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批量添加或删除集群标签 功能介绍 该接口用于对集群批量添加或删除标签。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/{project_id}/{resource_type}/{cluster_id}/tags/action 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
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。 操作流程
开启终端节点服务。 图1 开启终端节点服务 表1 配置终端节点服务 参数 说明 创建内网域名 勾选“创建内网域名”，系统除了生成一个“节点IP”还会自动创建一个“内网域名”，通过这个域名可以在同一个VPC内访问该集群。不勾选的话只会生成一个“节点IP”。 创建专业型终端节点 选择是否创建专业型终端节点。
开启终端节点服务。 图1 开启终端节点服务 表1 配置终端节点服务 参数 说明 创建内网域名 勾选“创建内网域名”，系统除了生成一个“节点IP”还会自动创建一个“内网域名”，通过这个域名可以在同一个VPC内访问该集群。不勾选的话只会生成一个“节点IP”。 创建专业型终端节点 选择是否创建专业型终端节点。
"{cluster_id}" endpointWithDnsNameStartVpecpReq:= true request.Body = &model.StartVpecpReq{ EndpointWithDnsName: &endpointWithDnsNameStartVpecpReq,
CreateClusterLoadBalance 参数 是否必选 参数类型 描述 endpointWithDnsName 是 Boolean 是否开启内网域名。 true： 开启内网域名。 false： 关闭内网域名。 vpcPermissions 否 Array of strings 访问控制。 professionVpcep
search批量API索引请求的最大事件数，默认是50）。 bulk_max_size:15000 #根据实际情况调整flush_interval参数（该参数是指新事件两个批量API索引请求之间需要等待的秒数，如果bulk_max_size在该值之前到达，额外的批量索引请求生效）。
/home/Ruby/run/kibana.pid server.host: 192.168.xxx.xxx //Kibana服务器的IP地址或DNS名称，建议使用localhost elasticsearch.hosts: http://10.0.0.xxx:9200 //Elasticsearch集群的访问地址
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 opensearch.hosts: http://10.0.0.xxx:9200 //OpenSearch集群的访问地址
终端节点IPv4。 vpcepIpv6Address String 参数解释: 终端节点IPv6。 vpcepDnsName String 参数解释: 终端节点内网域名。 表5 permissions 参数 参数类型 描述 id String 参数解释: id。 permission
"chunk_size" : "2g", "endpoint" : "obs.xxx.com:443", //OBS域名地址 "region" : "xxx", //Region名称 "compress" : "true"
和增量迁移，以适应不同的业务需求。 开源免费：作为一个开源工具，ESM代码托管在GitHub上，用户可以免费使用。 性能影响 ESM迁移集群的工作原理基于Scroll API，此API能够高效地从源集群查找索引数据，并批量同步至目标集群。这一过程可能会对源集群性能产生影响，具体影
通过Curl命令行接入OpenSearch集群 开源Elasticsearch提供了一系列RESTful风格的API，通过Curl命令可以在Kibana、Postman等工具中使用这些API。本文介绍如何通过Curl命令接入Elasticsearch和OpenSearch集群。 前提条件 CSS服务的Elast
通过Curl命令行接入Elasticsearch集群 开源Elasticsearch提供了一系列RESTful风格的API，通过Curl命令可以在Kibana、Postman等工具中使用这些API。本文介绍如何通过Curl命令接入Elasticsearch和OpenSearch集群。 前提条件 CSS服务的Elast
rch集群。 通过Python客户端接入Elasticsearch集群 MRS Hive客户端 通过MRS的ES-Hadoop实现Hive工具访问与管理Elasticsearch集群。 通过MRS Hive客户端接入Elasticsearch集群 Go客户端 通过Go语言访问与管理Elasticsearch集群。
配置Elasticsearch集群聚合增强 场景描述 聚合增强在数据聚簇的情况下，利用向量化技术，批量处理数据，从而提升聚合性能，优化可观测性业务的聚合分析能力。 在大规模数据的集聚合分析场景下，耗时主要集中在对数据的分组聚合。 提升分组聚合能力依赖排序键和聚簇键。 排序键：数据按照排序键顺序存储。
下载“sift-128-euclidean”和“gist-960-euclidean”数据 准备测试工具。 准备数据写入和召回率测试脚本，参考脚本base_test_example.py。 下载性能测试使用的开源压测工具Wrk，获取地址https://github.com/wg/wrk/tree/master。
2或OpenSearch 1.3.6。 （可选）准备工作 在创建向量索引前，请根据业务场景，完成集群高级配置。 在离线导入数据场景下，为了提高批量写入性能，建议将索引的“refresh_interval”参数设置为“-1”，即关闭自动刷新索引。 建议将备份数“number_of_re
5个。 方法2：Kibana工具 登录云搜索服务管理控制台。 左侧导航栏，选择“集群管理 > Elasticsearch”，进入集群列表页面。 找到load飙升的集群，单击集群操作列的“Kibana”进入页面，单击可以执行命令的Dev Tools工具。 执行GET _cat/thread_pool
SQL数据库，以及使用SSL安全连接，可以保证数据传输的安全性和系统的稳定性。 易于监控和维护：Elasticsearch提供了丰富的监控工具和API，使得系统维护和性能监控变得更加容易。 扩展性：Elasticsearch集群可以根据业务需求进行水平扩展，增加更多的节点来处理更大的数据量和查询负载。
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