政务数据归集应用

政务数据归集应用政务数据归集应用是指政府部门将分散在不同系统中的数据进行收集、整合和管理，并通过技术手段实现数据的共享和应用。这一过程旨在提高政府工作效率，优化公共服务，并为决策提供科学依据。随着信息技术的快速发展，政务数据归集应用已成为现代政府治理的重要工具。政务数据的来源广泛，包括人口信息、企业登记、社会保障、交通管理、环境保护等多个领域。在过去，这些数据往往分散在各个部门，形成“数据孤岛通过统一的政务服务平台办理多项业务，无需重复提交材料，大大节省了时间和精力。政务数据归集应用还为社会治理提供了新思路。通过开放部分数据，政府可以鼓励企业和社会组织参与公共服务的创新。例如，交通数据的。同时，数据清洗和去重也是重要环节，以确保数据的准确性和一致性。数据归集的第二步是数据的存储和管理。随着数据量的不断增加，传统的存储方式已无法满足需求。现代政务数据平台通常采用云计算和大数据技术，实现的应用。归集后的数据可以为政府决策提供有力支持。例如，通过分析人口流动数据，政府可以优化城市规划；通过监测环境数据，可以制定更有效的环保政策。此外，数据归集还能提升公共服务的智能化水平。比如，市民可以

政务数据归集应用政务数据归集应用是指政府部门将分散在不同系统中的数据进行收集、整合和管理，并通过技术手段实现数据的共享和应用。这一过程旨在提高政府工作效率，优化公共服务，并为决策提供科学依据。随着信息技术的快速发展，政务数据归集应用已成为现代政府治理的重要工具。政务数据的来源广泛，包括人口信息、企业登记、社会保障、交通管理、环境保护等多个领域。在过去，这些数据往往分散在各个部门，形成“数据孤岛通过统一的政务服务平台办理多项业务，无需重复提交材料，大大节省了时间和精力。政务数据归集应用还为社会治理提供了新思路。通过开放部分数据，政府可以鼓励企业和社会组织参与公共服务的创新。例如，交通数据的。同时，数据清洗和去重也是重要环节，以确保数据的准确性和一致性。数据归集的第二步是数据的存储和管理。随着数据量的不断增加，传统的存储方式已无法满足需求。现代政务数据平台通常采用云计算和大数据技术，实现的应用。归集后的数据可以为政府决策提供有力支持。例如，通过分析人口流动数据，政府可以优化城市规划；通过监测环境数据，可以制定更有效的环保政策。此外，数据归集还能提升公共服务的智能化水平。比如，市民可以

政务数据归集应用政务数据归集应用是指政府部门将分散在不同系统中的数据进行收集、整合和管理，并通过技术手段实现数据的共享和应用。这一过程旨在提高政府工作效率，优化公共服务，并为决策提供科学依据。随着信息技术的快速发展，政务数据归集应用已成为现代政府治理的重要工具。政务数据的来源广泛，包括人口信息、企业登记、社会保障、交通管理、环境保护等多个领域。在过去，这些数据往往分散在各个部门，形成“数据孤岛通过统一的政务服务平台办理多项业务，无需重复提交材料，大大节省了时间和精力。政务数据归集应用还为社会治理提供了新思路。通过开放部分数据，政府可以鼓励企业和社会组织参与公共服务的创新。例如，交通数据的。同时，数据清洗和去重也是重要环节，以确保数据的准确性和一致性。数据归集的第二步是数据的存储和管理。随着数据量的不断增加，传统的存储方式已无法满足需求。现代政务数据平台通常采用云计算和大数据技术，实现的应用。归集后的数据可以为政府决策提供有力支持。例如，通过分析人口流动数据，政府可以优化城市规划；通过监测环境数据，可以制定更有效的环保政策。此外，数据归集还能提升公共服务的智能化水平。比如，市民可以

政务数据归集共享：打破信息孤岛，构建智慧政府在数字化时代，数据已成为重要的生产要素和战略资源。政务数据作为政府在履职过程中产生和收集的数据资源，其归集与共享对于提升政府治理能力、优化公共服务具有重要意义。政务数据归集共享是指将分散在不同部门、不同层级的政务数据进行集中管理和互通共享的过程，旨在打破信息孤岛，实现数据资源的有效利用。政务数据归集共享的核心目标是实现"一网通办"和"一网统管"。通过数据信息、民政部门的婚姻信息、税务部门的纳税信息等，可以实现"只跑一次"的有效服务。政务数据归集共享面临的主要挑战包括技术标准不统一、数据质量参差不齐、共享机制不健全等问题。由于历史原因，各部门信息系统建设时期不同、标准各异，导致数据格式不一致、系统难以互通。同时，部分数据存在缺失、错误或更新不及时等问题，影响共享效果。此外，数据共享涉及部门利益和权责划分，需要建立完整的制度保障。政务数据归集共享的的制度和流程，明确各部门的权责和义务。政务数据归集共享带来的效益是显著的。在政府治理方面，有助于实现精准施策和科学决策；在公共服务方面，能够提供更加便捷、个性化的服务；在经济发展方面，可以促进数据要素

