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表2。 表2 使用DRS从数据库导入数据至Elasticsearch 数据导入场景 源数据库 目标Elasticsearch集群 参考文档 将RDS for MySQL数据库的数据导入到CSS Elasticsearch集群 RDS for MySQL 5.5、5.6、5.7、8
算分离。 单击集群操作列“Kibana”，登录OpenSearch Dashboards页面。 选择左侧导航栏的“Dev Tools”，进入操作页面。 在OpenSearch Dashboards操作页面设置template，通过设置集群模板将相应的索引数据存储到冷热数据节点上。
在OpenSearch Dashboards上使用开源OpenSearch API导入数据：使用POST命令导入数据。 在ECS服务器上使用开源OpenSearch API导入数据：使用Curl命令导入数据。 在OpenSearch Dashboards上使用开源OpenSearch API导入数据
使用ElasticSearch的HLRC（High Level Rest Client）时，报出I/O Reactor STOPPED 问题现象 使用ElasticSearch的HLRC（High Level Rest Client）时，偶现报出I/O Reactor STOPP
"index": { "refresh_interval": "30s", "number_of_shards": "3", "number_of_replicas": "1", "routing.allocation
CSS创建索引报错maximum shards open 问题描述 创建索引时，报错显示“this action would add [2] total shards, but this cluster currently has [1000]/[1000] maximum shards open”。 问题原因
率。 加速关系型数据库查询 使用Elasticsearch加速关系型数据库的查询分析 关系型数据库（例如MySQL、GaussDB for MySQL等）受限于全文检索和Ad Hoc查询能力，因此会将Elasticsearch作为关系型数据库的补充，以此提升数据库的全文检索能力和高并发的Ad
务情况增加或减少Replica数量。 文档 Elasticsearch存储的实体，是可以被索引的基本单位，相当于关系型数据库中的行。 文档类型 类似关系型数据库中的表，用于区分不同的数据。 Elasticsearch 7.x以下版本中，1个索引里面可以包含若干个文档类型，每个文档必须设定它的文档类型。
图2 全场景日志分析场景 数据库查询加速 云搜索服务可用于加速数据库查询。在电商、物流企业等有订单查询的业务场景，存在数据量大、查询并发高、吞吐大、查询延迟低的要求，关系型数据库具备较好的事务性与原子性，但其TP与AP处理能力较弱，通过将CSS作为备数据库，可提升整个系统的TP与AP处理能力。
Elasticsearch集群报错：unassigned shards all indices 问题描述 Elasticsearch集群报错unassigned shards all indices，集群状态为red。 原因分析 当前集群存在未分配的shard。 解决方案 在Kibana的“Dev
**********为IAM用户的登录密码。 POST https://iam.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v3.0/OS-USER/users（中国站） POST https://iam.ap-southeast-1.myhuaweicloud.com/v3.0/OS-USER/users（国际站）
升级Elasticsearch集群版本 数据库数据迁移至Elasticsearch集群 数据复制服务DRS 适用于将MySQL数据库中的数据同步到Elasticsearch集群中。一般用于集群间的数据增量迁移，在数据同步后集群随时可割接，较其他增量迁移更加方便灵活。 不同数据库来源的迁移方式和使用约束请参见相关文档。
earch-dashboards.log pid.file: /home/Ruby/run/opensearch-dashboards.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
数据保护技术 云搜索服务主要从以下几个方面保障数据和业务运行安全： 网络隔离 整个网络划分为2个平面，即业务平面和管理平面。两个平面采用物理隔离的方式进行部署，保证业务、管理各自网络的安全性。 业务平面：主要是集群的网络平面，支持为用户提供业务通道，对外提供数据定义、索引、搜索能力。
CSS服务中如何更新Elasticsearch生命周期策略？ Elasticsearch生命周期实现使用的是Open Distro的ISM。此处简单介绍不涉及ISM template的策略更新步骤，如果要配置有关ISM template的策略可以参考Open Distro文档。 当创建一个policy时，系统会往“
Elasticsearch版本<7.x的命令 PUT /my_store { "settings": { "number_of_shards": 1 }, "mappings": { "products": { "properties":
数据导入导出类 Elasticsearch显示CPU使用率高，导致日志无法写入 ECS服务器部署Logstash推送数据到CSS服务报错 ES-Hadoop导数据时报"Could not write all entries"异常
恢复OpenSearch集群数据 将已有的快照，通过恢复快照功能，将备份的集群快照恢复到本集群或其他满足要求的集群中。 约束限制 集群快照会导致CPU、磁盘IO上升等影响，建议在业务低峰期进行操作。 当集群处于“不可用”状态时，快照功能中，除了恢复快照功能外，其他快照信息或功能只能查看，无法进行编辑。
total_shards_per_node参数。 返回结果中“explanation”如下，表示设置的“index.routing.allocation.total_shards_per_node”值过小，不满足索引的分片分配要求。 图4 index total_shards_per_node设置错误
使用OpenSearch搜索数据 OpenSearch使用流程 OpenSearch集群规划建议 创建OpenSearch集群 访问OpenSearch集群 导入数据至OpenSearch集群 使用OpenSearch集群搜索数据 增强OpenSearch集群搜索能力 配置OpenSearch集群网络
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