数据湖哪家服务好

湖仓一体的优势如下：减少数据冗余：湖仓一体提单一的数据存储平台，减少了数据的冗余和重复，避免了维护多个存储系统的成本和时间。成本效益：湖仓一体利用低成本的对象存储实现高效益的数据存储，降低了存储成本，并避免了维护多个数据存储系统的成本。事务支持：湖仓体支持ACID事务，确保了多方同时读取或写入数据的一致性。Schema的实施和治理：湖仓一体支持Schema的实施和演化，确保数据的完整性，并提供了强大的治理和审计机制。开放性：湖仓一体采用开放和标准化的存储格式，如Parquet，可以让各种工具和引擎直接访问数据。存算分离：湖仓一体将存储和计算解耦，可以横向扩展到更大规模和更多并发用户。支持多种工作负载：湖仓一体支持数据科学、机器学习、SQL和数据分析等各种工作负载，减少了需要维护多个工具的成本。端到端的流计算支持：湖仓一体支持流计算，实现实时报告的需求，避免了使用单独系统来实时数据应用程序的需求。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓集一体架构，打破数据湖、数据仓库、数据集市的边界，基于湖仓集一体平台，所有人都可以访问实时的数据、历史的数据、原始的数据、加工过的数据，如业务分析师可以直接

数据仓库、数据湖和湖仓一体是数据管理和分析领域中的三个重要概念，它们各自有不同的特点和用途。以下是对这三个概念的简要比较：数据仓库定义：数据仓库是一个集成的、面向主题的数据集合，用于支持管理决策。它通常存储结构化数据，并且数据在进入数据仓库之前经过了清洗、转换和整合。特点：专为分析优化的存储结构。支持快速查询和复杂查询。通常需要预先定义好的模。强调数据质量和数据治理。适合存储历史数据和支持BI（商业智能）报表。数据湖定义：数据湖是一个存储企业全部数据的系统，包括原始数据和经过加工的数据。它允许存储结构化、半结构化和非结构化数据。特点：存储原始数据，不需要预先清洗或转换。支持多种数据类型，包括文本、图片、视频等非结构化数据。灵活性高，可以存储任意规模的数据。通常不提供数据治理或ACID事务支持。适合大数据处理和分析。湖仓一体定义：湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库特点的新型数据架构，旨在提供统一的数据平台，既能处理大规模非结构化数据，又能提供类似数据仓库的数据分析和管理能力。特点：结合了数据湖的灵活性和数据仓库的治理能力。支持多种数据类型和格式。提供ACID事务支持和数据治理。允许

定义好模式，更改模式成本较高。数据湖：存储原始数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，数据在利用时再定义模式，灵活方便。数据处理：数据仓库：涉及复杂的ETL（提取、转换、加载）过程，旨在整合来自不同源头的数据，确保数据的一致性和准确性，但耗时且成本较高。数据湖：采取“先存储后处理”的策略，允许数据未经严格预处理即可入库，仅在分析需求明确时执行必要的格式转换与处理。应用场景：数据仓库：主要服务数据仓库和数据湖是两种不同的数据存储和管理解决方案，它们在多个方面存在显著的区别，同时也有一定的联系。以下是它们的主要区别和联系：区别：数据结构和存储：数据仓库：通常存储结构化数据，数据在写入前已经于企业级的业务报告、常规数据分析及战略决策，面向结构化数据的标准化查询。数据湖：拓宽了应用边界，尤其适用于实时监控、复杂数据分析、机器学习等前沿领域，鼓励跨职能团队协作，对数据进行深度挖掘与分析。性能与成本：数据仓库：通过优化存储和查询机制，提供高效的数据访问和查询性能，但建设和维护成本较高。数据湖：依赖高性能的分布式存储和计算框架，支持多种计算模型，如批处理、流处理、交互查询等，灵活性和扩展性高，但

随着互联网和物联网等技术的迅猛发展，不断产生了大量的数据。为了有效管理这些数据，数据管理工具得到了快速的发展。同时，也涌现出了许多相关概念，如数据仓库、数据湖、湖仓一体等。数据湖：数据湖是一个以原始中集成来自不同来源的数据，用于支持企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的大型数据集合。数据仓库的目的是通过数据仓库的规范化和集成，提供一致的、决策者所需的数据。湖仓一体：湖仓一体是一种结合了数据湖灵活性和数据仓库规范性优势的新范式。它实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能，并通过将数仓构建在数据湖上，使得存储变得更为低成本和弹性。湖仓一体能够有效地提升数据质量，减小数据冗余，支持更好的数据分析和业务需求的实现。在湖仓一体的构建中，ETL起到非常重要的作用，能够将未经规整的数据湖层数据转换成数仓层结构化的数据。架构/技术指标数据仓库（DataWarehouse）数据湖（DataLake）湖仓一体（Lakehouse）成本存储计算绑定，成本高存储计算成本低，使用运维成本高存算分离成本低，运维成本低数据格式封闭、专属开放、通用开放、通用数据内容数据类型单一:结构化和部分半结构化

