超大规模数据仓库的应用

海量大数据平台是一种用于处理、存储和分析超大规模数据的复杂系统。一、平台架构数据采集架构多源数据接入：海量大数据平台能够从各种数据源收集数据。这些数据源包括但不限于互联网服务（如网站、社交媒体、电商任务被分解为多个子任务，根据资源的可用性和任务的优先级分配到不同的节点上并行执行，以提高计算效率。分布式算法与模型：采用分布式算法，如分布式梯度下降算法用于机器学习模型训练，确保在大规模数据和分布式环境能进行批量采集，用于处理周期性或大规模的数据导入，如每日的销售数据汇总。数据存储架构分布式存储系统：海量大数据通常采用分布式存储，将数据文件切割成多个数据块，分散存储在集群的多个节点上，并通过副本机制保证数据的可靠性。另外，还有分布式数据库，用于存储结构化和半结构化数据，能够提供高可扩展性和高性能的读写操作。数据仓库与数据湖：构建数据仓库用于存储经过清洗、转换和汇总的结构化数据，以支持复杂的分析查询和决策支持。数据湖则可以容纳各种类型（结构化、半结构化和非结构化）的原始数据，为数据探索和创新分析提供基础。数据处理架构批处理框架：利用批处理框架对大规模离线数据进行处理。流处理框架：对于实时数据

，提供大规模数据下高效灵活的存储和分析能力便捷的迁移：对于大量存量SQL与存储过程无需过多改动就可以迁移至新的数据仓库，同时轻松实现报表等多种工具同新平台的对接，从各个方面简化并加速数据仓库的平滑迁移需求。多模型数据库：支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型支持超大规模集群：天然分布式架构，集群节点规模无上限，数据存储容量随节点规模线性扩容，可支持2000+节点集群完整的SQL支持：支持完整的SQL星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的度的复杂关联统计等功能分布式事务保障：支持完整4种事务隔离级别，保障事务在分布式系统下正常运转，高吞吐的，确保数据强一致，高可用的事务保障星环数据仓库方案优势强大的数据处理能力：采用向量化加速，高性能效率：提供全套的数仓开发工具，支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务，提供可视化工具进行数据特征分析，探索数据间关系，大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持：支持多种类型的数据

星环无涯金融大模型Infinity是一款面向金融智能投研领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息，具备强大的理解和生成能力，支持股票、债券、基金、商品行业的降本增效与科技创新。目前星环无涯金融大模型Infinity支持私有化部署，允许员工上传自有文档到企业的私有向量数据库，无涯大模型也支持部署在企业IT管理的AIPC上运行，可以确保在使用大模型应用一系列工具产品，包括大模型外挂存储分布式向量数据库Hippo、大模型预训练微调工具SophonLLMOps及自动化知识库构建工具TKS、数据分析大模型星环求索（SoLar）。用户可以通过星环科技自动化知识工程、多模态数据处理等技术，有效降低企业构建自有大模型应用的门槛，并不断促进我国大模型生态的持续繁荣。时，企业自身数据和信息不出域，极大增强了企业的数据安全保护。同时，星环无涯大模型支持文档自动解析，在用户完成上传和解析后，会自动生成推荐问题供用户点击，用户也可根据上传的文档自行撰写问题。生成的回答均会金融与法律法规语料及数据分析语料，在金融智能投研、法律法规分析、大数据智能分析等领域均具备专业思维链和训练集。此外，基于上下文窗口增强技术实现了与用户间的多轮对话的长期窗口记忆功能，并且利用检索增强及

解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。多模型数据库：支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型支持超大规模集群：天然分布式架构，集群节点规模，探索数据间关系，大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持：支持多种类型的数据，提供大规模数据下高效灵活的存储和分析能力便捷的迁移：对于大量存量SQL与存储过程无需过多改动就可以迁移至新的数据仓库星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模，传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性，但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库，同时轻松实现报表等多种工具同新平台的对接，从各个方面简化并加速数据仓库的平滑迁移可靠的数据与服务：提供双机热备。保障数据可靠，服务可用。能够实现即时灾难恢复，通过故障转移保障系统随时稳定可用，维护无上限，数据存储容量随节点规模线性扩容，可支持2000+节点集群完整的SQL支持：支持完整的SQL标准语法，兼容Oracle、IBMDB2、Teradata方言，兼容Oracle和DB2的存储过程

