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存算分离支持将集群新写入的数据存储在SSD来达到最佳的查询检索性能，将历史数据存储到OBS中降低数据的存储成本。 场景描述 存算分离是通过冻结索引将历史数据转储到OBS，以此降低数据的存储成本。 对于有海量数据写入和存储的场景，数据有明显的冷热区分，新写入的数据一般属于热数据，存储在SSD
不断合并成大的索引段，以提供更优的查询性能。由于向量索引的构建是计算密集型的，向量数据写入过程频繁的合并任务会消耗更多的CPU资源。因此，在数据实时性要求不高的场景，建议设置向量字段的“lazy_indexing”参数为“true”开启索引延迟构建，当全量数据写入完成后，再调用离
管理Logstash集群的CA证书 当Logstash集群连接CSS服务的Elasticsearch集群时，可以跳过本文直接使用默认CA证书，当连接其他需要安全认证的数据源时，则需要参考文本配置自定义证书。 场景描述 当Logstash集群连接安全模式+HTTPS协议的Elasticse
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
"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
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
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：
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
Kibana公网访问配置的白名单依赖ELB的白名单能力。更新白名单后，白名单对新建的连接是实时生效的，但对于已存在的长连接，可能会出现去掉的白名单IP地址还能访问Kibana的场景，这是因为要等长连接断开后才生效，预计1分钟左右。 配置完成后，单击“确定”。 待集群的Kibana公网访
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
表示集群从启动到当前时间的统计数值。 last_one_day 表示最近一天的统计数值。 latest 表示从上次重置到当前时间的统计数值。 P99时延的计算是近似值，不提供精确值，越靠近两端的统计值越准确，即99%的时延比50%的时延更准确。 当重启集群时，P99时延的数据将被清空，会从集群重启成功后重新计算。
s服务的时候，会检查es是否启用了x-pack。 处理步骤 删除logstash中的x-pack目录。 修改logstash配置文件output标签下elasticsearch内添加配置项ilm_enabled => false。 重新尝试推送数据到es。 父主题： 数据导入导出类
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），
CSS集群各节点的向量索引查询加载的堆外内存使用量的平均值。 ≥ 0 bytes avg_vector_index_off_heap_usage 平均向量索引堆外内存使用率 CSS集群各节点的向量索引查询加载的堆外内存使用率的平均值。 只有触发向量索引的查询才会触发对应向量索引的查询加载的堆外内存使用率。
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向量检索的性能测试方案。
静态停词词库是预置的常用词语的停词库。默认选择“不更新”表示使用该预置词库。 当需要修改预置的静态停词词库时，单击“更新”，选择txt格式的词库文件。 当不使用静态停词库时，单击“不使用此词库”，删除词库。 Extra主词词库 Extra主词词库是预置的生僻词语的主词库。默认选择“不更新”表示使用该预置词库。
使用备份与恢复迁移集群的核心在于直接复制数据存储层的文件以实现数据备份，该方案避免了对Elasticsearch外部读写接口的依赖，从而显著降低了对源集群性能的影响。对于对业务延迟要求不严苛的集群而言，此方法对性能的干扰几乎可以忽略。 约束限制 目标集群的版本不能低于源集群的版本，版本兼容性分析请参见Snapshot
务。 当数据量比较大时，滚动重启耗时较长。 滚动重启 前提条件 确认集群的“任务状态”没有正在执行中的任务，且集群未被冻结。 当集群处于可用状态时，确认集群已停止处理业务数据（如导入数据、搜索数据），否则重启集群时可能导致数据丢失等。 快速重启 登录云搜索服务管理控制台。 在左侧
缩容前数据节点和冷数据节点个数之和的一半，缩容后的数据节点和冷数据节点个数之和要大于索引的最大副本个数。 当集群有Master节点时，每次缩容的Master节点个数要小于当前Master节点总数的一半，缩容后的Master节点个数必须是奇数且不小于3。 当集群没有Master节点
tash集群的节点数量可以增加系统的容错能力。 当现有Logstash节点处理能力达到极限，无法满足日益增长的数据量时，扩容可以提供更多的处理能力，保证数据流的顺畅处理。 当Logstash集群需要执行更复杂的数据处理逻辑，如数据丰富、转换等，扩容可以提供更多的计算资源来处理这些任务
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