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put("index.vector", true) // 开启向量特性 .put("index.number_of_shards", 1) // 索引分片数， 根据实际需求设置 .put("index.number_of_replicas"
"description": "Authenticate via HTTP Basic against internal users database", "http_enabled": true, "transport_enabled":
≥ 0 indices_count 索引数量 CSS集群的索引数量。 ≥ 0 total_shards_count 分片数量 CSS集群的分片数量。 ≥ 0 primary_shards_count 主分片数量 CSS集群的主分片数量。 ≥ 0 docs_count 文档数量 CSS集群的文档数量。
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tion":"number of document being indexing for primary and replica shards","kibanaSavedObjectMeta":{"searchSourceJSON":"{}"},"title":"[monitoring]
（CPU架构为X86计算） 本地盘 挂载SSD盘 适用大型搜索与分析场景，场景对计算或磁盘I/O均有较高要求，例如舆情分析、专利检索、以及部分数据库加速场景。 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C
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