基于云平台的大数据集群部署

大数据集群部署及调优在当今数据驱动的时代，大数据技术已成为企业获取竞争优势的重要工具。大数据集群作为处理海量数据的核心基础设施，其部署和调优直接关系到数据处理效率和系统稳定性。本文将介绍大数据集群的基本概念、部署流程以及性能调优的关键技术。大数据集群概述大数据集群是由多台服务器组成的分布式计算系统，能够并行处理海量数据。常见的开源大数据生态系统解决了不同场景下的数据处理需求。集群通常由主节点和之一，需要根据集群规模调整各项参数。安全配置不容忽视，包括认证、网络防火墙规则、数据传输加密等。最后是集群的启动和验证，通过运行测试作业确认各组件正常工作。大数据集群部署和调优是一个系统工程，需要综合工作节点组成，主节点负责协调和管理，工作节点执行实际的计算和存储任务。集群部署流程硬件规划是部署的首要。需要根据数据量、计算需求和预算确定服务器数量及配置。一般而言，主节点需要更高的可靠性和性能，而工作考虑硬件资源、软件配置和业务需求。良好的部署架构是基础，而持续的监控调优则是保证集群有效运行的关键。随着技术的不断发展，容器化部署和自动化运维正在成为新的趋势，但核心的调优原则依然适用。

大数据集群部署及调优在当今数据驱动的时代，大数据技术已成为企业获取竞争优势的重要工具。大数据集群作为处理海量数据的核心基础设施，其部署和调优直接关系到数据处理效率和系统稳定性。本文将介绍大数据集群的基本概念、部署流程以及性能调优的关键技术。大数据集群概述大数据集群是由多台服务器组成的分布式计算系统，能够并行处理海量数据。常见的开源大数据生态系统解决了不同场景下的数据处理需求。集群通常由主节点和之一，需要根据集群规模调整各项参数。安全配置不容忽视，包括认证、网络防火墙规则、数据传输加密等。最后是集群的启动和验证，通过运行测试作业确认各组件正常工作。大数据集群部署和调优是一个系统工程，需要综合工作节点组成，主节点负责协调和管理，工作节点执行实际的计算和存储任务。集群部署流程硬件规划是部署的首要。需要根据数据量、计算需求和预算确定服务器数量及配置。一般而言，主节点需要更高的可靠性和性能，而工作考虑硬件资源、软件配置和业务需求。良好的部署架构是基础，而持续的监控调优则是保证集群有效运行的关键。随着技术的不断发展，容器化部署和自动化运维正在成为新的趋势，但核心的调优原则依然适用。

大数据集群部署及调优在当今数据驱动的时代，大数据技术已成为企业获取竞争优势的重要工具。大数据集群作为处理海量数据的核心基础设施，其部署和调优直接关系到数据处理效率和系统稳定性。本文将介绍大数据集群的基本概念、部署流程以及性能调优的关键技术。大数据集群概述大数据集群是由多台服务器组成的分布式计算系统，能够并行处理海量数据。常见的开源大数据生态系统解决了不同场景下的数据处理需求。集群通常由主节点和之一，需要根据集群规模调整各项参数。安全配置不容忽视，包括认证、网络防火墙规则、数据传输加密等。最后是集群的启动和验证，通过运行测试作业确认各组件正常工作。大数据集群部署和调优是一个系统工程，需要综合工作节点组成，主节点负责协调和管理，工作节点执行实际的计算和存储任务。集群部署流程硬件规划是部署的首要。需要根据数据量、计算需求和预算确定服务器数量及配置。一般而言，主节点需要更高的可靠性和性能，而工作考虑硬件资源、软件配置和业务需求。良好的部署架构是基础，而持续的监控调优则是保证集群有效运行的关键。随着技术的不断发展，容器化部署和自动化运维正在成为新的趋势，但核心的调优原则依然适用。

