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自动备份是将集群的索引数据进行备份。索引的备份是通过创建集群快照实现,第一次备份时,建议将所有索引数据进行备份。 云搜索服务支持将ES实例的快照数据保存到对象存储(OBS)服务中,借助OBS的跨region复制功能,可实现数据的跨region备份。 恢复数据(恢复快照) 当数据发生丢失或
数据导入导出类 Elasticsearch显示CPU使用率高,导致日志无法写入 ECS服务器部署Logstash推送数据到CSS服务报错 ES-Hadoop导数据时报"Could not write all entries"异常
使用PuTTY,通过弹性IP登录已创建的跳转主机。 执行如下命令进行端口映射,将发往跳转主机对外开放端口的请求转发到待导入数据的集群中。 ssh -g -L <跳转主机的本地端口:节点的内网访问地址和端口号> -N -f root@<跳转主机的私网IP地址> <跳转主机的本地端口>:为步骤1中的端口。 <节
不支持替换数据节点或冷数据节点。 被替换的数据节点或冷数据节点所在的AZ需要有两个及以上的数据节点或冷数据节点。 当替换的数据节点或冷数据节点所在集群不存在Master节点时,则集群中可用的数据节点数量和冷数据节点数量之和要大于等于3。 当替换的是Master节点或Client节点时,则不受以上四条约束。
在OpenSearch集群使用向量索引搜索数据 使用向量索引搜索数据支持多种方式。 标准查询 复合查询 ScriptScore查询 重打分查询 Painless语法扩展查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段,提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size(topk)条数据。 POST
在全量的数据上做匹配,传统文本检索是通过倒排索引来过滤掉无关文档,而向量检索是通过对向量建立索引结构来绕过不相关的向量,减小需要考察的范围。 降低单个向量计算的复杂度 向量检索支持漏斗模型,先对所有向量进行量化和近似计算,筛选出一定量接近检索目标的数据集,然后基于筛选的数据集进行
ch索引数据? 在清理索引数据前,请谨慎评估索引数据删除后对业务的影响。 自动化定期清理 可以写定时任务调用清理索引的请求,定期执行。CSS支持Opendistro Index State Management,可以参考案例通过索引生命周期实现索引存算分离设置定期清理数据。 Opendistro
使用OpenSearch搜索数据 OpenSearch使用流程 OpenSearch集群规划建议 创建OpenSearch集群 访问OpenSearch集群 导入数据至OpenSearch集群 使用OpenSearch集群搜索数据 增强OpenSearch集群搜索能力 配置OpenSearch集群网络
"match_all": {} } } 查询结果返回的也是JSON格式的数据。 常用的DSL查询语句 下面列举了常用的DSL查询语句,全量的DSL查询语句请参见《Elasticsearch指南》。 设置查询条件过滤,等同于SQL语言中的where。 如下命令中,查询未在“_searc
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,新写入的数据一般属于热数据,存储在SSD
在全量的数据上做匹配,传统文本检索是通过倒排索引来过滤掉无关文档,而向量检索是通过对向量建立索引结构来绕过不相关的向量,减小需要考察的范围。 降低单个向量计算的复杂度 向量检索支持漏斗模型,先对所有向量进行量化和近似计算,筛选出一定量接近检索目标的数据集,然后基于筛选的数据集进行
电子商务:根据销量、用户评价、价格等因素对商品进行排序。 内容管理:根据阅读量、发布时间对文章或博客帖子进行排序。 金融服务:根据交易金额、频率或风险评分对交易记录进行排序。 客户支持:根据工单的紧急程度或打开时间对客户请求进行排序。 方案架构 通过自定义规则对搜索结果进行排序是通过Elastic
tash服务出现故障的时候,会主动拉起并修复。“保持常驻”不适用于短期运行的业务,因为多次主动拉起logstash服务会导致数据迁移重复。 names 是 Array of strings 配置文件名称。 响应参数 无 请求示例 启动pipeline迁移数据。 POST /v1.
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
导入数据至OpenSearch集群 OpenSearch集群导入数据方式 使用自建Logstash导入数据到OpenSearch 使用开源OpenSearch API导入数据到OpenSearch 使用CDM导入数据到OpenSearch 增强OpenSearch集群数据导入性能
使用OpenSearch集群搜索数据 使用DSL语言在OpenSearch中搜索数据 使用SQL语言在OpenSearch中搜索数据 父主题: 使用OpenSearch搜索数据
Elasticsearch向量检索的性能测试和比较 应用场景 云搜索服务的向量检索引擎提供了全托管、高性能的分布式向量数据库服务。为了方便用户在业务场景进行向量搜索的性能压力测试,为产品选择和资源配置提供准确的参考依据,本文提供了基于开源数据集和开源压力测试工具的Elasticsearch向量检索的性能测试方案。
Elasticsearch数据迁移 Elasticsearch集群数据迁移方案介绍 通过华为云Logstash实现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 通过S3插件备份与恢复迁移自建Elasticsearch集群至华为云
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]