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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
Elasticsearch集群创建index pattern卡住，如何解决？ 问题现象 在Kibana的“Dev Tools”页面，执行GET .kibana/_settings命令查询kibana索引的状态，如果状态为“true”，说明集群磁盘过高。 问题原因 索引置为只读状态导致
停止Logstash迁移任务 场景描述 在Logstash集群停止Logstash迁移任务有两种方式。 全部停止：在管道列表中，同时停止所有任务。停止成功后，管道“运行状态”变成“已停止”。 热停止：在管道列表中，一次只能停止一个管道任务。停止成功后，该管道任务会直接从管道列表中移除
使用DSL语言在OpenSearch中搜索数据 DSL语言是Elasticsearch和OpenSearch查询域的特定语言，是客户端与Elasticsearch和OpenSearch集群交互的最佳语言。Elasticsearch DSL是基于JSON格式的语言，其他语言如SQL本质上也是先转译为
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（调整到一个合适的阈值
Elasticsearch集群某一节点分配不到shard 解决方案 使用GET _cluster/allocation/explain?pretty 查看未分配shard。 在console上，选择“cerebro > more > cluster settings ”-，在左上角输入
安全组策略设置不合理导致集群不可用 问题现象 “集群状态”为“不可用”。 单击集群名称进入集群基本信息页面，选择“日志管理”，单击“日志查询”页签，可见日志内容存在警告“master not discovered or elected yet, an election requires
管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询时
访问Elasticsearch集群时9200和9300端口是否都开放？ 都开放。9200端口为外部访问Elasticsearch集群端口，9300为节点之间通讯端口。 访问9300端口有以下几种方式： 如果是同VPC同子网内可直接访问。 如果是同VPC下跨子网访问，需要单独申请路由配置
CSS集群冻结索引后如何查询OBS上的索引占用量？ CSS集群冻结到OBS上的索引大小和未冻结时的索引大小是一样的，通过查询已冻结的索引信息就可以获取OBS上所有索引的大小信息，而所有索引的大小之和就是OBS上索引的占用量。 执行如下命令获取正在冻结过程中或者已经冻结完成的所有索引
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Elasticsearch
优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能 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查询性能优化，便于提高集群的查询性能，提升使用效率。 数据查询流程 图1 数据查询流程 如图1所示，以Elasticsearch
向量检索特性介绍 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
CSS集群平均已用内存比例达到98%怎么办？ 问题现象 查看集群监控发现，Elasticsearch集群“平均已用内存比例”一直处于98%，用户担心内存比例过高是否对集群有影响。 问题原因 在Elasticsearch集群中，Elasticsearch会占用50%内存，另外50%内存会被
执行命令update-by-query报错“Trying to create too many scroll contexts” 问题现象 云搜索服务的Elasticsearch集群执行命令update-by-query，出现报错“Trying to create too many
Elasticsearch集群搜索增强特性介绍 云搜索服务的Elasticsearch集群在开源Elasticsearch基础上增加了许多增强特性，增强特性的功能和支持的集群版本请参见表1。 表1 Elasticsearch集群搜索增强特性列表 增强特性 特性描述 支持的集群版本
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
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.index_threads
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
在OpenSearch集群使用向量索引搜索数据 使用向量索引搜索数据支持多种方式。 标准查询 复合查询 ScriptScore查询 重打分查询 Painless语法扩展查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段，提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的
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