构建大数据平台的公司

公司级大数据处理平台的构建在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为企业提高竞争力的关键。公司级大数据处理平台应运而生，为企业提供了从数据到洞察的。数据仓库采用结构化存储，适合商业智能分析；数据湖则存储原始数据，保留了灵活性。实时计算技术使得企业能够即时响应数据变化，在金融风控、实时推荐等场景中发挥重要作用。构建公司级大数据处理平台是一项复杂的系统工程一站式解决方案。大数据处理平台的核心架构一个完整的大数据处理平台通常由多个层次组成，每一层都有其特定的功能和职责。数据采集层负责从各种数据源获取数据，包括企业内部系统、物联网设备、社交媒体等。这一层需要解决的关键问题是如何高效、可靠地收集异构数据。数据存储层是整个平台的基础，需要处理海量数据的持久化问题。现代大数据平台通常采用分布式文件系统和分布式数据库技术，能够横向扩展以应对数据量的增长。计算处理层是平台的核心，包含批处理和流处理两种主要模式。批处理适合对历史数据进行分析，而流处理则能实时处理持续产生的数据。关键技术组件与应用场景分布式计算框架是大数据平台的引擎，它通过将计算任务分解并在多台

公司级大数据处理平台的构建在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为企业提高竞争力的关键。公司级大数据处理平台应运而生，为企业提供了从数据到洞察的。数据仓库采用结构化存储，适合商业智能分析；数据湖则存储原始数据，保留了灵活性。实时计算技术使得企业能够即时响应数据变化，在金融风控、实时推荐等场景中发挥重要作用。构建公司级大数据处理平台是一项复杂的系统工程一站式解决方案。大数据处理平台的核心架构一个完整的大数据处理平台通常由多个层次组成，每一层都有其特定的功能和职责。数据采集层负责从各种数据源获取数据，包括企业内部系统、物联网设备、社交媒体等。这一层需要解决的关键问题是如何高效、可靠地收集异构数据。数据存储层是整个平台的基础，需要处理海量数据的持久化问题。现代大数据平台通常采用分布式文件系统和分布式数据库技术，能够横向扩展以应对数据量的增长。计算处理层是平台的核心，包含批处理和流处理两种主要模式。批处理适合对历史数据进行分析，而流处理则能实时处理持续产生的数据。关键技术组件与应用场景分布式计算框架是大数据平台的引擎，它通过将计算任务分解并在多台

公司级大数据处理平台的构建在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为企业提高竞争力的关键。公司级大数据处理平台应运而生，为企业提供了从数据到洞察的。数据仓库采用结构化存储，适合商业智能分析；数据湖则存储原始数据，保留了灵活性。实时计算技术使得企业能够即时响应数据变化，在金融风控、实时推荐等场景中发挥重要作用。构建公司级大数据处理平台是一项复杂的系统工程一站式解决方案。大数据处理平台的核心架构一个完整的大数据处理平台通常由多个层次组成，每一层都有其特定的功能和职责。数据采集层负责从各种数据源获取数据，包括企业内部系统、物联网设备、社交媒体等。这一层需要解决的关键问题是如何高效、可靠地收集异构数据。数据存储层是整个平台的基础，需要处理海量数据的持久化问题。现代大数据平台通常采用分布式文件系统和分布式数据库技术，能够横向扩展以应对数据量的增长。计算处理层是平台的核心，包含批处理和流处理两种主要模式。批处理适合对历史数据进行分析，而流处理则能实时处理持续产生的数据。关键技术组件与应用场景分布式计算框架是大数据平台的引擎，它通过将计算任务分解并在多台

搭建公司级大数据平台在当今数据驱动的商业环境中，企业如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据已成为决定竞争力的关键因素。公司级大数据平台的搭建不仅是一项技术工程，更是企业数字化转型的核心基础设施。本文将介绍构建这样一个平台的基本思路和关键环节。大数据平台的基本架构一个完整的大数据平台通常由四个核心层次组成。底层是基础设施层，包括计算资源、存储资源和网络资源，可以采用物理服务器或云服务的方式部署数据处理任务。上层是数据应用层，涵盖数据分析、机器学习、可视化等具体业务场景的应用工具。平台搭建的关键步骤搭建大数据平台的开始是需求分析。企业需要明确平台要解决哪些业务问题，预期的数据规模有多大，对实时流程，设计合理的模块划分和接口规范。部署实施阶段需要注意资源分配、参数调优和安全配置。还有持续运维环节，包括监控系统健康状态、定期性能优化和容量规划。企业级大数据平台的建设是一项复杂的系统工程，需要平衡短期需求与长期发展，兼顾技术先进性与稳定性。只有将平台能力与业务目标紧密结合，才能真正释放数据资产的价值，赋能企业决策与创新。

大数据平台是指将海量、复杂的数据进行采、存储、处理、分析和应用的系统，构建大数据平台可帮助企业从数据中获取价值洞察，优化决策，提高运营效率。构建大数据平台的关键步骤如下：确定业务需求：在构建大数据：构建大数据平台是一个持续改进的过程。监控和分析平台的性能和效果，并根据需求进行优化和调整。不断更新技术和工具，并与业务需求保持同步。构建大数据平台需要考虑多个方面，包括业务需求、数据采集和处理、数据存储与管理、数据可视化和报告、数据安全和隐私保护等。通过构建大数据平台，企业可以从海量的数据中获取有价值的信息和洞察优化运营效率和决策。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台之前，明确业务需求和目标。这可以帮助确定平台的功能和规模，并确保平台能够满足企业的实际需求。数据采集与清洗：大数据平台的第一步是采集数据。这可以通过各种渠道实现，如传感器、社交媒体、日志文件等。采集的数据可能来自不同的来源和格式，所以在进一步处理之前，需要对数据进行清洗、转换和标准化，以确保数据的一致性和质量。数据存储与管理：大数据平台需要有效的数据存储和管理系统。多种存储技术，可用于存储各种

