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使用Elasticsearch搜索数据 Elasticsearch使用流程 Elasticsearch集群规划建议 创建Elasticsearch集群 访问Elasticsearch集群 导入数据至Elasticsearch集群 使用Elasticsearch集群搜索数据 增强Elasticsearch集群搜索能力
"match_all": {} } } 查询结果返回的也是JSON格式的数据。 常用的DSL查询语句 下面列举了常用的DSL查询语句，全量的DSL查询语句请参见《Elasticsearch指南》。 设置查询条件过滤，等同于SQL语言中的where。 如下命令中，查询未在“_searc
够有效减少训练的开销、中心点索引的查询次数，提升写入以及查询的性能。 选择启用向量检索的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 单击左侧导航栏的“Dev Tools”，进入操作界面。 创建中心点索引表。 创建的索引命名为my_dict，注意该索引的number_
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pytho
尝试修改该索引的配置，执行命令将其副本数置为0。 PUT /index_name/_settings { "number_of_replicas": 0 } 返回信息“reason”中表示在恢复的数据中存在CSS集群不支持的数据类型。 图2 数据不兼容 根据问题根因，将数据中CS
关闭保持常驻。 开启“保持常驻”适用于需要长期运行的业务。开启“保持常驻”以后，将会在每个节点上面配置一个守护进程，当logstash服务出现故障的时候，会主动拉起并修复。“保持常驻”不适用于短期运行的业务，因为多次主动拉起logstash服务会导致数据迁移重复。 响应参数 无 请求示例 POST
使用Logstash迁移数据 Logstash使用流程 Logstash集群规划建议 创建Logstash集群 配置Logstash集群路由 配置Logstash迁移任务 扩缩容Logstash集群 管理Logstash集群 Logstash集群监控与日志管理 查看Logstash集群审计日志
导入数据至Elasticsearch集群 Elasticsearch集群导入数据方式 使用自建Logstash导入数据到Elasticsearch 使用开源Elasticsearch API导入数据到Elasticsearch 使用CDM导入数据到Elasticsearch 增强
使用Elasticsearch集群搜索数据 使用DSL语言在Elasticsearch中搜索数据 使用SQL语言在Elasticsearch中搜索数据 父主题： 使用Elasticsearch搜索数据
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生态系统中更好地开展工作。 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
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依赖，此处以OpenSearch
CSS服务如何保证数据和业务运行安全？ 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。
支持更大规模的数据集和更复杂的查询需求。 冷数据节点（ess-cold） 冷数据节点用于存储对查询时延要求不高，但数据量较大的历史数据，是管理大规模数据集和优化存储成本的有效方式。 需要存储大量历史数据：当需要存储大量不常访问但对分析有用的历史数据时，使用冷数据节点可以提供成本效益较高的存储解决方案。
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py
该接口用于集群扩容实例（仅支持扩容elasticsearch实例）。只扩容普通节点，且只针对要扩容的集群实例不存在特殊节点（Master、Client、冷数据节点）的情况。集群扩容实例的数量和存储容量，请参考扩容实例的数量和存储容量。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0
备份与恢复Elasticsearch集群数据 创建快照备份Elasticsearch集群数据 恢复Elasticsearch集群数据 删除Elasticsearch集群快照 父主题： 使用Elasticsearch搜索数据
"match_all": {} } } 查询结果返回的也是JSON格式的数据。 常用的DSL查询语句 下面列举了常用的DSL查询语句，全量的DSL查询语句请参见《Elasticsearch指南》。 设置查询条件过滤，等同于SQL语言中的where。 如下命令中，查询未在“_searc
向量检索的客户端代码示例（Java） 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依赖，此处以7
数据量很大，如何进行快照备份？ 如果快照数据量极大，快照备份要超过一天时，可参考如下方法进行优化。 快照备份的时候指定索引，比如先分批，默认是*，将会备份所有的索引。 使用自定义快照仓库。 创建自定义仓库。 除了使用云搜索服务提供的repo_auto之外，客户也可以自己创建一个仓库，接口见如下：
从不同的数据源（input）迁移数据到不同的目的端（output）。 约束限制 创建的配置文件大小不能超过100k。 Logstash集群允许最多配置50个配置文件，最多可以同时存在5个“状态”为“校验中”的配置文件。 前提条件 创建配置文件前，必须先获取数据源和目的端的服务器或
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