Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前Hive不支持向量化执行，向量化执行有很多社

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配置Elasticsearch集群向量检索 向量检索特性介绍 创建向量索引 使用向量索引搜索数据 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 父主题： 增强Elasticsearch集群搜索能力

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优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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向量计算接口与函数 向量距离计算接口 向量操作函数接口 向量函数和操作符 父主题： 函数和操作符

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核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共

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欧拉角参数。 pitch 是 Double 欧拉角参数。 qx 是 Double 旋转向量qx。 qy 是 Double 旋转向量qy。 qz 是 Double 旋转向量qz。 qw 是 Double 旋转向量qw。 表7 gps 参数 是否必选 参数类型 描述 longitude 是 Double

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支持的架构和操作系统 跨云容灾支持的架构和操作系统如下列所示。 基础平台 支持的基础平台如表1所示。 表1 跨云容灾支持的基础平台 基础平台 版本 物理机 支持x86架构的物理机。 说明： 仅在使用英方容灾软件时支持物理机。 VMware vSphere 推荐6.0版本。 操作系统

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云上容灾支持信息下列所示。操作系统云上容灾对 弹性云服务器 所使用的操作系统如表1所示。云上容灾支持的弹性 云服务器 操作系统操作系统版本Windows Server2008R2、2012R2、2016Redhat Enterprise Linux推荐：6.8、7.2、7.3支持：6.X系列、7.X系列CentOS推荐6.8、7.2、7.3支持：

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向量检索的客户端代码示例（Python） Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装py

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调度的时间间隔。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。

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向量检索的客户端代码示例（Java） Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Java代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 根据集群实际版本添加如下Maven依赖，此处以7

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UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。

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向量化执行和行列混合引擎 技术背景 在大宽表，数据量比较大、查询经常关注某些列的场景中，行存储引擎查询性能比较差。例如气象局的场景，单表有200~800个列，查询经常访问10个列，在类似这样的场景下，向量化执行技术和列存储引擎可以极大的提升性能和减少存储空间。 向量化执行 标准的

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作时，通过转换为向量化执行能够获得性能提升。从原理上分析，行存表转换为向量化执行，会产生转换的开销，导致性能下降。而上述操作的表达式计算、join操作、聚集操作转换为向量化执行之后，能够获得性能提升。所以查询转换为向量化执行后，性能是否提升，取决于查询转换为向量化之后获得的性能提升能否高于转换产生的性能开销。

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交替最小二乘的矩阵分解推荐”为例进行创建，如图2所示。 图2 召回策略 表2 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐参数说明 参数 说明 名称 根据业务自定义命名。 描述 根据业务自定义。例如，这是一个测试策略。 隐向量维度 在ALS算法中使用，指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度

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DPR算法向量化条目删除（API名称：aiDpr/delete） 功能介绍 用于矿山安全管理系统向量化条目删除 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL

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作时，通过转换为向量化执行能够获得性能提升。从原理上分析，行存表转换为向量化执行，会产生转换的开销，导致性能下降。而上述操作的表达式计算、join操作、聚集操作转换为向量化执行之后，能够获得性能提升。所以查询转换为向量化执行后，性能是否提升，取决于查询转换为向量化之后获得的性能提升能否高于转换产生的性能开销。

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DPR算法向量化条目检索（API名称：aiDpr/match） 功能介绍 用于矿山安全管理系统向量化条目检索 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL

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们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛，包括 自然语言处理 、 机器翻译 、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模

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DPR算法向量化条目添加（API名称：aiDpr/add） 功能介绍 用于矿山安全管理系统向量化条目添加 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL

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DPR算法向量化条目修改（API名称：aiDpr/update） 功能介绍 用于矿山安全管理系统向量化条目修改 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL

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