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续费概述 续费简介 包年/包月集群到期后会影响集群的正常运行。如果您想继续使用，需要在指定的时间内为集群续费，否则vCPUs、内存、云硬盘等资源会自动释放，数据丢失且不可恢复。 续费操作仅适用于包年/包月集群，按需计费集群不需要续费，只需要保证账户余额充足即可。 集群在到期前续费成功
CSS服务中如何设置Elasticsearch集群的默认分页返回最大条数？ 解决方案 方法1： 打开Kibana，在DevTools界面执行如下命令： PUT _all/_settings?preserve_existing=true { "index.max_result_window
通过ESM实现Elasticsearch集群间数据迁移 应用场景 ESM（Elasticsearch Migration Tool）是一个开源的Elasticsearch集群迁移工具。它支持不同版本的Elasticsearch之间的数据迁移，并且可以通过配置Scroll API的参数来控制迁移速率
为了获得更优的性能，自建Logstash中的JVM参数建议配置为“ECS/docker”内存的一半。 下载Logstash，版本建议选择7.6.2。
当已有自动创建的委托时，可以单击“委托一键授权”，自动删除委托中VPC Administrator系统角色和VPC FullAccess系统策略的权限，且自动新增如下自定义策略授权委托到最小化权限。
cluster_id 是 String 指定要备份的集群ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 无 响应示例 无 SDK代码示例 SDK代码示例如下。
按需计费 按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将详细介绍按需计费集群的计费规则。 适用场景 按需计费适用于具有不能中断的短期、突增或不可预测的应用或服务， 适用计费项 计算资源（vCPUs和内存）只有同时配合云硬盘、公网带宽，才能确定一个集群的具体服务形态
涉及集群平衡性shard分配主要有两个配置参数： cluster.routing.allocation.balance.index（默认值0.45f） cluster.routing.allocation.balance.shard（默认值0.55f） “balance.index
cluster_id 是 String 指定待操作的集群ID。
新扩容的节点不会立即分配索引，可打开cerebro看下节点索引分配情况，做进一步观察，也可以修改“indices.recovery.max_bytes_per_sec”和“cluster.routing.allocation.cluster_concurrent_rebalance
解决方案 在Kibana的“Dev Tools”页面，执行如下命令： POST /_cluster/reroute?retry_failed=true 父主题： 访问集群类
当已有自动创建的委托时，可以单击“委托一键授权”，自动删除委托中VPC Administrator系统角色和VPC FullAccess系统策略的权限，且自动新增如下自定义策略授权委托到最小化权限。
cluster_id 是 String 指定重启集群ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 type 是 String 操作角色。type的值只能为role。
URI POST /v1.0/{project_id}/clusters/{cluster_id}/{types}/flavor 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
创建Logstash配置文件 Logstash集群通过配置文件定义迁移方案，从不同的数据源（input）迁移数据到不同的目的端（output）。 约束限制 创建的配置文件大小不能超过100k。 Logstash集群允许最多配置50个配置文件，最多可以同时存在5个“状态”为“校验中”
SDK参考 本文介绍了云搜索服务提供的SDK语言版本，列举了最新版本SDK的获取地址。 在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的
向量检索特性介绍 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的数据上做匹配
向量检索特性介绍 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的数据上做匹配
产品规格 当您在云搜索服务创建集群时，系统将为您提供多种规格以满足您按需选择的要求。具体规格说明和适用场景请见表1。 表1 节点规格 CPU架构 节点规格类型 CPU内存比 适合场景 X86计算 计算密集型 1:2 CPU较强，适合高计算、要求低时延的搜索场景，比如电商，APP搜索
使用Logstash迁移数据 Logstash是一款收集、转换、清洗、解析数据的工具，本章节为您提供了一个使用Logstash集群完成Elasticsearch集群间数据迁移的示例，您可以参考此示例来了解Logstash服务，包括创建集群、导入导出数据、任务配置等操作。 视频介绍
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