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icsearch统计分析能力。 Kibana支持多种访问方式，不同访问方式登录Elasticsearch集群的操作有差异，具体请参见表1。 表1 通过Kibana登录Elasticsearch集群的方式 Kibana访问方式 使用约束 参考文档 控制台一键访问Kibana 无。
query：具体的query语句 Index 选择监控的索引。 Time field 仅当选择“Define using visual graph”方式定义监控时，需要选择一个字段作为时间字段，来定义count等计数参数。 Frequency 选择监控频率，并设置监控频率的间隔信息。 By interval：按时间间隔
Elasticsearch低于7.x版本的代码示例 PUT /stconvert { "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 0, "analysis": {
用户的Access Key。 获取方式请参见检查认证信息。 sk 是 用户的Secret Key。 获取方式请参见检查认证信息。 region 是 将数据上传到指定Region的DIS服务。 project_id 是 用户所属区域的项目ID。 获取方式请参见检查认证信息。 group_id
query：具体的query语句 Index 选择监控的索引。 Time field 仅当选择“Define using visual graph”方式定义监控时，需要选择一个字段作为时间字段，来定义count等计数参数。 Frequency 选择监控频率，并设置监控频率的间隔信息。 By interval：按时间间隔
态为“创建中”，创建成功后集群状态会变为“可用”。 步骤2：导入数据 OpenSearch集群支持通过多种方式导入数据，本示例选择在OpenSearch Dashboards上使用开源Elasticsearch API导入数据。 在OpenSearch集群管理页面，选择已创建的“
total_shards_per_node": 2 } 即单个索引在每个节点上最多分配2个shards。其中，具体每个节点最多分配多少个shards，请根据集群数据节点个数、索引分片（主、副）的数量自行决定。 如果是shards集中分配在数量过少的节点上导致索引shards分配到同一个节点上，可以使用POST
访问OpenSearch集群 OpenSearch集群访问方式 通过OpenSearch Dashboards登录OpenSearch集群 通过Cerebro登录OpenSearch集群 通过Curl命令行接入OpenSearch集群 通过LDAP接入OpenSearch集群 父主题：
circuit_breaker.cpu.limit": "75%" } } 如果需要返回的字段较少，且均为keyword或者数值类型字段，可以通过docvalue_fields配置召回需要的字段，有效降低fetch阶段的开销。 POST my_index/_search { "size":
circuit_breaker.cpu.limit": "75%" } } 如果需要返回的字段较少，且均为keyword或者数值类型字段，可以通过docvalue_fields配置召回需要的字段，有效降低fetch阶段的开销。 POST my_index/_search { "size":
"number_of_shards": "30", //指定index分配的shard数，可以根据一个shard 30GB左右的空间来分配 "routing.allocation.total_shards_per_node": 3 //指定一个节点最多容纳的shards数
错误信息。当任务状态没有处于失败状态时该字段为null。 jobId String 参数解释: 任务ID。 请求示例 查询前10个日志备份任务列表 GET /v1.0/{project_id}/clusters/{cluster_id}/logs/records 响应示例 状态码： 200 请求已成功。
Elasticsearch版本<7.x的命令 PUT /my_store { "settings": { "number_of_shards": 1 }, "mappings": { "products": { "properties":
3000 # 当目标集群是HTTPS访问方式时，则需额外配置以下信息。 # 配置集群HTTPS访问证书，CSS集群保持以下不变。 # ca_file => "/rds/datastore/logstash/v7.10.0/package/logstash-7
询结果。 对于某个查询请求，其在节点上默认可并行查询5个分片，多于5个分片时将分批进行查询；在单个分片内，通过逐个遍历各个Segment的方式进行查询。 图2 Elasticsearch的索引组成 查询性能优化 基于Elasticsearch的数据查询流程分析，有以下几种性能优化方案。
12 mappings = { "settings": { "index": { "number_of_shards": number_of_shards, "number_of_replicas": 1, }, }, "mappings": { properties
threshold Integer index 是 启用冷数据本地缓存的阈值。 当date类型字段的占比小于此值时，启用冷数据本地缓存date类型字段。否则不使用。 如果当前索引的date类型字段占据当前索引的绝大部分数据量，则不建议使用此功能。 单位：% 取值范围：0~100 默认值：50
且集群状态为“创建中”，创建成功后集群状态会变为“可用”。 图4 创建集群 步骤2：导入数据 Elasticsearch集群支持通过多种方式导入数据，本示例选择在Kibana使用开源Elasticsearch API导入数据。 在Elasticsearch集群管理页面，选择已创
文档类型。 Elasticsearch 7.x及以上版本中，文档类型只支持“_doc”。 映射 用来约束字段的类型，可以根据数据自动创建。相当于数据库中的Schema。 字段 组成文档的最小单位。相当于数据库中的Column。
bulk”）不能满足使用需求，或存在兼容性问题，可以选择使用Low Level Client方式，甚至可以使用“HighLevelClient.getLowLevelClient()”方式直接获取Low Level Client。使用Low Level Client发送请求时需要
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