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通过华为云Logstash实现Elasticsearch集群间数据迁移 使用华为云CSS服务的Logstash集群可以实现Elasticsearch集群间的数据迁移。 应用场景 华为云Logstash是一款全托管的数据接入处理服务，兼容开源Logstash的能力，支持用于Elasticsearch集群间数据迁移。
通过备份与恢复实现华为云Elasticsearch集群间数据迁移 CSS服务的Elasticsearch集群之间的数据迁移，可以通过备份与恢复集群快照功能实现。 应用场景 通过备份与恢复实现华为云Elasticsearch集群间数据迁移仅适用于源集群和目标集群都是CSS服务的集群
通过ESM实现Elasticsearch集群间数据迁移 应用场景 ESM（Elasticsearch Migration Tool）是一个开源的Elasticsearch集群迁移工具。它支持不同版本的Elasticsearch之间的数据迁移，并且可以通过配置Scroll API的
通过读写分离插件实现华为云Elasticsearch集群间数据迁移 通过CSS服务的读写分离插件可以实现华为云Elasticsearch集群间的数据迁移。 应用场景 7.6.2和7.10.2版本的华为云Elasticsearch集群默认安装了CSS服务的读写分离插件，通过配置读写
通过Reindex API实现Elasticsearch集群间数据迁移 使用Reindex API可以实现Elasticsearch集群间的数据迁移。 应用场景 Elasticsearch作为一款开源搜索引擎，提供了Reindex API以支持集群间的索引数据迁移。CSS服务同样支持利用Reindex
如何使用NAT网关实现CSS服务公网访问？ 开通公网访问云搜索服务操作视图： 1.获取云搜索服务信息 2.配置NAT网关 3.修改云搜索服务安全组规则 4.通过公网访问云搜索服务 如果非安全模式集群使用此功能，则会把集群数据直接暴露到公网，请禁用此功能。 获取云搜索服务信息 登录云搜索服务管理控制台。
lasticsearch集群，通过Elasticsearch实现数据库的全文检索、Ad Hoc查询和统计分析能力。 应用场景 使用Elasticsearch加速关系型数据库，可以解决关系型数据库在某些方面的局限性，实现更加高效和智能的数据处理和分析。常用于以下应用场景： 电子商务
通过索引生命周期管理实现OpenSearch集群存算分离 方案概述 CSS支持存算分离，即将索引冻结到OBS来降低冷数据的存储成本。本文介绍如何使用索引生命周期管理，在特定的时间自动冻结索引，实现存算分离。 本案例通过配置生命周期策略，实现索引在创建3天后，自动被冻结，数据转储到
通过索引生命周期管理实现OpenSearch集群自动滚动索引 方案概述 对于时间序列数据，随着时间推移数据持续写入，索引会越来越大，通过生命周期管理来定期将数据滚动到新索引，并将历史老索引删除，实现自动滚动索引。 本案例通过配置生命周期策略，当索引的大小达到1TB或索引创建超过1
通过索引生命周期管理实现Elasticsearch集群自动滚动索引 方案概述 对于时间序列数据，随着时间推移数据持续写入，索引会越来越大，通过生命周期管理来定期将数据滚动到新索引，并将历史老索引删除，实现自动滚动索引。 本案例通过配置生命周期策略，当索引的大小达到1TB或索引创建
通过索引生命周期管理实现Elasticsearch集群存算分离 方案概述 CSS支持存算分离，即将索引冻结到OBS来降低冷数据的存储成本。本文介绍如何使用索引生命周期管理，在特定的时间自动冻结索引，实现存算分离。 本案例通过给Elasticsearch 7.10.2版本的集群配置
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7.10.2举例。 <dependency> <groupId>org
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OpenSearch 1.3.6版本举例。 <dependency>
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python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装： pip install opensearch-py==1
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python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装： # 根据集群实际版本填写，此处以7.6举例 pip
算法。 LZ4算法 LZ4算法是Elasticsearch的默认压缩算法，该算法对数据的解压/压缩效率很快，但压缩率较低一些。 压缩算法的实现流程：压缩过程以至少4个bytes为扫描窗口查找匹配，每次移动1byte进行扫描，遇到重复的就进行压缩。该算法适用于读取量大、写入量小的场景。
管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询
管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询
一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现服务资源层面的身份认证和访问控制；另一方面是由CSS服务提供的安全集群内的身份认证和访问控制实现。两者是相互独立的模块。 IAM服务主要用来控制CSS服务管理面的资源操作权限。使用CSS
Kibana是一个开源的数据分析与可视化平台，与Elasticsearch搜索引擎一起使用。通过Kibana可以搜索、查看存放在Elasticsearch索引中的数据，也可以实现以图表、地图等方式展示数据。Kibana的官方文档请参见：https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/index
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