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配置Elasticsearch集群大查询隔离 场景描述 大查询隔离支持对查询请求进行独立管理，将高内存、长耗时的查询请求进行隔离，保证节点内存安全。在节点堆内存使用率过高时，触发中断控制程序，根据选择的中断策略将其中一条大查询请求进行中断，取消其正在运行的查询任务。大查询隔离同时支持全局查询超时配置
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
通过索引生命周期管理实现OpenSearch集群存算分离 方案概述 CSS支持存算分离，即将索引冻结到OBS来降低冷数据的存储成本。本文介绍如何使用索引生命周期管理，在特定的时间自动冻结索引，实现存算分离。 本案例通过配置生命周期策略，实现索引在创建3天后，自动被冻结，数据转储到OBS
恢复Elasticsearch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
删除Elasticsearch集群快照 当快照信息不需要使用时，您可以删除快照释放存储资源。 当自动创建快照功能开启时，自动创建的快照无法手动删除，系统会按照设置的策略在半点时刻自动删除超过“保留时间”的快照。 当自动创建快照功能开启又关闭了，关闭时，之前已自动创建的快照并未同步删除
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
创建和管理Elasticsearch索引策略 本文介绍如何创建和管理Elasticsearch集群的生命周期索引策略。 背景信息 Elasticsearch的ISM（Index State Management）是一个索引状态管理插件，支持通过索引使用期限、索引大小或文档数等信息的变化来自动触发周期性的管理操作
查询和管理Logstash集群日志 为了方便用户使用日志定位问题，云搜索服务提供了日志备份和日志查询功能。日志备份可以定期将集群的日志存储在OBS桶中，通过OBS可以直接下载需要的日志文件，进行问题分析定位。 日志备份在OBS桶中需要额外收费，具体收费以对象存储服务计费说明为准。
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
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 STOPPED
通过Curl命令行接入Elasticsearch集群 开源Elasticsearch提供了一系列RESTful风格的API，通过Curl命令可以在Kibana、Postman等工具中使用这些API。本文介绍如何通过Curl命令接入Elasticsearch和OpenSearch集群
创建快照备份Elasticsearch集群数据 本文介绍CSS集群快照备份的两种方式：自动创建快照和手动创建快照。 约束限制 备份与恢复索引功能上线之前（即2018年3月10日之前）创建的集群，无法创建快照。 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
CES中OpenSearch集群支持的监控指标 云监控服务CES支持实时监控云搜索服务集群的核心指标，方便用户掌握集群的指标信息，以便及时处理集群的异常状况。 功能说明 云监控服务CES支持实时监控云搜索服务集群的核心指标，方便用户掌握集群的指标信息，以便及时处理集群的异常状况。本文定义了云搜索服务上报云监控服务的集群和节点监控指标的命名空间
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
智能检测Elasticsearch集群风险 CSS服务提供智能运维功能，支持检测集群潜在风险，并给出风险处理的建议。 场景描述 集群的智能运维支持以下功能： 启动检测任务：通过启动检测任务，触发系统智能诊断集群的健康状况。 查看集群风险项：检测任务完成后，可以查看集群存在的风险项详情
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
查询和管理Elasticsearch集群日志 为了方便用户使用日志定位问题，云搜索服务提供了日志备份、日志采集和日志查询功能。 日志备份可以定期将集群的日志存储在OBS桶中，通过OBS可以直接下载需要的日志文件，进行问题分析定位。 日志采集可以实时将集群的日志存放到CSS集群中，方便通过
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
配置Elasticsearch集群终端节点服务 终端节点服务（VPC Endpoint Service）通过专属网关，可以将VPC中的服务方便的提供给其他VPC中的资源使用，实现跨VPC的访问，而不必暴露服务端相关的网络信息，使您的访问更加安全、可靠。在开启终端节点服务时，系统会默认给用户创建一个终端节点
CSS服务使用的数据压缩算法是什么？ 云搜索服务支持的数据压缩算法有两种：一种是Elasticsearch默认的LZ4算法，另一种是best_compression算法。 LZ4算法 LZ4算法是Elasticsearch的默认压缩算法，该算法对数据的解压/压缩效率很快，但压缩率较低一些
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