大数据数据仓库是一种专门设计用于处理和分析大规模数据集的数据库系统。它能够存储来自不同来源的海量数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并提供数据查询、数据分析和报告等功能。以下是大数据数据仓库的一些关键特点：大规模数据存储：大数据数据仓库能够处理PB级别的数据存储需求，支持大规模数据的存储和管理。多样化数据类型：它能够处理各种类型的数据，包括传统的关系型数据以及文本、图像、视频等非结构化数据。高性能处理能力：利用分布式计算和存储技术，大数据数据仓库能够快速处理和分析海量数据，支持实时或近实时的数据分析。数据集成：它能够集成来自不同来源和格式的数据，提供统一的数据视图，简化数据的访问和分析。高可用性和可靠性：大数据数据仓库通常采用分布式架构，提高了系统的可用性和可靠性，减少了单点故障的风险。数据压缩和优化：为了提高存储效率和查询性能，大数据数据仓库会采用数据压缩、列式存储、数据、访问控制和审计日志等安全功能，以保护数据的安全和满足合规要求。成本效益：与传统的数据仓库相比，大数据数据仓库通常基于开源技术构建，能够降低成本。云原生支持：许多大数据数据仓库提供云服务，使得用户可以按需使用资源，具有更高的灵活性和可扩展性。

数据仓库的需求。多模型数据库：支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型支持超大规模集群：天然分布式架构，集群节点规模无上限，数据存储容量随节点规模线性扩容，可支持2000+节点集群完整的SQL支持：支持。面对高速增长的数据规模，传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性，但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类应用的集中化存储方式。数据仓库可以作为大数据分析和决策支持系统的基础，对于企业的业务管理、战略决策具有很大的帮助作用。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性什么是数据仓库？数据仓库（DataWarehouse）是指在不同的来源数据系统中，通过数据集成和清理方式将企业内部多源异构数据集成，建立统一的企业级数据架构，提供多样化的数据查询、分析、挖掘等业务完整的SQL标准语法，兼容Oracle、IBMDB2、Teradata方言，兼容Oracle和DB2的存储过程，支持业务平滑迁移混合负载支持：支持实时数据与混合负载，支持海量数据的离线批量处理、在线

大模型是近年来人工智能领域的一个重要发展方向，拥有超大规模参数和复杂的计算结构，能够处理多样化的机器学习任务。以下是一些关于大模型的关键特点和进展：巨大的规模与涌现能力：大模型包含数十亿甚至更多参数更广泛和泛化的语言理解能力。大数据训练与强大的计算资源：大模型需要海量的数据来训练，通常在TB以上甚至PB级别的数据集，以及数百甚至上千个GPU的计算资源。迁移学习和预训练：大模型可以通过在大规模数据，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种规模赋予了大模型强大的表达能力和学习能力。当模型的训练数据突破一定规模时，它们会展现出意料之外的复杂能力和特性，类似于人类的思维和智能。更好的性能和泛化能力：大理解和分析。大模型的应用领域：大模型正在加速赋能千行百业，包括医疗、金融、农业、环境监管等多个领域，通过提供智能支持，实现降本增效。技术进展：大模型技术经历了从小数据到大数据，从小模型到大模型，从专用到通用的发展历程。多模态大模型的挑战与未来研究方向：多模态大模型需要大量跨模态数据进行训练、跨模态数据的对齐和融合，以及计算成本的增加，预计未来将得到更加广泛的应用和发展。

地将现有数据和应用迁移到云数据仓库中，减少迁移成本和风险.架构数据存储层：负责数据的存储和管理，可通过分布式文件系统、对象存储或者关系型数据库等方式实现，以支持大规模数据的存储和高效访问。数据处理层云数据仓库是一种基于云计算技术的大规模数据存储和分析系统，它将数据仓库的功能和特性与云计算的优势相结合，为企业和组织提供了高效、灵活、经济的数据管理和分析解决方案。以下是其详细介绍：特点弹性伸缩：能根据业务需求快速调整计算和存储资源，实现资源的最优利用，满足数据量的增长和工作负载的变化，无需像传统数据仓库那样提前预估和配置大量固定资源。高可用性：通常在多个可用区部署，减少单点故障风险，通过数据，尤其适合中小企业和创业公司。易于管理：云服务提供商提供简单易用的管理界面，方便用户轻松管理数据仓库的各个方面，如数据导入导出、资源配置、用户权限等，降低了管理难度和运维工作量。数据安全：提供多层次的安全措施，包括网络隔离、数据加密、身份认证和授权等，保护用户数据的安全性和隐私性，满足企业对数据安全的严格要求。兼容性强：一些云原生数据仓库产品高度兼容传统数据库，使得迁移和操作更为容易，企业可以平滑

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据、日志审计、数据加密、计算资源管控、备份恢复等完备的企业级数据库功能。强大的可视化能力：StellarDB的可视化界面支持2D和3D的图可视化展示，集成批量导入、备份恢复、状态监控、参数配置、重建副本等图数据库常用功能。TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...