互配合形成完整的归集管道。海量数据归集的目标是为数据价值挖掘奠定基础。归集后的数据经过清洗、整合和加工，才能进入分析阶段产生洞见。在城市交通领域，归集来自摄像头、感应线圈、公交卡和导航App的数据，可以优化信号灯控制策略；在医疗健康领域，整合电子病历、基因序列和穿戴设备数据，能够实现个性化诊疗方案；在气候变化研究中，汇集全球气象站、卫星和海洋浮标的监测数据，有助于更准确预测天气。这些应用都依赖于高质量的数据归集作为起点。

。数据归集系统必须像八爪鱼一样，伸出各种"触手"同时抓取这些异构数据。面对如此多元的数据来源，现代数据归集技术发展出了一整套"工具箱"。网络爬虫技术可以自动遍历网页抓取信息；API接口允许系统之间按照海量数据归集的开始是解决"从哪来"的问题。现代数据来源呈现出前所未有的多样性。物联网设备每分每秒都在生成温度、湿度、位置等传感器数据；社交媒体平台每天产生数以亿计的文本、图片和视频；企业的交易系统约定格式交换数据；数据库复制技术能够实时同步不同地点的数据副本；流数据处理框架可以持续接收并处理源源不断的数据流。这些技术不是孤立运作的，而是相互配合形成完整的归集管道。海量数据归集的目标是为数据价值挖掘奠定基础。归集后的数据经过清洗、整合和加工，才能进入分析阶段产生洞见。在城市交通领域，归集来自摄像头、感应线圈、公交卡和导航App的数据，可以优化信号灯控制策略；在医疗健康领域，整合电子病历、基因序列和穿戴设备数据，能够实现个性化诊疗方案；在气候变化研究中，汇集全球气象站、卫星和海洋浮标的监测数据，有助于更准确预测天气。这些应用都依赖于高质量的数据归集作为起点。

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...

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...

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。

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：

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":...

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"}...