私有化部署大数据平台是指企业或组织将大数据平台搭建在自己的内部服务器或私有云环境中，而非使用第三方云服务提供商的公共云平台，以下是关于它的详细介绍：特点数据安全性高：数据存储和处理都在企业内部的速度。部署方式本地数据中心部署：企业在自己的办公场所或专门的数据中心内，购置服务器、存储设备、网络设备等硬件资源，然后将大数据平台软件安装部署在这些硬件上，构建完全属于自己的大数据平台。私有云部署：企业利用云计算技术，在自己的私有云环境中创建和管理大数据平台。私有云可以由企业自己搭建和维护，也可以通过租用第三方的私有云服务来实现。建设步骤需求分析：明确企业对大数据平台的功能需求，如数据存储量到硬件环境中，并进行相关的配置工作，包括集群配置、数据存储配置、安全配置等。数据迁移与集成：将企业原有的数据迁移到新搭建的大数据平台中，并与其他业务系统进行集成，确保数据的流通和共享。测试与优化：对大数据平台进行功能测试、性能测试等，检查平台是否满足企业的需求，并根据测试结果进行优化和调整。网络，企业可以完全掌控数据的访问权限和安全策略，能有效防止数据泄露、被第三方非法获取等风险，满足对数据安全要求极高的行业，如金融、医疗等的合规需求。高度定制化：企业可根据自身业务特点和需求，对大数据平台的

私有化部署大数据平台是指企业或组织将大数据平台搭建在自己的内部服务器或私有云环境中，而非使用第三方云服务提供商的公共云平台，以下是关于它的详细介绍：特点数据安全性高：数据存储和处理都在企业内部的速度。部署方式本地数据中心部署：企业在自己的办公场所或专门的数据中心内，购置服务器、存储设备、网络设备等硬件资源，然后将大数据平台软件安装部署在这些硬件上，构建完全属于自己的大数据平台。私有云部署：企业利用云计算技术，在自己的私有云环境中创建和管理大数据平台。私有云可以由企业自己搭建和维护，也可以通过租用第三方的私有云服务来实现。建设步骤需求分析：明确企业对大数据平台的功能需求，如数据存储量到硬件环境中，并进行相关的配置工作，包括集群配置、数据存储配置、安全配置等。数据迁移与集成：将企业原有的数据迁移到新搭建的大数据平台中，并与其他业务系统进行集成，确保数据的流通和共享。测试与优化：对大数据平台进行功能测试、性能测试等，检查平台是否满足企业的需求，并根据测试结果进行优化和调整。网络，企业可以完全掌控数据的访问权限和安全策略，能有效防止数据泄露、被第三方非法获取等风险，满足对数据安全要求极高的行业，如金融、医疗等的合规需求。高度定制化：企业可根据自身业务特点和需求，对大数据平台的

私有化部署大数据平台是指企业或组织将大数据平台搭建在自己的内部服务器或私有云环境中，而非使用第三方云服务提供商的公共云平台，以下是关于它的详细介绍：特点数据安全性高：数据存储和处理都在企业内部的速度。部署方式本地数据中心部署：企业在自己的办公场所或专门的数据中心内，购置服务器、存储设备、网络设备等硬件资源，然后将大数据平台软件安装部署在这些硬件上，构建完全属于自己的大数据平台。私有云部署：企业利用云计算技术，在自己的私有云环境中创建和管理大数据平台。私有云可以由企业自己搭建和维护，也可以通过租用第三方的私有云服务来实现。建设步骤需求分析：明确企业对大数据平台的功能需求，如数据存储量到硬件环境中，并进行相关的配置工作，包括集群配置、数据存储配置、安全配置等。数据迁移与集成：将企业原有的数据迁移到新搭建的大数据平台中，并与其他业务系统进行集成，确保数据的流通和共享。测试与优化：对大数据平台进行功能测试、性能测试等，检查平台是否满足企业的需求，并根据测试结果进行优化和调整。网络，企业可以完全掌控数据的访问权限和安全策略，能有效防止数据泄露、被第三方非法获取等风险，满足对数据安全要求极高的行业，如金融、医疗等的合规需求。高度定制化：企业可根据自身业务特点和需求，对大数据平台的

