数仓与数据湖

解锁数据新生态:数据数据治理的融合密码数据:概念优势数据是什么数据,作为一种融合创新的数据架构,巧妙地汲取了数据数据仓库的长处。要深入理解数据,我们首先得明晰数据数据、传感器数据等,都能照单全收。这些数据中以近乎原始的状态保存,等待着被进一步分析和利用。数据仓库则是一个经过精心设计和构建的系统,主要存储经过结构化处理、清洗和转换的数据,以支持高效的数据分析和报表生成。数据则是两者的融合,它既能像数据一样存储各种类型的数据,又具备数据仓库的数据治理和性能优势。在数据中,数据可以以灵活的方式存储,同时又能通过强大的数据管理功能,确保数据的质量、一致性和安全性。它就像是在数据的基础上,搭建了一系列高效的数据处理和分析工具,使得用户可以更方便地对数据进行挖掘和利用。数据治理:核心要素关键作用数据治理的内涵数据治理,是一套涵盖了组织架构、制度流程信息。通过有效的元数据管理,企业能够清晰地了解自身拥有哪些数据,这些数据从何而来、如何使用,就如同为企业的数据资产绘制了一张详细的地图,方便数据的查找、理解和使用。数据治理在数据中的关键作用在数据

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实时平台
星环科技基于ArgoDB构建的实时平台,提供统一元数据管理、多模式计算引擎、数据实时入、高性能查询响应、跨平台数据集成、数据治理质量、数据安全合规等能力,可实现落地即分析、实时数增量计算、一体化流式处理等。结合集一体技术架构,ArgoDB支持一种数据格式,满足数据实时入模型加工、高性能集市在线分析;通过行列混存技术实现基于一张表提供高并发精确查询、即席分析、复杂批处理等多种混合业务。实时入查询分析:数据能够高吞吐低延时地实时接入平台存储,接入的结构化数据可以直接进行分析查询,快速变现数据价值多模态数据统一管理:SQL入口、计算引擎、存储管理、资源管理四层统一同步:基于Raft协议数据一致性,支持故障自动迁移恢复,支持跨机房两地三中心部署,支持跨数据中心双活、多活,保障业务不中断集统一运维管理:平台统一运维,自动健康检查智能预警;平台统一权限管理,,支持11种数据模型,一个SQL任务完成不同模态数据之间的关联计算自由流转行列混合存储、一库多用:一张表同时支持行存/列存格式,存储层保证行列数据一致性,计算层自动判断使用行存或列存;一张表同时支持实时数据
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解锁数据新生态:数据数据治理的融合密码数据:概念优势数据是什么数据,作为一种融合创新的数据架构,巧妙地汲取了数据数据仓库的长处。要深入理解数据,我们首先得明晰数据数据、传感器数据等,都能照单全收。这些数据中以近乎原始的状态保存,等待着被进一步分析和利用。数据仓库则是一个经过精心设计和构建的系统,主要存储经过结构化处理、清洗和转换的数据,以支持高效的数据分析和报表生成。数据则是两者的融合,它既能像数据一样存储各种类型的数据,又具备数据仓库的数据治理和性能优势。在数据中,数据可以以灵活的方式存储,同时又能通过强大的数据管理功能,确保数据的质量、一致性和安全性。它就像是在数据的基础上,搭建了一系列高效的数据处理和分析工具,使得用户可以更方便地对数据进行挖掘和利用。数据治理:核心要素关键作用数据治理的内涵数据治理,是一套涵盖了组织架构、制度流程信息。通过有效的元数据管理,企业能够清晰地了解自身拥有哪些数据,这些数据从何而来、如何使用,就如同为企业的数据资产绘制了一张详细的地图,方便数据的查找、理解和使用。数据治理在数据中的关键作用在数据
解锁数据新生态:数据数据治理的融合密码数据:概念优势数据是什么数据,作为一种融合创新的数据架构,巧妙地汲取了数据数据仓库的长处。要深入理解数据,我们首先得明晰数据数据、传感器数据等,都能照单全收。这些数据中以近乎原始的状态保存,等待着被进一步分析和利用。数据仓库则是一个经过精心设计和构建的系统,主要存储经过结构化处理、清洗和转换的数据,以支持高效的数据分析和报表生成。数据则是两者的融合,它既能像数据一样存储各种类型的数据,又具备数据仓库的数据治理和性能优势。在数据中,数据可以以灵活的方式存储,同时又能通过强大的数据管理功能,确保数据的质量、一致性和安全性。它就像是在数据的基础上,搭建了一系列高效的数据处理和分析工具,使得用户可以更方便地对数据进行挖掘和利用。数据治理:核心要素关键作用数据治理的内涵数据治理,是一套涵盖了组织架构、制度流程信息。通过有效的元数据管理,企业能够清晰地了解自身拥有哪些数据,这些数据从何而来、如何使用,就如同为企业的数据资产绘制了一张详细的地图,方便数据的查找、理解和使用。数据治理在数据中的关键作用在数据