国内的大数据平台和应用公司随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。在国内，大数据平台和应用公司如雨后春笋般涌现，为各行各业提供了强大的数据支持和智能化解决方案。这些企业，一些平台能够自动识别数据中的异常模式，或者预测未来的趋势变化，为企业决策提供有力支持。大数据应用公司则是将大数据技术具体落地到各个行业的企业。这些公司通过开发各种应用软件和服务，帮助客户实现数据的价值。国家层面的大数据战略旨在推动数据资源的开放共享，加强数据安全保障，培育大数据产业生态。许多地方政府也建立了大数据产业园，吸引相关企业入驻，形成产业集群效应。总的来说，国内的大数据平台和应用公司正处于通过技术创新和应用实践，正在改变着人们的生活方式和企业的运营模式。大数据平台是指能够存储、处理和分析海量数据的系统。这些平台通常具备高并发、高可用、高扩展性等特点，能够应对不同类型和规模的数据处理需求。在国内，许多企业已经建立了自己的大数据平台，或者依托第三方平台进行数据管理和分析。这些平台不仅支持结构化数据的处理，还能够处理半结构化和非结构化数据，如图片、视频、音频等。在技术架构上，国内的大数据

搭建公司级大数据平台在当今数据驱动的商业环境中，企业如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据已成为决定竞争力的关键因素。公司级大数据平台的搭建不仅是一项技术工程，更是企业数字化转型的核心基础设施。本文将介绍构建这样一个平台的基本思路和关键环节。大数据平台的基本架构一个完整的大数据平台通常由四个核心层次组成。底层是基础设施层，包括计算资源、存储资源和网络资源，可以采用物理服务器或云服务的方式部署数据处理任务。上层是数据应用层，涵盖数据分析、机器学习、可视化等具体业务场景的应用工具。平台搭建的关键步骤搭建大数据平台的开始是需求分析。企业需要明确平台要解决哪些业务问题，预期的数据规模有多大，对实时流程，设计合理的模块划分和接口规范。部署实施阶段需要注意资源分配、参数调优和安全配置。还有持续运维环节，包括监控系统健康状态、定期性能优化和容量规划。企业级大数据平台的建设是一项复杂的系统工程，需要平衡短期需求与长期发展，兼顾技术先进性与稳定性。只有将平台能力与业务目标紧密结合，才能真正释放数据资产的价值，赋能企业决策与创新。

国内的大数据平台和应用公司随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。在国内，大数据平台和应用公司如雨后春笋般涌现，为各行各业提供了强大的数据支持和智能化解决方案。这些企业，一些平台能够自动识别数据中的异常模式，或者预测未来的趋势变化，为企业决策提供有力支持。大数据应用公司则是将大数据技术具体落地到各个行业的企业。这些公司通过开发各种应用软件和服务，帮助客户实现数据的价值。国家层面的大数据战略旨在推动数据资源的开放共享，加强数据安全保障，培育大数据产业生态。许多地方政府也建立了大数据产业园，吸引相关企业入驻，形成产业集群效应。总的来说，国内的大数据平台和应用公司正处于通过技术创新和应用实践，正在改变着人们的生活方式和企业的运营模式。大数据平台是指能够存储、处理和分析海量数据的系统。这些平台通常具备高并发、高可用、高扩展性等特点，能够应对不同类型和规模的数据处理需求。在国内，许多企业已经建立了自己的大数据平台，或者依托第三方平台进行数据管理和分析。这些平台不仅支持结构化数据的处理，还能够处理半结构化和非结构化数据，如图片、视频、音频等。在技术架构上，国内的大数据

国内的大数据平台和应用公司随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。在国内，大数据平台和应用公司如雨后春笋般涌现，为各行各业提供了强大的数据支持和智能化解决方案。这些企业，一些平台能够自动识别数据中的异常模式，或者预测未来的趋势变化，为企业决策提供有力支持。大数据应用公司则是将大数据技术具体落地到各个行业的企业。这些公司通过开发各种应用软件和服务，帮助客户实现数据的价值。国家层面的大数据战略旨在推动数据资源的开放共享，加强数据安全保障，培育大数据产业生态。许多地方政府也建立了大数据产业园，吸引相关企业入驻，形成产业集群效应。总的来说，国内的大数据平台和应用公司正处于通过技术创新和应用实践，正在改变着人们的生活方式和企业的运营模式。大数据平台是指能够存储、处理和分析海量数据的系统。这些平台通常具备高并发、高可用、高扩展性等特点，能够应对不同类型和规模的数据处理需求。在国内，许多企业已经建立了自己的大数据平台，或者依托第三方平台进行数据管理和分析。这些平台不仅支持结构化数据的处理，还能够处理半结构化和非结构化数据，如图片、视频、音频等。在技术架构上，国内的大数据

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•...

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

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。

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。...

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"}...

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...