私有化部署大数据平台是指企业或组织将大数据平台搭建在自己的内部服务器或私有云环境中，而非使用第三方云服务提供商的公共云平台，以下是关于它的详细介绍：特点数据安全性高：数据存储和处理都在企业内部的速度。部署方式本地数据中心部署：企业在自己的办公场所或专门的数据中心内，购置服务器、存储设备、网络设备等硬件资源，然后将大数据平台软件安装部署在这些硬件上，构建完全属于自己的大数据平台。私有云部署：企业利用云计算技术，在自己的私有云环境中创建和管理大数据平台。私有云可以由企业自己搭建和维护，也可以通过租用第三方的私有云服务来实现。建设步骤需求分析：明确企业对大数据平台的功能需求，如数据存储量到硬件环境中，并进行相关的配置工作，包括集群配置、数据存储配置、安全配置等。数据迁移与集成：将企业原有的数据迁移到新搭建的大数据平台中，并与其他业务系统进行集成，确保数据的流通和共享。测试与优化：对大数据平台进行功能测试、性能测试等，检查平台是否满足企业的需求，并根据测试结果进行优化和调整。网络，企业可以完全掌控数据的访问权限和安全策略，能有效防止数据泄露、被第三方非法获取等风险，满足对数据安全要求极高的行业，如金融、医疗等的合规需求。高度定制化：企业可根据自身业务特点和需求，对大数据平台的

私有化部署大数据平台是指企业或组织将大数据平台搭建在自己的内部服务器或私有云环境中，而非使用第三方云服务提供商的公共云平台，以下是关于它的详细介绍：特点数据安全性高：数据存储和处理都在企业内部的速度。部署方式本地数据中心部署：企业在自己的办公场所或专门的数据中心内，购置服务器、存储设备、网络设备等硬件资源，然后将大数据平台软件安装部署在这些硬件上，构建完全属于自己的大数据平台。私有云部署：企业利用云计算技术，在自己的私有云环境中创建和管理大数据平台。私有云可以由企业自己搭建和维护，也可以通过租用第三方的私有云服务来实现。建设步骤需求分析：明确企业对大数据平台的功能需求，如数据存储量到硬件环境中，并进行相关的配置工作，包括集群配置、数据存储配置、安全配置等。数据迁移与集成：将企业原有的数据迁移到新搭建的大数据平台中，并与其他业务系统进行集成，确保数据的流通和共享。测试与优化：对大数据平台进行功能测试、性能测试等，检查平台是否满足企业的需求，并根据测试结果进行优化和调整。网络，企业可以完全掌控数据的访问权限和安全策略，能有效防止数据泄露、被第三方非法获取等风险，满足对数据安全要求极高的行业，如金融、医疗等的合规需求。高度定制化：企业可根据自身业务特点和需求，对大数据平台的

私有化部署大数据平台是指企业或组织将大数据平台搭建在自己的内部服务器或私有云环境中，而非使用第三方云服务提供商的公共云平台，以下是关于它的详细介绍：特点数据安全性高：数据存储和处理都在企业内部的速度。部署方式本地数据中心部署：企业在自己的办公场所或专门的数据中心内，购置服务器、存储设备、网络设备等硬件资源，然后将大数据平台软件安装部署在这些硬件上，构建完全属于自己的大数据平台。私有云部署：企业利用云计算技术，在自己的私有云环境中创建和管理大数据平台。私有云可以由企业自己搭建和维护，也可以通过租用第三方的私有云服务来实现。建设步骤需求分析：明确企业对大数据平台的功能需求，如数据存储量到硬件环境中，并进行相关的配置工作，包括集群配置、数据存储配置、安全配置等。数据迁移与集成：将企业原有的数据迁移到新搭建的大数据平台中，并与其他业务系统进行集成，确保数据的流通和共享。测试与优化：对大数据平台进行功能测试、性能测试等，检查平台是否满足企业的需求，并根据测试结果进行优化和调整。网络，企业可以完全掌控数据的访问权限和安全策略，能有效防止数据泄露、被第三方非法获取等风险，满足对数据安全要求极高的行业，如金融、医疗等的合规需求。高度定制化：企业可根据自身业务特点和需求，对大数据平台的

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

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。...

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...

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":...

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"}...

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。