服务、促进数据共享与开放具有重要意义。本文将介绍几种常见的政务数据归集方式，帮助读者了解其基本原理和应用场景。一、数据接口归集数据接口归集是目前政务数据归集中较为常见的一种方式。它通过应用程序编程接口政务数据归集方式在数字化时代，政务数据已成为政府决策和公共服务的重要基础。政务数据归集是指将分散在不同部门、不同系统中的政务数据进行收集、整合和集中管理的过程。这一过程对于提升政府治理能力、优化公共简单，但实时性较差，且容易因人为因素导致数据错误或延迟。四、日志归集日志归集是通过收集系统运行过程中产生的日志文件来获取数据的方式。许多政务系统在运行过程中会生成操作日志、访问日志等，这些日志包含了丰富的业务信息。通过对日志文件的解析和提取，可以获取有价值的数据。这种方式特别适用于审计、安全监控等场景，能够帮助政府部门了解系统运行状况和用户行为。五、网络爬虫归集网络爬虫归集主要应用于公开数据的收集在某些特殊情况下，政务数据仍需通过人工录入的方式进行归集。例如，历史档案的数字化、纸质文件的电子化等。这种方式虽然效率较低，但对于某些无法通过自动化手段获取的数据来说，仍然是必要的补充手段。政务数据

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政务数据归集共享：打破信息孤岛，构建智慧政府在数字化时代，数据已成为重要的生产要素和战略资源。政务数据作为政府在履职过程中产生和收集的数据资源，其归集与共享对于提升政府治理能力、优化公共服务具有重要意义。政务数据归集共享是指将分散在不同部门、不同层级的政务数据进行集中管理和互通共享的过程，旨在打破信息孤岛，实现数据资源的有效利用。政务数据归集共享的核心目标是实现"一网通办"和"一网统管"。通过数据信息、民政部门的婚姻信息、税务部门的纳税信息等，可以实现"只跑一次"的有效服务。政务数据归集共享面临的主要挑战包括技术标准不统一、数据质量参差不齐、共享机制不健全等问题。由于历史原因，各部门信息系统建设时期不同、标准各异，导致数据格式不一致、系统难以互通。同时，部分数据存在缺失、错误或更新不及时等问题，影响共享效果。此外，数据共享涉及部门利益和权责划分，需要建立完整的制度保障。政务数据归集共享的的制度和流程，明确各部门的权责和义务。政务数据归集共享带来的效益是显著的。在政府治理方面，有助于实现精准施策和科学决策；在公共服务方面，能够提供更加便捷、个性化的服务；在经济发展方面，可以促进数据要素

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服务、促进数据共享与开放具有重要意义。本文将介绍几种常见的政务数据归集方式，帮助读者了解其基本原理和应用场景。一、数据接口归集数据接口归集是目前政务数据归集中较为常见的一种方式。它通过应用程序编程接口政务数据归集方式在数字化时代，政务数据已成为政府决策和公共服务的重要基础。政务数据归集是指将分散在不同部门、不同系统中的政务数据进行收集、整合和集中管理的过程。这一过程对于提升政府治理能力、优化公共简单，但实时性较差，且容易因人为因素导致数据错误或延迟。四、日志归集日志归集是通过收集系统运行过程中产生的日志文件来获取数据的方式。许多政务系统在运行过程中会生成操作日志、访问日志等，这些日志包含了丰富的业务信息。通过对日志文件的解析和提取，可以获取有价值的数据。这种方式特别适用于审计、安全监控等场景，能够帮助政府部门了解系统运行状况和用户行为。五、网络爬虫归集网络爬虫归集主要应用于公开数据的收集在某些特殊情况下，政务数据仍需通过人工录入的方式进行归集。例如，历史档案的数字化、纸质文件的电子化等。这种方式虽然效率较低，但对于某些无法通过自动化手段获取的数据来说，仍然是必要的补充手段。政务数据

政务数据归集共享：打破信息孤岛，构建智慧政府在数字化时代，数据已成为重要的生产要素和战略资源。政务数据作为政府在履职过程中产生和收集的数据资源，其归集与共享对于提升政府治理能力、优化公共服务具有重要意义。政务数据归集共享是指将分散在不同部门、不同层级的政务数据进行集中管理和互通共享的过程，旨在打破信息孤岛，实现数据资源的有效利用。政务数据归集共享的核心目标是实现"一网通办"和"一网统管"。通过数据信息、民政部门的婚姻信息、税务部门的纳税信息等，可以实现"只跑一次"的有效服务。政务数据归集共享面临的主要挑战包括技术标准不统一、数据质量参差不齐、共享机制不健全等问题。由于历史原因，各部门信息系统建设时期不同、标准各异，导致数据格式不一致、系统难以互通。同时，部分数据存在缺失、错误或更新不及时等问题，影响共享效果。此外，数据共享涉及部门利益和权责划分，需要建立完整的制度保障。政务数据归集共享的的制度和流程，明确各部门的权责和义务。政务数据归集共享带来的效益是显著的。在政府治理方面，有助于实现精准施策和科学决策；在公共服务方面，能够提供更加便捷、个性化的服务；在经济发展方面，可以促进数据要素

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•...

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

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":...

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。...

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：

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...