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CSS集群平均已用内存比例达到98%怎么办？ 问题现象 查看集群监控发现，Elasticsearch集群“平均已用内存比例”一直处于98%，用户担心内存比例过高是否对集群有影响。 问题原因 在Elasticsearch集群中，Elasticsearch会占用50%内存，另外50%内存会被
使用Logstash将Kafka数据接入Elasticsearch 本文介绍如何使用云搜索服务CSS的Logstash将Kafka中的数据接入到CSS的Elasticsearch中。Logstash作为ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）日志方案中的关键组件
在OpenSearch集群创建向量索引 创建向量索引的操作流程如下所示： （可选）准备工作：根据业务需要，完成集群高级配置。 （可选）预构建与注册中心点向量：当选择使用“IVF_GRAPH”或“IVF_GRAPH_PQ”索引算法创建向量索引时，则需要对中心点向量进行预构建和注册。
恢复Elasticsearch集群数据 将已有的快照，通过恢复快照功能，将备份的集群快照恢复到本集群或其他满足要求的集群中。 约束限制 集群快照会导致CPU、磁盘IO上升等影响，建议在业务低峰期进行操作。 当集群处于“不可用”状态时，快照功能中，除了恢复快照功能外，其他快照信息或功能只能查看
删除Elasticsearch集群快照 当快照信息不需要使用时，您可以删除快照释放存储资源。 当自动创建快照功能开启时，自动创建的快照无法手动删除，系统会按照设置的策略在半点时刻自动删除超过“保留时间”的快照。 当自动创建快照功能开启又关闭了，关闭时，之前已自动创建的快照并未同步删除
迁移Elasticsearch的Kibana可视化图表 应用场景 迁移Elasticsearch集群间的Kibana可视化图表的应用场景主要包括以下几个方面： 当需要将数据从一个Elasticsearch集群迁移到另一个新集群时，Kibana可视化图表的迁移是确保业务连续性的关键步骤
设置Elasticsearch集群标签 标签是集群的标识。为集群添加标签，可以方便用户识别和管理拥有的集群资源。 您可以在创建集群时添加标签，也可以在集群创建完成后，在集群的详情页添加标签。 约束限制 云搜索服务的每个集群最多可以设置20个标签。 如您的组织已经设定云搜索服务的相关标签策略
缩容Elasticsearch集群 当集群有充足的能力处理当前数据时，为节省资源可以参考本文缩容集群的节点数量。 场景描述 CSS服务支持多种缩容场景，如表1所示。 表1 缩容场景 场景 描述 相关文档 缩容随机节点 缩容随机节点是基于节点类型随机下线节点减少集群的“节点数量”，减少集群占用的资源
访问Elasticsearch集群时9200和9300端口是否都开放？ 都开放。9200端口为外部访问Elasticsearch集群端口，9300为节点之间通讯端口。 访问9300端口有以下几种方式： 如果是同VPC同子网内可直接访问。 如果是同VPC下跨子网访问，需要单独申请路由配置
CSS集群冻结索引后如何查询OBS上的索引占用量？ CSS集群冻结到OBS上的索引大小和未冻结时的索引大小是一样的，通过查询已冻结的索引信息就可以获取OBS上所有索引的大小信息，而所有索引的大小之和就是OBS上索引的占用量。 执行如下命令获取正在冻结过程中或者已经冻结完成的所有索引
为Elasticsearch集群绑定企业项目 企业可以根据组织架构规划企业项目，将企业分布在不同区域的资源按照企业项目进行统一管理，同时可以为每个企业项目设置拥有不同权限的用户组和用户。本章节为您介绍CSS集群如何绑定、修改企业项目。 前提条件 在使用企业项目前，需账号开通权限才可以进行操作
执行命令update-by-query报错“Trying to create too many scroll contexts” 问题现象 云搜索服务的Elasticsearch集群执行命令update-by-query，出现报错“Trying to create too many
配置Elasticsearch集群简繁体转换搜索 本文介绍如何在Elasticsearch集群实现搜索数据的简繁体转换。 场景介绍 简繁体转换插件是一款可以使中文简体和中文繁体相互转换的插件。通过该插件的转换，用户可以使用中文繁体关键字搜索出包含对应中文简体的索引数据，也可以使用中文简体关键字搜索出包含对应中文繁体的索引数据
配置Elasticsearch集群存算分离 存算分离支持将集群新写入的数据存储在SSD来达到最佳的查询检索性能，将历史数据存储到OBS中降低数据的存储成本。 场景描述 存算分离是通过冻结索引将历史数据转储到OBS，以此降低数据的存储成本。 对于有海量数据写入和存储的场景，数据有明显的冷热区分
配置Elasticsearch集群聚合增强 场景描述 聚合增强在数据聚簇的情况下，利用向量化技术，批量处理数据，从而提升聚合性能，优化可观测性业务的聚合分析能力。 在大规模数据的集聚合分析场景下，耗时主要集中在对数据的分组聚合。 提升分组聚合能力依赖排序键和聚簇键。 排序键：数据按照排序键顺序存储
Elasticsearch集群搜索增强特性介绍 云搜索服务的Elasticsearch集群在开源Elasticsearch基础上增加了许多增强特性，增强特性的功能和支持的集群版本请参见表1。 表1 Elasticsearch集群搜索增强特性列表 增强特性 特性描述 支持的集群版本
配置Elasticsearch集群大查询隔离 场景描述 大查询隔离支持对查询请求进行独立管理，将高内存、长耗时的查询请求进行隔离，保证节点内存安全。在节点堆内存使用率过高时，触发中断控制程序，根据选择的中断策略将其中一条大查询请求进行中断，取消其正在运行的查询任务。大查询隔离同时支持全局查询超时配置
优化Elasticsearch和OpenSearch集群写入性能 CSS服务中的Elasticsearch和OpenSearch集群在使用前，建议参考本文进行集群的写入性能优化，便于提高集群的写入性能，提升使用效率。 数据写入流程 图1 数据写入流程 如图1所示，以Elasticsearch
优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能 CSS服务中的Elasticsearch和OpenSearch集群在使用前，建议参考本文进行集群的查询性能优化，便于提高集群的查询性能，提升使用效率。 数据查询流程 图1 数据查询流程 如图1所示，以Elasticsearch
向量检索特性介绍 向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配
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