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发。 约束限制 Elasticsearch中的_id字段必须与MySQL中的id字段相同。 这是为了确保当MySQL中的记录写入Elasticsearch时，同步任务可在MySQL记录与Elasticsearch索引之间建立一个直接映射的关系。例如，当MySQL中更新了某条记录时
ES-Hadoop导数据时报"Could not write all entries"异常 问题分析 Elasticsearch后台的bulk的线程池最大只支持接受200请求数队列，超过的请求会被rejected。 解决方案 建议根据实际情况调整客户端的并发写入请求数（调整到一个
优化Elasticsearch和OpenSearch集群写入性能 CSS服务中的Elasticsearch和OpenSearch集群在使用前，建议参考本文进行集群的写入性能优化，便于提高集群的写入性能，提升使用效率。 数据写入流程 图1 数据写入流程 如图1所示，以Elastic
yml配置文件做参数优化，调整output.elasticsearch端配置： #根据实际情况将worker参数调整为跟ES个数一致（该参数是指对应ES的个数，默认1）。 worker:1 #根据实际情况调大bulk_max_size参数（该参数是指单个elasticsearch批量API索引请求的最大事件数，默认是50）。
优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector
RDS for MySQL 5.5、5.6、5.7、8.0版本 ElasticSearch 5.5、6.2、6.5、7.1、7.6、7.9、7.10版本 将MySQL同步到CSS/ES 将GaussDB(for MySQL)数据库的数据导入到CSS Elasticsearch集群 GaussDB(for
Elasticsearch集群出现写入拒绝“Bulk Reject”，如何解决？ 问题现象 集群在某些情况下会出现写入拒绝率增大“bulk reject”的现象，具体表现为bulk写入时，会有类似以下报错： [2019-03-01 10:09:58][ERROR]rspItemError:
优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector
工作。 本文通过MRS的ES-Hadoop与CSS集群连接作为示例，您可以配置其他任何需要使用ES集群的应用。如有需要，也可以参考本文在其他服务中使用Elasticsearch，前提是要保证客户端与Elasticsearch集群网络连通。 准备工作 CSS集群处于可用状态。 确保客户端与CSS集群的网络是互通的。
将GaussDB(for MySQL)同步到CSS/ES 将自建MySQL数据库的数据导入到CSS Elasticsearch集群 本地或ECS自建MySQL数据库 5.5、5.6、5.7、8.0版本 OpenSearch 1.3.6版本 将MySQL同步到CSS/ES 父主题： 导入数据至OpenSearch集群
Elasticsearch集群最大堆内存持续过高（超过90%） 问题描述 关于Elasticsearch集群的最大堆内存持续超过90%的问题。其中如果节点在90%堆内存上下波动，有增有减，则无异常；持续高内存时，集群存在一定的风险。 原因分析 排查集群的写入和查询队列，查看是否有大量任务堆积。
配置Elasticsearch集群存算分离 存算分离支持将集群新写入的数据存储在SSD来达到最佳的查询检索性能，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
导入向量数据：将向量数据导入集群。 在Elasticsearch集群使用向量索引搜索数据：进行向量查询。 前提条件 已经参考向量检索的集群规格规划完成集群创建，且集群版本是Elasticsearch 7.6.2、Elasticsearch 7.10.2或OpenSearch 1
Elasticsearch显示CPU使用率高，导致日志无法写入 问题现象 Elasticsearch在某一时间段CPU比较高，logstash在该时刻报错Elasticsearch Unreachable，导致日志无法写入到Elasticsearch里。 原因分析 客户index
通过指定配置项“index.aggr_perf_batch_size”可以开启集群的Bulk聚合优化。Bulk聚合优化是通过批量导入将Bulk请求中的doc从单个依次写入变为批量写入，该方案可以有效减少内存申请、锁申请、及其他调用开销，从而提升数据导入性能。 Bulk聚合优化 文本索引加速 通过指定配置项“index
写入和查询服务，保证业务可以正常进行。 图1 读写分离特性的两种使用场景 场景一（图左）：主集群写入，从集群查询，分离读写压力。 场景二（图右）：主集群故障时，从集群升级，正常提供服务，避免业务中断。 约束限制 仅Elasticsearch 7.6.2、Elasticsearch
pip install elasticsearch==7.6 代码示例 from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers # 创建Elasticsearch客户端 def get_client(hosts:
支持用于Elasticsearch集群间数据迁移。通过华为云Logstash可以实现华为云Elasticsearch、自建Elasticsearch或第三方Elasticsearch迁移至华为云Elasticsearch。 通过备份与恢复实现Elasticsearch集群间数据迁移
基于节点堆内存使用量限制写入流量，将请求需要读取的内容反压在客户端，暂停请求的接收。同时尽力触发垃圾回收，按堆内存的空闲量继续读取请求。 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
通过华为云Logstash实现Elasticsearch集群间数据迁移的迁移流程如图1所示。 输入（Input）：华为云Logstash接收来自华为云Elasticsearch、自建Elasticsearch或第三方Elasticsearch的数据。 华为云Elasticsearch、自建Elas
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