大数据平台服务器

通常由以下几个关键部分组成：（一）硬件资源硬件资源是基础平台服务的物理支撑，包括服务器、存储设备和网络设备。服务器提供计算能力，用于运行各种大数据处理任务；存储设备用于存储海量数据，常见的有分布式大数据平台基础平台服务在数字化时代，大数据平台已成为企业和组织处理海量数据、挖掘数据价值的核心工具。而基础平台服务则是大数据平台的“地基”，为数据的存储、处理、分析和应用提供底层支持。本文将为您介绍大数据平台基础平台服务的概念、组成及其重要性。一、什么是大数据平台基础平台服务？大数据平台基础平台服务是大数据平台的底层架构，为上层的数据处理和分析提供基础的硬件资源、软件环境和运维管理功能。它类似于建筑的地基，决定了整个平台的稳定性、扩展性和性能表现。基础平台服务的核心目标是为大数据应用提供高效、可靠、可扩展的运行环境，同时降低运维成本和复杂性。二、大数据平台基础平台服务的组成大数据平台基础平台服务）资源管理与调度资源管理与调度是基础平台服务的核心功能之一，负责合理分配和管理硬件资源，确保大数据应用的高效运行。（四）存储服务存储服务是大数据平台的基础平台服务的重要组成部分，用于存储和管理海量数据。（五

通常由以下几个关键部分组成：（一）硬件资源硬件资源是基础平台服务的物理支撑，包括服务器、存储设备和网络设备。服务器提供计算能力，用于运行各种大数据处理任务；存储设备用于存储海量数据，常见的有分布式大数据平台基础平台服务在数字化时代，大数据平台已成为企业和组织处理海量数据、挖掘数据价值的核心工具。而基础平台服务则是大数据平台的“地基”，为数据的存储、处理、分析和应用提供底层支持。本文将为您介绍大数据平台基础平台服务的概念、组成及其重要性。一、什么是大数据平台基础平台服务？大数据平台基础平台服务是大数据平台的底层架构，为上层的数据处理和分析提供基础的硬件资源、软件环境和运维管理功能。它类似于建筑的地基，决定了整个平台的稳定性、扩展性和性能表现。基础平台服务的核心目标是为大数据应用提供高效、可靠、可扩展的运行环境，同时降低运维成本和复杂性。二、大数据平台基础平台服务的组成大数据平台基础平台服务）资源管理与调度资源管理与调度是基础平台服务的核心功能之一，负责合理分配和管理硬件资源，确保大数据应用的高效运行。（四）存储服务存储服务是大数据平台的基础平台服务的重要组成部分，用于存储和管理海量数据。（五

风险管理、智能客服、智能投研等业务场景赋能。为了实现上述目标，五矿期货早在2019年就牵手星环科技，利用星环科技自主研发的大数据基础平台TDH，建立了五矿期货公司的大数据平台，构建了一个统一、完整的作为业内具有良好声誉和科技创新能力的期货公司，五矿期货在发展中面临信息系统数据相互独立、分散等挑战，亟需打通各系统之间的信息孤岛，实现数据整合、梳理、汇总，更好地应用于业务、管理、战略决策中，为公司数据视图，实现了数据信息的共享，并在此基础上，完善数据应用和管理机制，消除数据的不一致性，提高数据质量，规范数据应用标准，实现了数据资产化，助力五矿期货业务内涵式、高质量发展。

什么是分布式交易型数据库？分布式交易型数据库是指把一个交易型数据库分布在多台服务器上，使得多台服务器上的交易型数据库协同工作，以实现多个并发操作的高性能、高并发性、强数据一致性和可扩展性等特性。在分布式交易型数据库中，每台服务器上都有一份数据，交易型数据库会自动地将数据同步到其他节点中，以保证数据的一致性。国产分布式交易型数据库-KunDBKunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的国产化的交易满足高并发、大数据量的交易型业务场景，能够实现MySQL，Oracle等传统主流数据库的国产化替代。独特的混合部署技术支持主流国产化CPU等自主可控的硬件平台和OS部署，满足国产化部署需求。此外，入选了Gartner《中国数据库市场指南》、爱分析《中国分析型数据库市场研究报告》，并获得金猿奖“2021大数据产业创新服务产品”等多项荣誉。作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技自成立以来，一直与探索。未来，星环科技将继续深耕数据库领域，通过不断的技术创新和应用创新，为客户提供功能更完备、更高性能、更稳定可靠的国产化数据库产品，不断推动大数据基础软件国产化。

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解锁大数据平台基座：数字化时代的超级引擎一、揭开大数据平台基座的神秘面纱从技术架构层面来看，大数据平台基座是一个由硬件设施、基础软件以及相关技术框架组成的综合性体系。硬件方面，高性能服务器、海量存储功能（一）数据采集与整合大数据平台基座的首要任务是广泛收集各类数据，它具备多种数据采集方式，以满足不同数据源的需求。对于企业内部业务系统产生的数据，可通过数据库采集方式，借助关系型数据库或NoSQL数据库进行存储与采集。系统日志采集也是常用的手段，它主要收集公司业务平台日常产生的大量日志数据，像服务器日志、应用程序日志等。这些日志数据记录了系统的运行状态、用户操作行为等信息，对于故障排查、性能优化，因此需要进行清洗、转换和整合。数据清洗通过去重、补全缺失值、转换数据类型、删除异常值等操作，改善数据质量。（二）数据存储与管理面对海量的数据，大数据平台基座采用分布式存储技术来实现高效存储。分布式数据不会丢失。就像一个大型图书馆，将书籍分散存放在多个书架上，并且对重要书籍进行多份复制，即使某个书架损坏，依然能找到对应的书籍。数据管理也是大数据平台基座的重要功能，它涉及数据的权限管理、数据生命周期

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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。...

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

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

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：

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•...

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":...

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。

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

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...