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如果没有此参数，可以在自定义参数列进行添加。详细请参考参数配置章节。 重建索引，使分片数大于集群节点数。 如果分片数和队列大小都满足条件，但是cpu和负载依然比较高，建议扩容节点。 父主题： 数据导入导出类
earch-dashboards.log pid.file: /home/Ruby/run/opensearch-dashboards.pid server.host: 192.168.xxx.xxx //OpenSearch Dashboards服务器的IP地址或DNS名称，建议使用localhost
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"]
如何使用NAT网关实现CSS服务公网访问？ 自建Kibana如何对接CSS服务的Elasticsearch集群？ 自建OpenSearch Dashboards如何对接CSS服务的OpenSearch集群？
兼容多种网络配置方式，不同网络配置方式获取到的集群访问地址有差异，您可以根据自己的网络环境选择合适的网络配置方式。 访问方式 表1 集群的访问方式 访问方式 适用场景 相关文档 OpenSearch Dashboards（推荐方式） 图形化操作与展示。 监控实例。 管理数据。 不限制访问语言。
数据量很大，如何进行快照备份？ 如果快照数据量极大，快照备份要超过一天时，可参考如下方法进行优化。 快照备份的时候指定索引，比如先分批，默认是*，将会备份所有的索引。 使用自定义快照仓库。 创建自定义仓库。 除了使用云搜索服务提供的repo_auto之外，客户也可以自己创建一个仓库，接口见如下：
修改集群密码 cluster resetPassword 重启集群 cluster restartCluster 扩容集群 cluster updateExtendCluster 扩容实例的数量和存储容量 cluster updateExtendInstanceStorage 变更规格 cluster
修改集群密码 cluster resetPassword 重启集群 cluster restartCluster 扩容集群 cluster updateExtendCluster 扩容实例的数量和存储容量 cluster updateExtendInstanceStorage 变更规格 cluster
是否允许跨域访问。 取值范围：true、false。 默认值：false。 http.cors.allow-methods 跨域访问允许的方法，包括OPTIONS、HEAD、GET、POST、PUT、DELETE，中间用英文逗号和空格分开。 集群索引重建 reindex.remote
是否支持跨Region迁移CSS集群？ 在CSS服务中，关于Elasticsearch集群的跨区域迁移，可以通过以下方法实现： 如果OBS桶在同一个区域，请参考备份与恢复索引进行集群迁移。 如果OBS桶跨区域，请先参考配置跨区域复制进行跨区域复制OBS桶，再参考备份与恢复索引进行集群迁移。
是否允许跨域访问。 取值范围：true、false。 默认值：false。 http.cors.allow-methods 跨域访问允许的方法，包括OPTIONS、HEAD、GET、POST、PUT、DELETE，中间用英文逗号和空格分开。 集群索引重建 reindex.remote
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中方便快速被搜索，随着时间的推移，历史数据不再写入，
向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量
向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量
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"]
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"]
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"]
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"]
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"]
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"]
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