数据湖和数据仓库是两种不同的数据管理解决方案，它们在数据存储、处理和分析方面有着根本的区别。以下是它们的一些关键对比点：数据湖数据存储：数据湖可以存储结构化、半结构化和非结构化数据。通常存储原始数据，不进行预处理。数据处理：数据湖采取“先存储后处理”的策略，数据在需要时才进行处理和分析。支持多种数据处理工具和技术。架构：数据湖通常基于分布式存储系统，如HDFS治理可能更加复杂，因为数据湖中的数据量巨大且多样。扩展性：数据湖天然具有很好的扩展性，可以轻松处理PB级别的数据。使用场景：适合大数据分析、数据科学、机器学习等场景。数据仓库数据存储：数据仓库通常存储结构化数据，数据在写入之前需要定义好模式。数据处理：数据仓库涉及复杂的ETL（提取、转换、加载）过程，数据在进入仓库前需要被清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。架构：数据仓库通常采用关系型数据的数据治理和质量管理流程，以确保数据的准确性和一致性。扩展性：数据仓库的扩展性通常不如数据湖，但可以通过增加硬件资源来实现。使用场景：适合业务报告、常规数据分析及战略决策。

什么是数据仓库和数据湖？数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合存储系统，数据仓库将来自不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析。数据仓库是包含多种数据的存储库，并且是高度建模的。数据仓库的主要作用是实现跨业务条线、跨系统的数据整合，为管理分析和业务决策提供统一的数据支持。数据湖（DataLake）数据湖是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是企业所有数据的单一存储，包括源系统数据的原始副本，以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖能够包括来自关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。数据仓库和数据湖有什么区别？数据仓库和数据湖是两种不同的数据处理和存储理念，在应用场景、数据处理方式和价值应用等方面存在一些差异。应用场景：数据仓库主要用于根据事先定义好的业务需求，针对业务流程进行的数据建模、数据整合和数据加工，主要用于监控基础数据

。数据仓库和数据湖的区别：应用场景：数据仓库主要用于根据事先定义好的业务需求，针对业务流程进行的数据建模、数据整合、数据加工，主要用于监控基础数据、企业数据等。而数据湖是面对各类数据的存储、管理已经处理过的，进行高级分析相对容易。主要为商业用户提供集中的数据存储库，同时可以为各个部门设置较小的数据存储库。数据湖则是一种高度可扩展的数据存储区域，以原始格式存储大量原始数据。数据湖可以存储所有类型的数据，对帐户大小或文件没有固定限制，也没有定义特定用途。数据来自不同的来源，可以是结构化的、半结构化的，或非结构化的，数据可按需查询。数据湖的核心概念是允许收集和存储大量数据而无需立即处理或分析所有数据数据模型中，有固定的文档、格式、数据定义来描述数据，常常采用的是批量处理的方式。而数据湖则更加灵活，采用了一种“存储-计算分离”的数据存储方式，支持多种计算模型，如批处理、流处理、交互式查询、机器学习等。数据结构：数据仓库存储的是经过处理和提炼的数据，而数据湖存储的是尚未出于某种目的处理的原始数据。加工方式：数据仓库使用写入时序模式的方法来处理数据以赋予其形状和结构，而数据湖对原始数据使用读取模式来处

迁移和运行，提高了系统的可移植性和灵活性。微服务架构：采用微服务架构设计理念，将数据湖的功能划分为多个细粒度的微服务，如数据摄入、数据处理、元数据管理、数据查询等。每个微服务可以独立开发、部署和扩展云原生数据湖是一种将数据湖架构与云原生技术深度融合的创新数据架构和解决方案。架构特点存储与计算分离：基于云存储的弹性和可扩展性，实现存储与计算的解耦。数据存储在云对象存储等持久化存储中，而计算资源则可以根据实际需求灵活分配和扩展，大大提高了资源的利用率和成本效益。容器化部署：利用容器技术，将数据湖的各个组件进行容器化封装，实现快速部署、弹性伸缩和高效管理。容器化使得数据湖能够在不同的云环境中轻松，降低成本。高可用性：通过云原生的多副本存储、自动容错和故障转移等机制，确保数据湖的高可用性。即使部分节点出现故障，也能自动切换到其他可用节点，保证数据的连续性和业务的正常运行。敏捷开发与迭代：云原生数据湖探索与可视化：提供丰富的数据探索和可视化工具，方便用户对数据湖中的数据进行查询、分析和可视化展示。数据安全与治理云安全机制：继承了云平台的安全机制，如身份认证、访问控制、数据加密等，确保数据的安全性和

和分析模式。数据湖是一个存储海量原始和未经处理数据的集中存储库，可以包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据仓库则是一个用于存储已经清洗、转换和组织好的结构化数据的集中存储库，通常用于支持商业湖仓一体（DataLakehouse）是指一种数据架构和分析范式，它结合了数据湖（DataLake）和数据仓库（DataWarehouse）的特点和优势。传统上，数据湖和数据仓库是两种不同的数据存储智能和数据分析。湖仓一体的概念就是将数据湖和数据仓库合二为一，解决了它们各自的缺点。它继承了数据湖的优势，可以容纳各种类型和格式的原始数据，支持更灵活的数据存储和处理方式。同时，它还借鉴了数据仓库的优势，提供了数据模型、数据质量控制、元数据管理和查询性能优化等功能。湖仓一体的核心理念是将数据湖作为存储层，使用类似数据仓库的技术和方法来管理和分析数据。这意味着在数据湖中，数据可以被组织成表格结构，并且可以应用模式和架构设计。湖仓一体还提供了用于数据访问、查询和分析的工具和接口，以支持数据科学、商业智能和实时分析等用例。湖仓一体的目标是提供一个统一的数据架构，将数据湖和数据仓库的优势结合起来，使得数据

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...

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"}...

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...

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。

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：

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...

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•...