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tion" } 问题分析 引起bulk reject的大多原因是shard容量过大或shard分配不均，具体可通过以下方法进行定位分析。 检查分片（shard）数据量是否过大。 单个分片数据量过大，可能引起Bulk Reject，建议单个分片大小控制在20GB - 50GB左右。
lasticsearch和OpenSearch引擎作为数据存储引擎，需要重点关注版本生命周期。 目前CSS历史提供过的大版本如下，版本号与开源版本号保持一致。 Elasticsearch引擎：5.5.1、6.2.3、6.5.4、6.8.23（升级中间版本）、7.1.1、7.6.2、7
CSS服务的Elasticsearch集群默认提供Kibana，无需安装部署，即可一键访问Kibana，同时CSS服务的Elasticsearch集群也兼容了开源Kibana的可视化展现和Elasticsearch统计分析能力。 Kibana支持多种访问方式，不同访问方式登录Elasticsearch集群的操作有差异，具体请参见表1。
使用Logstash迁移数据 Logstash是一款收集、转换、清洗、解析数据的工具，本章节为您提供了一个使用Logstash集群完成Elasticsearch集群间数据迁移的示例，您可以参考此示例来了解Logstash服务，包括创建集群、导入导出数据、任务配置等操作。 视频介绍
earch和OpenSearch中，方便用户通过CSS搜索引擎高效管理和获取数据。数据文件支持JSON、CSV等格式。 Logstash是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到Elasticsearch或OpenSearch中。Logs
earch和OpenSearch中，方便用户通过CSS搜索引擎高效管理和获取数据。数据文件支持JSON、CSV等格式。 Logstash是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到Elasticsearch或OpenSearch中。Logs
表5 节点数量的计算方式 节点 性能基线 节点数量计算方式 示例 写入节点 对于挂载云盘的节点，其单核写入性能基线为1MB/s。 对于超高IO型的节点，其单核写入性能基线为1.5MB/s。 写入节点数=业务峰值时的流量÷单节点的核数÷单核写入性能基线x副本数 业务峰值写入100MB/
使用Elasticsearch自定义规则排序搜索结果 通过Elasticsearch集群可以对搜索结果进行自定义规则排序。 应用场景 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源搜索和分析引擎，支持用户通过自定义规则对搜索结果进行排序。自定义排序允许开发者根据业务需求，定义特定的排序规则，以优化搜索结果的相关性和用户体验。该方案可以用于以下场景：
rebro、开源API、Java、Python和Go客户端，以及通过内网和公网的多种网络配置，用户可根据编程语言偏好和网络环境选择最合适的接入方法。 OpenSearch集群访问方式 导入数据 OpenSearch集群提供多种数据导入方式，包括Logstash、开源Elasticsearch
访问失败的问题，待集群升级成功后会自动恢复。 升级前检查 为了保证升级成功，需要做升级前检查，升级前检查主要包括如下事项： 表1 升级前检查项 检查项 检查方式 描述 正常状态 集群状态 系统检查 升级任务启动后，系统会自动检查集群状态。集群状态为green或者yellow，表示
访问失败的问题，待集群升级成功后会自动恢复。 升级前检查 为了保证升级成功，需要做升级前检查，升级前检查主要包括如下事项： 表2 升级前检查项 检查项 检查方式 描述 正常状态 集群状态 系统检查 升级任务启动后，系统会自动检查集群状态。集群状态为green或者yellow，表示
表6 节点数量的计算方式 节点 性能基线 节点数量计算方式 示例 写入节点 对于挂载云盘的节点，其单核写入性能基线为1MB/s。 对于超高IO型的节点，其单核写入性能基线为1.5MB/s。 写入节点数=业务峰值时的流量÷单节点的核数÷单核写入性能基线x副本数 业务峰值写入100MB/
性能均优于开源引擎。能够满足高性能、高精度、低成本、多模态等多种应用场景及需求。 向量检索支持原生Elasticsearch的所有能力，包括分布式、多副本、错误恢复、快照、权限控制等；兼容所有原生Elasticsearch生态，包括集群监测工具Cerebro，可视化工具Kiban
性能均优于开源引擎。能够满足高性能、高精度、低成本、多模态等多种应用场景及需求。 向量检索支持原生Elasticsearch的所有能力，包括分布式、多副本、错误恢复、快照、权限控制等；兼容所有原生Elasticsearch生态，包括集群监测工具Cerebro，可视化工具Kiban
ro、开源API、Java、Python和Go客户端，以及通过内网和公网的多种网络配置，用户可根据编程语言偏好和网络环境选择最合适的接入方法。 Elasticsearch集群访问方式 导入数据 Elasticsearch集群提供多种数据导入方式，包括Logstash、开源Elasticsearch
SQL数据库，以及使用SSL安全连接，可以保证数据传输的安全性和系统的稳定性。 易于监控和维护：Elasticsearch提供了丰富的监控工具和API，使得系统维护和性能监控变得更加容易。 扩展性：Elasticsearch集群可以根据业务需求进行水平扩展，增加更多的节点来处理更大的数据量和查询负载。
Logstash开源服务器端实时数据处理管道，支持多个来源采取数据。适用场景多，比如日志数据、监控数据、metric数据等流数据。 JSON、CSV、文本等多种格式 使用自建Logstash导入数据到Elasticsearch 开源Elasticsearch API 使用开源Elasticsearch
服务中，从而更加方便地发现其中的价值。同时您也可以单独使用Logstash云服务处理数据发送到其他的系统中。 介绍视频 产品功能 开源兼容 兼容开源Elasticsearch和OpenSearch软件原生接口，并支持Logstash、Beats、Kibana等周边生态。 接入多种数据源
Logstash开源服务器端实时数据处理管道，支持多个来源采取数据。适用场景多，比如日志数据、监控数据、metric数据等流数据。 JSON、CSV、文本等多种格式 使用自建Logstash导入数据到OpenSearch 开源OpenSearch API 使用开源OpenSearch
Elasticsearch针对filebeat配置调优 问题现象 filebeat是性能非常出色的文件采集工具，绝大多数的业务日志可以很容易的在1秒内收集至elasticsearch内，但是个别日志量大的业务日志无法及时收集，按照官方的默认配置通常1核CPU分配给filebeat
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