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热停止某个迁移任务 当需要停止管道列表中某一个配置文件的数据迁移任务时，勾选管道，单击管道列表上方的“热停止”。 根据对话框提示，单击“确定”，停止所选管道的数据迁移任务。 热停止成功则可以看到管道列表中目标配置已被移除且该管道数据迁移中断。 父主题： 配置Logstash迁移任务
hon等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装： # 根据集群实际版本填写，此处以7.6举例 pip install
_cluster/settings { "persistent": { "index.trash.enabled": true } } 表1 配置项说明 配置项 说明 “index.trash.enabled” 索引回收站开关，缺省值是“false”，表示不启用索引回收站功能，集群与开源E
的Logstash配置文件样例 本文以源端和目的端是相同类型的CSS Elasticsearch集群为例，介绍使用CSS服务的Logstash进行集群迁移的配置文件样例。当源端和目的端的Elasticsearch集群类型不同时，可以参考本文样例中的input和output模块自由组合出合适的配置文件。
myindex/_search Logstash部署在弹性云服务器上时导入数据 当Logstash部署在同一VPC的弹性云服务时，导入数据的流程说明如图3所示。 图3 Logstash部署在弹性云服务器上时导入数据示意图 确保已部署Logstash的弹性云服务器与待导入数据的集群在同一虚拟私有云
CSS服务中如何配置Elasticsearch索引副本数量？ Elasticsearch集群在创建索引时可以指定分片数量，即主分片数量。索引创建成功后，主分片数量不可修改，副本数量可以修改，“副分片数量 = 主分片数量 x 副本数量”。 在Kibana中可以修改Elasticsearch集群的副本数量。
配置Elasticsearch集群自定义词库 Elasticsearch集群词库介绍 配置和使用Elasticsearch集群的自定义词库 父主题： 管理Elasticsearch集群
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，传统文本检索是通过
myindex/_search Logstash部署在弹性云服务器上时导入数据 当Logstash部署在同一VPC的弹性云服务时，导入数据的流程说明如图3所示。 图3 Logstash部署在弹性云服务器上时导入数据示意图 确保已部署Logstash的弹性云服务器与待导入数据的集群在同一虚拟私有云
建议将备份数“number_of_replicas”设置为“0”，当离线数据导入完成后，再设置为需要的值。 其他高级功能的参数配置说明请参见表1。 表1 集群高级配置参数说明 参数 说明 native.cache.circuit_breaker.enabled 是否开启堆外内存熔断。 默认值：true。
基于同义词词库，根据同义词搜索文本数据。 CSS服务使用的分词器包括IK分词器和同义词分词器。IK分词器配备主词词库和停词词库；同义词分词器配备同义词词库。其中，IK分词器包含ik_max_word和ik_smart分词策略。同义词分词器使用的是ik_synonym分词策略。 i
将会发生索引项的换进换出，此时将会影响查询的性能。通过清除缓存API能够将不再使用的索引缓存清空，保证热数据索引的查询性能。 父主题： 配置OpenSearch集群向量检索
开启内存流控 请求采样统计 可以记录客户端IP的访问和客户端的请求类型，用户可以基于统计值识别客户端IP的访问流量，分析当前客户端的写入和查询访问量。 开启请求采样统计 一键断流 可以切断节点的所有客户端连接，不包括Kibana访问和CSS后台运维、监控类接口。用于应对突发流量场景下的集群异常，达到快速恢复集群的目的。
max_num_segments=1 如果向量索引所需堆外内存超过了熔断线，查询时索引的缓存管理器会控制索引的换进换出，导致查询变慢，此时可适当调大熔断线的配置。 PUT _cluster/settings { "persistent": { "native.cache.circuit_breaker
功的集群进行日常监控。配置集群监控后，就可以在CES管理控制台直观查看集群的监控指标数据。 配置集群监控的操作流程： 配置告警规则：根据实际业务需要对监控指标设置自定义告警规则，当监控指标超过设置的阈值时，会以邮箱、HTTP、HTTPS等方式通知您。 配置监控对象：为集群或集群中某个节点配置监控指标。
32:9200”；当集群有多个节点时，此处显示所有节点的IP地址和端口号，例如“10.62.179.32:9200,10.62.179.33:9200”。 登录即将接入集群的弹性云服务器ECS。 弹性云服务器的使用指导请参见快速购买和使用Linux ECS。 将JSON数据文件上传至ECS。 例如，将如下数据保存为json格式的文件，上传到ECS。
通过调整不同索引的查询参数，可以获得更高的查询性能或者查询精度，其他参数请参见表2。 表2 可选的查询参数说明 参数 子参数 说明 GRAPH类索引配置参数 ef 查询时考察邻居节点的队列大小。值越大查询精度越高，查询速度会变慢。默认值为200。 取值范围：(0, 100000]。 max_scan_num
向量检索的客户端代码示例（Java） OpenSearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Java代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 根据集群实际版本添加如下Maven依赖，此处以OpenSearch
已申请弹性云服务器ECS，并安装了Java环境，购买ECS请参见快速购买和使用Linux ECS。 操作步骤 登录ECS，部署并配置Filebeat。 下载Filebeat，版本建议选择7.6.2。下载地址：https://www.elastic.co/downloads/past-releases#filebeat-oss
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，传统文本检索是通过
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