为给社会各界深入了解一体技术产业提供有价值的参考,大数据技术标准推进委员会牵头,联合行业专家共同编制《一体技术产业研究报告(2023)》,聚焦于一体技术,详细梳理了数据平台发展历程、一体实践路径,研究分析了一体产业现状,并对一体未来发展进行了展望研判。报告认为,一体的本质是异构数据平台走向一体化的过渡阶段:➢一体行业正处在发展初期,总的来看一体并不是个纯技术攻关工作,而是技术逐步融合、整合的过程。➢一体的核心是实现“湖里”和“里”数据、元数据无缝打通,并可自由流动。➢目前,业界在一体技术的研究主要集中在统一元数据管理、统一存储等方面,仍需概念实现一体无服务器化部署。Severless化可简化使用流程和优化成本,帮助用户更专注业务本身,而非技术逻辑;提供按需计费,实现高效资源利用。三是AI助力一体资源调度更顺畅。AI技术使得一体的运维、部署更加智能,资源调度更加顺畅,打通数据和业务智能化之间的阻隔,实现价值闭环。持续深耕。报告认为的三点趋势分别是一体化、Serverless化、智能化:一是进一步简化数据架构实现一体化,屏蔽底层复杂性,一站式满足企业实时分析、交互查询、智能探索等高价值数据洞察诉求。二是利用云原生
为给社会各界深入了解一体技术产业提供有价值的参考,大数据技术标准推进委员会牵头,联合行业专家共同编制《一体技术产业研究报告(2023)》,聚焦于一体技术,详细梳理了数据平台发展历程、一体实践路径,研究分析了一体产业现状,并对一体未来发展进行了展望研判。报告认为,一体的本质是异构数据平台走向一体化的过渡阶段:➢一体行业正处在发展初期,总的来看一体并不是个纯技术攻关工作,而是技术逐步融合、整合的过程。➢一体的核心是实现“湖里”和“里”数据、元数据无缝打通,并可自由流动。➢目前,业界在一体技术的研究主要集中在统一元数据管理、统一存储等方面,仍需概念实现一体无服务器化部署。Severless化可简化使用流程和优化成本,帮助用户更专注业务本身,而非技术逻辑;提供按需计费,实现高效资源利用。三是AI助力一体资源调度更顺畅。AI技术使得一体的运维、部署更加智能,资源调度更加顺畅,打通数据和业务智能化之间的阻隔,实现价值闭环。持续深耕。报告认为的三点趋势分别是一体化、Serverless化、智能化:一是进一步简化数据架构实现一体化,屏蔽底层复杂性,一站式满足企业实时分析、交互查询、智能探索等高价值数据洞察诉求。二是利用云原生
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解锁数据新生态:数据数据治理的融合密码数据:概念优势数据是什么数据,作为一种融合创新的数据架构,巧妙地汲取了数据数据仓库的长处。要深入理解数据,我们首先得明晰数据数据、传感器数据等,都能照单全收。这些数据中以近乎原始的状态保存,等待着被进一步分析和利用。数据仓库则是一个经过精心设计和构建的系统,主要存储经过结构化处理、清洗和转换的数据,以支持高效的数据分析和报表生成。数据则是两者的融合,它既能像数据一样存储各种类型的数据,又具备数据仓库的数据治理和性能优势。在数据中,数据可以以灵活的方式存储,同时又能通过强大的数据管理功能,确保数据的质量、一致性和安全性。它就像是在数据的基础上,搭建了一系列高效的数据处理和分析工具,使得用户可以更方便地对数据进行挖掘和利用。数据治理:核心要素关键作用数据治理的内涵数据治理,是一套涵盖了组织架构、制度流程信息。通过有效的元数据管理,企业能够清晰地了解自身拥有哪些数据,这些数据从何而来、如何使用,就如同为企业的数据资产绘制了一张详细的地图,方便数据的查找、理解和使用。数据治理在数据中的关键作用在数据
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5.3 写入类操作
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...
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5.10 任务相关
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":...
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5.18 全文检索
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。
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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10 Hippo 运维
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•...
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8 性能分析
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。...
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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5.7 查询类操作
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: