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OpenSearch集群访问方式 导入数据 OpenSearch集群提供多种数据导入方式，包括Logstash、开源Elasticsearch API、云数据迁移服务CDM和数据复制服务DRS，支持不同来源和格式的数据导入，以及针对关系型数据库的实时同步，用户可根据业务场景和数据特性选择最佳方法。 OpenSearch集群导入数据方式
热启动pipeline迁移数据 功能介绍 该接口用于热启动pipeline迁移数据。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/{project_id}/clusters/{cluster_id}/lgsconf/hot-start 表1 路径参数 参数 是否必选
Elasticsearch集群访问方式 导入数据 Elasticsearch集群提供多种数据导入方式，包括Logstash、开源Elasticsearch API、云数据迁移服务CDM和数据复制服务DRS，支持不同来源和格式的数据导入，以及针对关系型数据库的实时同步，用户可根据业务场景和数据特性选择最佳方法。
确认变更信息后，单击“提交申请”，在数据迁移弹窗中确认是否进行数据迁移（建议勾选“进行数据迁移”避免数据丢失），单击“确认”提交申请。 数据迁移过程中，系统会把待下线节点中的所有数据分片移动到剩余节点，待数据迁移完成后再进行节点下线操作。当待下线节点上的数据在剩余节点存在副本时，可跳过数据迁移，缩短集群变更时间，减少数据迁移带来的负载压力。
备份与恢复Elasticsearch集群数据 创建快照备份Elasticsearch集群数据 恢复Elasticsearch集群数据 删除Elasticsearch集群快照 父主题： 使用Elasticsearch搜索数据
配置Elasticsearch集群大查询隔离 配置Elasticsearch集群聚合增强 配置Elasticsearch集群读写分离 切换Elasticsearch集群冷热数据 配置Elasticsearch集群索引回收站 父主题： 使用Elasticsearch搜索数据
} } 索引同步 索引同步有2种方式：指定索引同步和匹配索引同步。 开启索引同步后，从集群的索引会变为只读状态，并且定时与主集群索引同步。同步周期默认30秒，如果需要修改请参见修改同步周期。 指定索引同步 在从集群执行如下命令，将主集群的单个索引同步到从集群，不修改索引配置。 PUT
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。 聚簇键：是
系统的容错能力。 当现有Logstash节点处理能力达到极限，无法满足日益增长的数据量时，扩容可以提供更多的处理能力，保证数据流的顺畅处理。 当Logstash集群需要执行更复杂的数据处理逻辑，如数据丰富、转换等，扩容可以提供更多的计算资源来处理这些任务 。 扩容节点数量 升级节点规格
t节点时，数据节点将用于存储数据并提供接入集群和分析数据的功能。 当集群未启用Master节点但启用了Client节点时，数据节点将用于存储数据并提供集群管理功能。 当集群同时启用了Master节点和Client节点时，数据节点将仅用于存储数据。 说明： 当集群中数据节点的数量和
云搜索服务的词库用于对文本进行分词，使得一些特殊词语在分词的时候能够被识别出来，便于根据关键词搜索文本数据。例如，根据公司名称来查询，如“华为”；或者根据网络流行词来查询，如“喜大普奔”。也支持基于同义词词库，根据同义词搜索文本数据。 CSS服务使用的分词器包括IK分词器和同义词分词器。IK分词器配备主词词
云搜索服务的词库用于对文本进行分词，使得一些特殊词语在分词的时候能够被识别出来，便于根据关键词搜索文本数据。例如，根据公司名称来查询，如“华为”；或者根据网络流行词来查询，如“喜大普奔”。也支持基于同义词词库，根据同义词搜索文本数据。 CSS服务使用的分词器包括IK分词器和同义词分词器。IK分词器配备主词词
String 实例类型（选择实例类型时至少需要一个数据节点），多个类型使用逗号隔开。例如: ess-master对应Master节点。 ess-client对应Client节点。 ess-cold对应冷数据节点。 ess对应数据节点。 all对应所有节点。 响应参数 无 请求示例
Kibana中删除index pattern报错Forbidden 问题描述 在Kibana界面删除索引模式，单击删除按钮报错Forbidden。 原因分析 之前创建的索引模式无法删除索引模式是因为kibana索引只读导致的，磁盘使用率超过一定阈值会自动转为只读，所以报错没有权限。 解决方案 在Kibana的“Dev
规划节点机型 由于Logstash集群不涉及存储大规格数据，推荐选用计算密集型机型。 规划节点规格 在规划节点规格时，推荐优先考虑高配置但节点数量较少的方案。例如，一个由3个节点组成的集群，每个节点配置为32核CPU和64GB内存，通常比一个由12个节点组成的集群，每个节点配置为8核
检测集群索引是否开启副本，未设置副本的索引在节点发生故障后可能导致索引不可用，本地盘集群未设置副本会有数据丢失的风险。 检测集群是否存在kibana索引冲突。 检测节点磁盘用量百分比，节点磁盘存储过大可能导致节点无法分配新索引分片并影响集群性能。 检测集群数据节点/冷数据节点的存
率、最大JVM堆使用率、平均CPU使用率、最大CPU利用率。 监控集群的写入、查询延迟和吞吐量情况，推荐重点配置如下监控指标：平均索引延迟、平均索引速率、平均查询延迟、平均查询速率。 监控集群的写入、查询的排队队列和拒绝情况，推荐重点配置如下监控指标：Write队列中总排队任务数
检测集群索引是否开启副本，未设置副本的索引在节点发生故障后可能导致索引不可用，本地盘集群未设置副本会有数据丢失的风险。 检测集群是否存在kibana索引冲突。 检测节点磁盘用量百分比，节点磁盘存储过大可能导致节点无法分配新索引分片并影响集群性能。 检测集群数据节点/冷数据节点的存
客户端采用批量数据的写入方式，每次批量写入的数据建议在1~10MB之间。 随机生成_id 如果采用指定_id的写入方式，数据写入时会先触发一次查询操作，进而影响数据写入性能。对于不需要通过_id检索数据的场景，建议使用随机生成的_id。 设置合适的分片数 分片数建议设置为集群数据节点的倍数，且分片的大小控制在50GB以内。
配置OpenSearch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OpenSearch集群搜索能力
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