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Logstash配置文件模板介绍 系统模板介绍 Logstash集群预置了常见的几种Logstash配置文件模板，请参见表1。 表1 Logstash配置文件的系统模板 名称 描述 具体介绍 redis 从redis数据库导入数据到Elasticsearch类型集群。 redis模板说明
配置Elasticsearch集群索引监控 场景描述 索引监控功能用以监测集群索引的运行状态和变化趋势，评估业务使用情况，并能够协助及时发现并处理潜在风险，确保集群稳定运行。索引监控会收集索引的stats信息，并将其存储在集群的监控索引（索引名称是“monitoring-eye-css
使用SQL语言在Elasticsearch中搜索数据 在Elasticsearch集群 6.5.4及之后版本中提供Open Distro for Elasticsearch SQL插件允许您使用SQL而不是Elasticsearch查询域特定语言（DSL）编写查询。 熟悉SQL语言的用户
使用SQL语言在OpenSearch中搜索数据 在OpenSearch版本中提供Open Distro for Elasticsearch SQL插件允许您使用SQL而不是Elasticsearch查询域特定语言（DSL）编写查询。 熟悉SQL语言的用户，可以使用SQL语言在OpenSearch
通过Go客户端接入Elasticsearch集群 本文介绍通过Go语言访问CSS集群的配置说明。 准备工作 CSS集群处于可用状态。 确保运行Go代码的服务器与CSS集群的网络是互通的。 确认服务器已安装Go，Go官网下载地址：https://go.dev/dl/。 连接非安全集群
向量检索的客户端代码示例（Python） Elasticsearch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
通过Python客户端接入Elasticsearch集群 本文介绍通过Python语言访问CSS集群的配置说明。 准备工作 CSS集群处于可用状态。 确保运行Python代码的服务器与CSS集群的网络是互通的。 接入集群 安装Elasticsearch Python客户端，建议和Elasticsearch
Elasticsearch向量检索的性能测试和比较 应用场景 云搜索服务的向量检索引擎提供了全托管、高性能的分布式向量数据库服务。为了方便用户在业务场景进行向量搜索的性能压力测试，为产品选择和资源配置提供准确的参考依据，本文提供了基于开源数据集和开源压力测试工具的Elasticsearch
错误码 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。 状态码 错误码 错误信息 描述 处理措施 202 CSS.0011 This operation cannot be performed because another operation
自动设置集群快照的基础配置（不推荐使用） 功能介绍 该接口用于自动设置集群快照的基础配置，包括配置OBS桶和IAM委托。 “OBS桶”：快照存储的OBS桶位置。 “备份路径”：快照在OBS桶中的存放路径。 “IAM委托”：由于需要将快照保存在OBS中，所以需要在IAM中设置对应的委托获取对
自建Kibana如何对接CSS服务的Elasticsearch集群？ 约束限制 只有OSS版本的Kibana镜像支持对接CSS服务的Elasticsearch集群。 操作步骤 创建一个弹性云服务器ECS。 ECS需要和CSS服务的集群在同一个虚拟私有云中。 ECS选择的安全组需要开放
自建OpenSearch Dashboards如何对接CSS服务的OpenSearch集群？ 约束限制 只有OSS版本的OpenSearch Dashboards镜像支持对接CSS服务的OpenSearch集群。 操作步骤 创建一个弹性云服务器ECS。 ECS需要和CSS服务的集群在同一个虚拟私有云中
Elasticsearch针对filebeat配置调优 问题现象 filebeat是性能非常出色的文件采集工具，绝大多数的业务日志可以很容易的在1秒内收集至elasticsearch内，但是个别日志量大的业务日志无法及时收集，按照官方的默认配置通常1核CPU分配给filebeat时
向量检索的客户端代码示例（Python） 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
增强Elasticsearch集群数据导入性能 特性介绍 数据导入性能增强为云搜索服务自主研发的特性，通过优化Bulk路由、文本索引加速、分词加速等方式，有效提升导入性能以及降低写入拒绝的情况。适用于索引分片较多、文本索引量大、导入吞吐量高的场景。 表1 数据导入性能优化方式 优化方式
增强OpenSearch集群数据导入性能 特性介绍 数据导入性能增强为云搜索服务自主研发的特性，通过优化Bulk路由、文本索引加速、分词加速等方式，有效提升导入性能以及降低写入拒绝的情况。适用于索引分片较多、文本索引量大、导入吞吐量高的场景。 表1 数据导入性能优化方式 优化方式
缩容Elasticsearch集群 当集群有充足的能力处理当前数据时，为节省资源可以参考本文缩容集群的节点数量。 场景描述 CSS服务支持多种缩容场景，如表1所示。 表1 缩容场景 场景 描述 相关文档 缩容随机节点 缩容随机节点是基于节点类型随机下线节点减少集群的“节点数量”，减少集群占用的资源
缩容OpenSearch集群 当集群有充足的能力处理当前数据时，为节省资源可以参考本文缩容集群的节点数量。 场景描述 CSS服务支持多种缩容场景，如表1所示。 表1 缩容场景 场景 描述 相关文档 缩容随机节点 缩容随机节点是基于节点类型随机下线节点减少集群的“节点数量”，减少集群占用的资源
通过索引生命周期管理实现OpenSearch集群自动滚动索引 方案概述 对于时间序列数据，随着时间推移数据持续写入，索引会越来越大，通过生命周期管理来定期将数据滚动到新索引，并将历史老索引删除，实现自动滚动索引。 本案例通过配置生命周期策略，当索引的大小达到1TB或索引创建超过1天时
通过MRS Hive客户端接入Elasticsearch集群 Elasticsearch-Hadoop (ES-Hadoop) 连接器将Hadoop海量的数据存储和深度加工能力与Elasticsearch实时搜索和分析功能结合在一起。它能够让您快速深入了解大数据，并让您在Hadoop
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