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结构相对应的索引，简化了数据迁移和索引管理的复杂性。 灵活的查询语言：Elasticsearch提供了灵活的查询语言，支持复杂查询的构建，如范围查询、模糊查询、聚合查询等，这在关系型数据库中可能需要更复杂的SQL语句来实现。 统计分析能力：Elasticsearch的聚合功能可以
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
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Kibana进行日志搜索分析。 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。
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Kibana进行日志搜索分析。 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。
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。 GET /_cat/thread_pool/write
容会失败。建议在集群数据量较大的情况下，分多次进行缩容。 要确保缩容之后的磁盘使用量小于80%，且集群每个节点类型中每个AZ的节点数至少为1。 关于跨AZ的集群，在不同AZ中同类型节点个数的差值要小于等于1。 当集群没有Master节点时，每次缩容的数据节点和冷数据节点个数之和要
置”窗口，参考表1更新日志备份的配置参数。 表1 日志备份配置 参数 说明 注意事项 “OBS桶” 选择日志存储的OBS桶。单击右侧的“创建桶”支持新建OBS桶。 OBS桶的所在区域必须跟集群的所在区域保持一致。 “备份路径” 填写日志在OBS桶中的存放路径。 备份路径配置规则：
Kibana Kibana是一个开源的数据分析与可视化平台，与Elasticsearch搜索引擎一起使用。通过Kibana可以搜索、查看存放在Elasticsearch索引中的数据，也可以实现以图表、地图等方式展示数据。Kibana的官方文档请参见：https://www.elastic
成本中心支持使用“成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本，从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”，及时发现计划外费用，做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通过成本分析探索成本和使用量和通过成本监控识别异常成本。
应用场景 云搜索服务可以帮助网站和APP搭建搜索框，提升用户的搜索体验；也可以用于搭建日志分析平台，助力企业实现数据驱动运维，数据驱动运营；它的向量检索能力可以帮助客户快速构建基于AI的图搜、推荐、语义搜索等丰富的应用。 站内搜索 云搜索服务可用于对网站内容进行关键字检索、对电商网站商品进行检索与推荐。
API实现Elasticsearch集群间数据迁移 通过ESM实现Elasticsearch集群间数据迁移 迁移Elasticsearch的Kibana可视化图表
Service，CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建和配置追踪器后，CTS可记录CSS服务的操作事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。
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。 聚簇键：是排序键的前缀子集，数据按照聚簇键聚簇在一起。
大查询隔离 云搜索服务的大查询隔离特性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。详情请参见大查询隔离。 索引监控 云搜索服务的索引监控特性提供了丰富的监控指标，用以监控集群索引的运行状况和变化趋势，衡量业务使用情况，同时可以针对可能存在的风险及时处理
灵活性：自定义排序规则可以满足各种复杂的业务需求。 扩展性：Elasticsearch的分布式特性支持水平扩展，适应不断增长的数据量。 性能：Elasticsearch的优化机制确保了排序操作的高效性，即使在大规模数据集上也能保持良好的性能。 实时性：Elasticsearch的近实时搜索能力确保排序结果的时效性。
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
障业务的连续性。 环境一致性：在多环境（开发、测试、生产）之间复制Kibana配置，可以确保不同环境的一致性，这有助于减少环境差异导致的问题，提高开发和测试的效率。 快速恢复：在故障恢复场景中，Kibana图表的迁移能力可以快速恢复关键的监控和分析功能，减少系统故障对业务的影响。
各个分片的大小。 GET _cat/shards?index=index_name&v 检查分片数是否分布不均匀。 提供如下两种方式查看： 通过CSS控制台集群详情页的“集群监控”中的“节点状态”查看，具体操作可参见查看监控指标。 通过CURL客户端，查看集群各个节点的分片个数。
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
etheus，实现Prometheus对Elasticsearch集群的关键性能指标进行实时监控和分析。 Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包，用于记录实时的时间序列数据，特别是指标，并通过灵活的查询语言提供数据查询功能。 约束与限制 仅Elasticsearch 7
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